ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ СТАТУС РЕГИОНОВ РОССИИ В СИСТЕМЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФЕДЕРАТИВНЫХ ОТНОШЕНИЙ

Для цитирования: Коротина Н. Ю. Функциональный статус регионов России в системе экономических федеративных отношений // Социум и власть. 2022. № 1 (91). С. 47—61. DOI 10.22394/1996-0522-2022-1-47-61.

УДК 332.1, 342.24, 342.26 JEL Classification: H70, R58 DOI 10.22394/1996-0522-2022-1-47-61

ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ СТАТУС РЕГИОНОВ РОССИИ В СИСТЕМЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФЕДЕРАТИВНЫХ ОТНОШЕНИЙ

Коротина Наталья Юрьевна,

Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Челябинский филиал, заведующий кафедрой экономики, финансов и бухгалтерского учета, кандидат экономических наук, доцент.

Челябинск, Россия. E-mail: korotina-nyu@ranepa.ru

Аннотация

Введение. В статье рассматривается проблема функционального статуса регионов в системе экономического федерализма, которая связана с высокой пространственной неоднородностью России, и объясняется необходимость перехода от модели экономического федерализма, сочетающей наличие универсальных институтов и институциональных исключений, к модели, учитывающей пространственное разнообразие

территорий.

Цель. Обосновать снижение неоднородности пространства экономического федерализма при переходе к модели на основе макротерриторий — групп регионов с одинаковым функциональным статусом.

Методы. В данной статье были использованы методы монографического обзора, логического и статистического анализа в контексте применения пространственного подхода при исследовании отношений экономического федерализма, а также концепция «умной специализации» применительно к регионам России для дифференциации взаимоотношений федерального центра с территориями в рамках одной специализации. Научная новизна. В данной статье впервые представлена методика определения функционального статуса регионов, который является основой для последующего формирования модели взаимоотношений федерального центра и макрорегионов.

Результаты. В статье предложены методики определения функционального статуса регионов и расчета показателей, характеризующих отношения экономического федерализма. Первая методика на основе экономических и территориальных критериев позволила отнести каждый регион России к группе макрорегионов по функциональному статусу. Вторая методика позволила обосновать большую асимметрию показателей, характеризующих экономический федерализм, в целом по стране, чем в разрезе макротерриторий.

Выводы. На основе более высокой устойчивости показателей, характеризующих экономический федерализм, по группам макротерриторий, чем в целом по стране, обоснована необходимость перехода к гибкой модели экономического федерализма, построенной на дифференцированных мерах и специфическом инструментарии поддержки регионов в разрезе их функциональных специализаций.

Ключевые слова: экономический федерализм, пространство экономического федерализма, функциональный статус региона, функциональная специализация, умная специализация

Введение

Экономическое развитие регионов России характеризуется высокой пространственной неоднородностью,основанной на неоднородности распределения экономических ресурсов, условий хозяйствования и разном типе региональной специализации. Пространственная неоднородность выражается в различиях экономических и социальных процессов на определенной территории, в высокой дифференциации регионов по уровню социально-экономического развития, что объективно оказывает влияние на взаимоотношения федерального центра с регионами, складывающиеся в рамках федеративных отношений.

Федеративные отношения в России строятся на основе «непространственного» мышления [15], то есть преимущественного использования унифицированных федеративных институтов (единые налоговые виды, ставки, льготы, единые механизмы и алгоритмы определения видов и размера трансфертов и т. п.), с одной стороны, и «выравнивания» уровня жизни и экономического потенциала различных территорий [7] с другой. В то же время отмечается нарастание институциональных исключений [1] в виде особых экономических зон (промышленно-производственных, технико-внедренческих, туристско-рекреационных, портовых), кластеров, свободных таможенных зон, территорий опережающего социально-экономического развития, закрытых административно-территориальных образований, наукоградов, которые должны стать локомотивами развития для сопредельных территорий за счет финансовых и институциональных льгот, полученных бюджетных ресурсов.

Переход к умным технологиям развития экономики и необходимость капитализации преимуществ регионов и макротерриторий с позиции их специализации в условиях федеративных отношений обусловливает необходимость создания нового формата территориальной организации и разграничение экономического пространства на зоны разного функционального статуса.

Авторское видение заключается в том, что ключевой идеей переосмысления и перестройки экономики федерализма является не достижения единообразия отношений федерального центра с регионами, а выстраивание отношений на основе понимания разнообразия территорий и необходимости их пространственной связанности для достижения единства как цели

федерализма. Такой подход к федеративным отношениям признает, что экономические особенности территорий связаны с их потенциалом и специализацией, и пространственная связанность обеспечивает взаимные выгоды всем регионам независимо от уровня их развития. Таким образом, в контексте нового видения федеративных отношений фокусом повышенного внимания становятся специализации территорий, что обусловливает актуальность данного исследования.

Вопросы территориальной специализации рассматривали еще в XVIII веке Адам Смит (теория абсолютных преимуществ), в XIX веке Давид Рикардо (теория сравнительных преимуществ), Иоганн Тюнен (теория сельскохозяйственного штандорта), Карл Лаунхардт (концепция промышленных районов), в ХХ веке Альфред Вебер (теория промышленного штандорта), Николай Ко-лосовский (теория экономического районирования), Николай Баранский (теории размещения и территориальной организации производительных сил), Альфред Маршалл (концепция промышленных районов), Вальтер Кристаллер (теория центральных мест), Август Лёш (учение о пространственной организации хозяйства), Франсуа Перру (теория полюсов роста), Марк Бандман (теория территориально-производственных комплексов), Майкл Поттер (теория кластеров) [11; 17], Пол Кругман (теория международной торговли) [24] и многие другие.

В современной России проблемами пространственной специализации в контексте развития регионов России занимаются П. Минакир, А. Демьяненко [16], Н. Зубаре-вич [8], отмечающие объективность причин высокой экономической дифференциации территорий России. Пространственные аспекты федеративных отношений исследуют О. Кузнецова [12], Е. Бухвальд [3], С. Валентей [2], О. Валентик [4], В. Клима-нов [9], Б. Лавровский [13] и др., фокусирующие внимание на влиянии территориальных условий на характер взаимодействия федерального центра и субъектов федерации.

В XXI веке новый виток интереса к тематике специализаций регионов связан с разработкой и развитием концепции умной специализации [18; 20; 22—23; 25; 26]. Авторы И. Данилова и Н. Правдина считают умные специализации регионов эталонным вариантом развития при максимальном использовании территориальных возможностей: уникальных конкурентных преимуществ и компетенций региона, возможностей межрегиональной кооперации, накопленного предпринимательского фактора,

перспектив включения в сети и цепочки создания стоимости [5], выстраивания конкурентных преимуществ в видах деятельности с высокой добавленной стоимостью. «Умная специализация» ориентирует региональное развитие на новые интеграционные процессы, формирование кросс-кластеров [14], формирует новую «архитектуру региональной инновационной стратегии, основанную на «горизонтальном» сотрудничестве» [21].

Концепция умной специализации применительно к регионам имеет также ограничения и недостатки: выбор региональных специализаций сосредоточен, помимо имеющихся, преимущественно на создании новых производств, не учитывая восстановление ранее существующих в регионе; стремление охватить наибольшее количество сфер специализации, пренебрегая спецификой региона, понимание которой является одним из ключевых аспектов «умной специализации» [6]; для успешной реализации концепции необхоуимо предвери-тельно решить общие системные проблемы регионов, обусловившие отсшевеедв ррно-вационной деятельности [1Д].

Автор придерживается дненнр о неиб-ходимости смены вектора рилитики экономического федерализма иуи снежрпая асимметрии регионального развития на основе применения подхода «умпой специализации» к регионам России[10] для дифференциации взаимоотношение МеДе_ рального центра с территориями в рамках одной специализации, прeоиcмa^"инвaюLыP-го наличие у каждого регипиа роЖственррй функциональной роли (статуса) в соответствии с его конкурентными преимуществами и сильными сторонами в интересах единого федеративного государства.

Методика исследова ния

В данной работе основмддлеопред ел е-ния видов функциональные ролеЖ рег ионов в системе федерализма страны послужила предложенная в «Стратегии прострамствен-ного развития Российской Федерацрд еа период до 2025 года1» группировка макрорегионов, учитывающая специфические факторы, влияющие на развитие отраскжш в разных регионах: преимущественно экономическую роль выполняют к руенейш ие центры экономического роста] центры экономического роста с агломерадоеме, агропромышленные центаы, миеорнльно-

1 Стратегия пространственного развития Российской Федерации до 2025 г., уов. расмоетжениее Правительства РФ от 13 февраля 201е г. N12 Т07-Ж-

сырьевые центры; преимущественно политическую роль выполняют приоритетные геостратегические регионы, приграничные регионы, а также регионы, не выбравшие специализацию. Недостатком для разработки новых подходов и механизмов во взаимодействиях федерального центра и регионов является отнесение регионов в соответствии со Стратегией одновременно к нескольким группам специализаций, поэтому в данной работе предложен экспресс-алгоритм устранения повторного включения регионов и определения их доминирующего функционального статуса (специализации) в пространстве экономического федерализма РФ.

В статье решаются две методические задачи с использованием количественных и качественных методов: 1) определение функционального статуса регионов; 2) определение и расчет показателей, ха-ракте°озующих доношеирп шмриежического феде^лгжма пек о стране в релом, так и в еатзорегионах — фипеверегеоноп поди -наковым ррнкаиретипим1м стаиоком.

Мотодика ееределенед функцысенеь-ногоститдеа регионов кпиюм ает в ребя следующие эеаеы.

На ыеееир эт еме для кимдог о о

каждого секторн экинамики ипреаиляеткя фициент функциональной специализа-дои рпгиона, кажoиыупoзвры яет иоепиеить кешщертрдцию сектора рконооешео рассчитывается как доля добавленной стоимости сектирш экономики е ¡ЗРИо'-гф (иргиоек:

= ДС£1

^ ВРП¡ ,

где sZ¡ — коэффициент специализации сектора экономики Z в /'-м регионе; Z — сектор экономики (код сектора используется в соответствии с ОКВЭД2); I — регион, ДС — добавленная стоимость.

Анализ проводится по данным Федеральной службы государственной статистики

2 В соответствии с «ОК 029-2014 (КДЕС Ред. 2). Общероссийский классификатор видов экономической деятельности» (утв. приказом Росстандарта от 31.01.2014 № 14-ст) (ред. от 07.12.2021). Исполь-зуютсяразделы классификатора А—S; исключены Раздел Т. Деятельность домашних хозяйств как работодателей; недифференцированная деятельность частных домашних хозяйств по производству товаров и оказанию услуг для собственного потребления (по причине нулевых данныхза анализируемый период по всему перечню регионов) и Раздел и. Деятельность экстерриториальных организаций и органов (по причине отсутствия официальных данных).

еп

о валовом региональном продукте и величине д обмвленной стоимости у раз розе ре-мимпов России1.

На втором этап е по каждому сектору эко-нсмики мирерннсстся средний коэффициент сбецбмлизрции:

Sz =

Hf=lsZi п

где n — количество регионов.

Если sZi> sZ, то можно говорить, что рас-сматриваемыйсекторэкономики (Z) отражает специализацию /-го региона.

На третьем этапе для каждой группы макрорегионов автором выделены характерные критерии (табл. 1), названия групп регионов используется в соответствии со Стратегией пространственного развития РФ. В стратегии указывается территориальный критерий отнесения региона к конкретной группе, автором выделены экономические критерии и дополнительные территориальные. Все регионы проверяются на соответствие критериям и относятся в конкретную группу, в результате определяется основной функциональный статус региона.

Методика определения показателей, характеризующих экономические отношения федерализма, основывается на на-учномпосыле о двойственнойприродеэтих отношений как политических и экономических. Экономический аспект федеративных отношений отражает величина валового регионального продукта — обобщающий показатель, характеризующий процесс экономической деятельности в регионе. Политическую сторону федерализма отражает сумма налогов, генерируемых на территории отдельного региона, как показатель действия налогового механизма, и сумма доходов бюджета региона как показатель действия перераспределительного (трансфертного) механизма, являющихся отражением властного разделения территориальных ресурсов.

В совокупности экономические отношения федерализма характеризуются коэффициентом налоговой нагрузки на регион и коэффициентом бюджетной емкости региона. Коэффициент налоговой нагрузки на регион определяется отношением величины налогов в консолидированный бюджет РФ, собранных с территории региона, к ВРП данного региона (КНН = Н / ВРП х 100 %) и показывает, сколько рублей налогов с каждых

1 Регионы России. Социально-экономические показатели — 2020 г. [Электронный ресурс]. URL: https://gks.ru/bgd/regl/b20_14p/Main.htm (дата обращения: 01.02.2021).

100 рублей ВРП генерируется на территории региона. Коэффициент бюджетной емкости региона рассчитывается отношением доходов консолидированного регионального бюджета к ВРП (К6 = Д / ВРП х 100 %) и показывает, сколько рублей поступило в консолидированный бюджет региона с каждых 100 рублей ВРП.

Результаты

Применение методики определения функционального статуса регионов позволило отнести к группе «крупнейшие центры экономического роста» 21 регион из 85 (25 %).Основным территориальным критерием послужило наличие в этих регионах крупнейших городских агломераций, к которым в соответствии со Стратегией относят агломерации, обеспечивающие ежегодный вклад в экономический рост Российской Федерации более 1 %. Автором проверено соответствие указанных регионов выделенным критериям (в табл. 2—7 представлены данные за 2019 г.). Во всех регионах данной группы показатель по разделу ОКВЭД М. «Деятельность профессиональная, научная, техническая» выше среднероссийского уровня. Несмотря на требуемый критерий превышениярегионального коэффициента специализации выше среднероссийского «минимум в одной отрасли промышленности или в финансово-страховой сфере» в 5 регионах отмечается выполнение в трех отраслях промышленности (Ростовская, Самарская, Свердловская области, Пермский и Красноярский края), в 8 регионах в двух отраслях промышленности (Московская, Нижегородская, Тюменская, Челябинская, Иркутская, Омская, Ленинградская области, Республика Башкортостан). В 18 регионах соблюдается критерий по финансово-страховой деятельности, оба выделенных критерия выполняются во всех регионах группы.

К агропромышленным центрам относятся территории с развитым сельских хозяйством — доля сельскохозяйственной промышленности в них значительно превышает среднероссийский уровень: минимальное превышение в 1,7 раза в Республике Мордовия, максимальное — в 3 раза в Тамбовской области. Во всех агропромышленных регионах удельный ВРП ниже среднего по стране уровня (табл. 3). Факультативным экономическим критерием в данной группе является превышение среднего по стране уровня обрабатывающих производств, что связано с развитием переработки сельскохозяйственной продукции: в половине

Таблица 1

Критерии отнесения регионов к группе с определенным функциональным статусом

Макрорегионы по функциональному статусу Условия Стратегии (установленный территориальный критерий) Выделенные дополнительные территориальные критерии Выделенные экономические критерии, обязательные для регионов, входящих в группу

Крупнейшие центры экономического роста Наличие крупнейших городских агломераций 1) вм > бм , где М — Раздел М. Деятельность профессиональная, научная и техническая 2) Наличие минимум одного сектора экономики, относящегося к промышленности (разделы В, С, D, Е) или к финансово-страховой деятельности (раздел К), в котором ^ > вг

Центры экономического роста с городскими агломерациями Наличие крупных городских агломерации Городское население преобладает над сельским эЕ11 > вв или Ба > бс, где В — раздел В. Добыча полезных ископаемых; С — Раздел С. Обрабатывающие производства

Агропромышленные центры Развитое сельскохозяйственное производство отсутствует граница с иностранным государством 1) бд! >> ВД, где А — раздел А. Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство 2) ВРП . < ВРП ' душ I душ 3 ) Ба > 5а, где С — Раздел С. Обрабатывающие производства

Минерально-сырьевые центры Наличие добычи полезных ископаемых 1) 5в/ >> 5В, где В — раздел В. Добыча полезных ископаемых 2) ВРП >> ВРП

Приоритетные геостратегические регионы Наличие границы с иностранным государством 1) Б 1г0 > где О — раздел О. Государственное управление 2*) ВРП . < ВРП ' душ. — душ

Приграничные регионы Наличие границы с иностранным государством 1) Наличие минимум одного сектора экономики (раздел ы А, В, С, D, Е), в котором Бг1 > Вг 2) ВРП < ВРП душ душ 3 ) в0! > V где О — раздел О. Государственное управление

Регионы, не выбравшие специализацию Не указаны, в группу относятся регионы, не вошедшие в остальные группы врп < ВР>п душ душ

* Факультативный критерий (соблюдается в подавляющем большинстве регионов группы).

регионов группы критерий выполнен (Республика Мордовия, Белгородская, Брянская области), в одном регионе находится на уровне примерно равном средней величине (Курганская область), в двух регионах ниже средней менее, чем на 30 % (Тамбовская область, Ставропольский край).

К крупным городским агломерациям относят агломерационные территории с общей численностью населения более 500 тыс. человек, которые обеспечивают

ежегодный вклад в экономический рост России от 0,2 до 1 %. Выделенный автором экономический критерий, характеризующий регионы данной группы, — превышение среднероссийского уровня специализации по разделу «Добыча полезных ископаемых» или «Обрабатывающие производства»: в У регионах наблюдается превышение коэффициента специализации добывающей промышленности (в 2,3—3,4 раза), в 11 из 15 регионах (73 %) коэффициент

Таблица 2

Соответствие регионов критериям группы «крупнейшие центры экономического роста»

Раздел ОКВЭД М В С Е К

Наименование раздела (краткое) Профессиональная, научная, техническая Добыча полезных ископаемых Обра-батыва-ющие производства Обеспечение электрической энергией Водоснабжение, водоотве-дение Финансовая и страховая

Экономический критерий Региональное значение не ниже среднего по РФ Региональное значение не ниже среднего по РФ

Среднее по РФ 2,1 11,9 18,1 3,8 0,7 0,3

Воронежская область 4,3 0,7 0,3

Московская область 4,8 20,6 0,7 0,5

г. Москва 8,2 18,2 1,7

г. Санкт-Петербург 7,9 1 0,5

Краснодарский край 2,5 0,9 0,3

Волгоградская область 3,4 27,7 0,7 0,3

Ростовская область 2,8 20,9 4,5 1 0,3

Республика Башкортостан 4,3 35,1 0,8 0,3

Республика Татарстан 3,3 30,5 0,4

Пермский край 2,6 22,4 30,4 0,9 0,3

Нижегородская область 6,3 31,9 0,9 0,3

Самарская область 4,1 20,8 22,0 1,1 0,5

Свердловская область 4,0 32,5 4,3 1 0,4

Тюменская область 9,4 20,3 18,2 0,3

Челябинская область 3,5 36,0 1,2 0,3

Красноярский край 2,2 25,6 31,8 3,9

Иркутская область 2,2 31,5 5,5

Новосибирская область 5,0 0,3

Омская область 3,4 36,4 0,7 0,3

Приморский край 2,5 0,9 0,3

Ленинградская область 2,6 31,3 5,5

Выполнение экономического критерия Критерий выполнен во всех регионах Критерий выполнен во всех регионах

Здесь и далее пустые клетки в таблице означает, что данные значения ниже среднероссийского уровня

специализации обрабатывающей промышленности выше среднего в 1,1—2,5 раза (табл. 4). Для разграничения с агропромышленными территориями (для тех регионов, в которых, помимо обозначенных, коэффициент специализации сельского хозяйства превышает среднероссийский уровень — Пензенская, Саратовская, Липецкая области, Алтайский край) выделен дополнительный территориальный критерий: преобладание городского населения над сельским.

В минерально-сырьевых территориях (табл. 5) коэффициент специализации добывающей промышленности и ВРП на душу значительно выше среднероссийских показателей соответственно в 3,2—7,0 и 1,7— 11,1 раз (при расчете среднедушевого ВРП без учета указанных регионов превышение составит до 17 раз).

Второй по численности оказалась группа приоритетных геостратегических российских регионов (17 регионов или 20 %). В соответствии со Стратегией, территориальным

Таблица 3

Соответствие регионов критериям группы «агропромышленные центры»

Раздел ОКВЭД ВРП на душу населения

А. Сельское хозяйство С. Обрабатывающие производства Значение, тыс. руб. Отношение к среднероссийскому показателю

Экономический критерий Региональное значение выше среднего по РФ Региональное значение не ниже среднего по РФ Региональное значение ниже среднего по РФ

Среднее по РФ 8,2 18,1 627,1 1,0

Белгородская область 18,2 18,7 559,1 0,9

Брянская область 19,1 18,1 272,7 0,4

Курская область 18,1 17,9 385,6 0,6

Тамбовская область 24,7 13,1 323,6 0,5

Ставропольский край 14,7 13,9 255,7 0,4

Республика Мордовия 14 26 284,0 0,4

Выполнение экономического критерия Критерий выполнен во всех регионах Факультативный критерий — выполнен больше, чем в половине регионов Критерий выполнен во всех регионах

Таблица 4

Соответствие регионов критериям группы «центры экономического роста с городскими агломерациями»

Раздел ОКВЭД В С

Наименование раздела (краткое) Добыча полезных ископаемых Обрабатывающие производства

Экономический критерий Для одного из указанных секторов региональное значение выше среднего по РФ

Среднее по РФ 11,9 18,1

Рязанская область 29,2

Тульская область 45,1

Ярославская область 28,9

Астраханская область 52,8

Удмуртская Республика 27,6 19,6

Чувашская Республика 27,9

Оренбургская область 41

Пензенская область 20,3

Саратовская область 20,9

Ульяновская область 26,9

Томская область 32

Липецкая область 44,7

Калининградская область 22,7

Кемеровская область 36,7

Алтайский край 19,1

Выполнение экономического критерия Критерий выполнен во всех регионах

Таблица 5

Соответствие регионов критериям группы «минерально-сырьевые территории»

Раздел ОКВЭД В. ВРП на душу населения

«Добыча полезных ископаемых» Значение, тыс. руб. Отношение к среднероссийскому показателю

Экономический критерий Региональный уровень значительно выше Региональный уровень значительно выше среднего по РФ

среднего по РФ

Среднее по РФ 11,9 627,1 1,0

Республика Коми 44,1 796,8 1,3

Ненецкий автономный округ 83,2 6950,4 11,0

Ханты-Мансийский автоном- 73,3 2680,1 4,3

ный округ — Югра

Ямало-Ненецкий автономный округ 67,3 5710,1 9,1

Республика Саха (Якутия) 51,5 1123,1 1,8

Сахалинская область 71 1196,7 1,9

Чукотский автономный 40,3 2408,0 3,8

Магаданская область 38,1 1578,5 2,5

Выполнение экономического Критерий выполнен во Критерий выполнен во всех регионах

критерия всех регионах

Таблица 6

Соответствие регионов критериям группы «приоритетные геостратегические регионы»

Раздел ОКВЭД О. «Го- ВРП на душу населения

ление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение» Значение, тыс. руб. Отношение к среднероссийскому показателю

Экономический критерий Региональный уровень выше среднего по РФ Региональный уровень не выше среднего по РФ

Среднее по РФ 6,8 627,1 1,0

Республика Карелия 8,7 451,4 0,7

Архангельская область 7,7 464,9 0,7

Мурманская область 7,7 642,7 1,0

Республика Крым 9,7 204,6 0,3

г. Севастополь 17,9 180,1 0,3

Республика Дагестан 6,9 203,3 0,3

Республика Ингушетия 24,1 112,6 0,2

Кабардино-Балкарская 10,6 168,2 0,3

Карачаево-Черкесская 14,4 165,4 0,3

Республика Северная Осетия 17,6 185,6 0,3

Чеченская Республика 15,7 133,4 0,2

Республика Бурятия 9,9 229,8 0,4

Забайкальский край 9,6 305,7 0,5

Камчатский край 13 750,4 1,2

Хабаровский край 8,6 536,4 0,9

Еврейская автономная 13,7 378,3 0,6

Амурская область 8,1 346,7 0,6

Выполнение экономического Критерий выполнен во Критерий выполнен в подавляющем числе регионов

критерия всех регионах

Таблица 7

Соответствие регионов критериям группы «приграничные территории»

Раздел ОКВЭД А В С Е О ВРП на душу населения

Значение, тыс. руб. Отношение к среднему показателю

Экономический критерий Минимум для одного из указанных секторов региональное значение выше среднего по РФ Региональное значение выше среднего по РФ Региональный уровень ниже среднего по РФ

Среднее по РФ 8,2 11,9 18,1 3,8 0,7 6,8 627,1 1,0

Смоленская область 21,6 12,5 0,8 6,3 330,8 0,53

Псковская область 11,9 17 1,7 9,9 259,4 0,41

Курганская область 9,5 23,2 7,2 1,0 8,5 253,6 0,40

Республика Алтай 12 0,8 15,5 231,5 0,37

Республика Тыва 24,9 17,0 212,9 0,34

Выполнение экономического критерия Критерий выполнен во всех регионах Факультативный критерий — выполнен во всех регионах, кроме одного Критерий выполнен во всех регионах

критерием является наличие государственной границы и «существенное значение для обеспечения устойчивого социально-экономического развития, территориальной целостности и безопасности Российской Федерации, <...> специфические условия жизни и ведения хозяйственной деятельности». Во всех территориях указанной группы (табл. 6) коэффициент специализации сектора «Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение» выше среднероссийского (превышение доходит до 2,6 раза в Северной Осетии и Севастополе, 3,5 раза в Ингушетии). В подавляющем большинстве регионов данной группы удельный ВРП значительно меньше среднероссийского показателя (за исключением Камчатского края, в котором превышение в 1,2 раза, и Мурманской области, примерно равен среднему по стране, за счет уникальных территориальных условий для рыболовства в обоих регионах).

К группе приоритетных геостратегических территорий в данном исследовании не отнесена Калининградская область (включена в состав агломерационных территорий за счет наличия Калининградской агломерации, относительно высокого уровня обрабатывающих производств, научного и технического сектора, относительно низкого уровня сектора государственного управления), Саха (Якутия), Магаданская, Сахалинская области, Чукотский автономный округ за счет высокой доли добывающей промышленности (в среднем в 5 раз выше

среднероссийского показателя) и Приморский край, который относится к крупнейшим центрам экономического роста за счет крупнейшей Владивостокской агломерации («Большой Владивосток»).

Немногочисленной оказалась группа приграничных территорий за счет того, что многие территории, граничащие с другим государством, оказались в других группах (например, Челябинская, Тюменская, Ленинградская, Волгоградская и другие области включены в состав крупнейших центров экономического развития, Калининградская область и Алтайский край в состав центров экономического роста с городскими агломерациями, Брянская относится к агропромышленным центрам и т. п.). Во всех регионах этой группы (табл. 7) присутствует минимум одна отрасль специализации в секторах промышленности или сельского хозяйства (в Республике Тыва — 1, в Республике Алтай — 2, в Смоленской, Псковской областях — 3, в Курганской — 4 отрасли), все регионы имеют низкий уровень экономического развития — ВРП в каждом регионе значительно меньше среднего уровня по стране, а показатель специализации сектора «Государственное управление и социальное обеспечение» имеет высокое значение (кроме Смоленской области).

В результате применения описанного методического подхода регионы России были сгруппированы по их функциональному статусу в пространстве экономического федерализма РФ (табл. 8):

Таблица 8

Группировка регионов России по функциональному статусу в пространстве экономического федерализма РФ

Функциональный статус регионов Перечень регионов

Крупнейшие центры экономического роста Воронежская обл., Московская обл., г. Москва, г. Санкт-Петербург, Ленинградская обл., Краснодарский край, Волгоградская обл., Ростовская обл., Башкортостан, Татарстан, Пермский край, Нижегородская обл., Самарская обл., Свердловская обл., Тюменская обл., Челябинская обл., Красноярский край, Иркутская обл., Новосибирская обл., Омская обл., Приморский край

Центры экономического роста с агломерациями Липецкая обл., Рязанская обл., Тульская обл., Ярославская обл., Астраханская обл., Удмуртская Республика, Чувашия, Оренбургская обл., Пензенская обл., Саратовская обл., Ульяновская обл., Томская обл., Кемеровская обл., Калининградская обл., Алтайский край

Минерально-сырьевые центры Республика Коми, Ненецкий АО, МХАО, ЯНАО, Республика Саха

Агропромышленные центры Белгородская обл., Брянская обл., Курская обл., Тамбовская обл., Ставропольский край, Республика Мордовия

Приоритетные геостратегические регионы Республика Карелия, Архангельская обл., Мурманская обл., Республика Крым, г. Севастополь, Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Северная Осетия, Чечня, Бурятия, Забайкальский край, Хабаровский край, Камчатский край, Еврейская автономная обл., Амурская обл.

Приграничные регионы Смоленская обл., Псковская обл., Курганская обл., Республика Алтай, Республика Тыва

Не выбрали специализацию Владимирская обл., Ивановская обл., Калужская обл., Костромская обл., Орловская обл., Тверская обл., Вологодская обл., Новгородская обл., Республика Адыгея, Калмыкия, Республика Марий Эл, Кировская обл., Республика Хакасия

Для каждой функциональной группы регионов были рассчитаны показатели, характеризующие экономические отношения федерализма (коэффициенты налоговой нагрузки на регион и коэффициенты бюджетной емкости региона), и проведена оценка пространственной асимметрии территорий исходя из их специализации на основе стандартных статистических показателей: средняя величина, размах асимметрии (как отношение максимального и минимального значения в анализируемой группе) и коэффициент вариации как мера разброса региональных величин от среднероссийского значения показателя (отношение среднеквадратического отклонения и среднего значения исследуемого показателя в процентах) (табл. 9).

В целом объем собранных на территории регионов страны налогов перераспределяется по регионам в виде доходов бюджета, поэтому коэффициент налоговой нагрузки и коэффициент бюджетной емкости, рассчитанные для страны в целом, должны быть примерно равны (числители показателей отличаются на величину государственных заимствований как источника

заемных финансовых ресурсов регионов), расчеты это подтверждают, указанные коэффициенты практически совпадают по величине (19,48 и 19,52 соответственно) (табл. 9).

Перераспределение средств между регионами происходит в силу реализации отношений экономического федерализма, в результате которых сложилась следующее пространственное размещение бюджетных ресурсов: 1) в крупнейших центрах экономического роста и центрах экономического роста с агломерациями и минерально-сырьевых центрах региональная налоговая нагрузка в 1,5—1,6 раза выше, чем бюджетная емкость, это означает, что в указанных регионах «изымается» 40—50 % сгенерированных на их территории налогов; 2) в минерально-сырьевых центрах налоговая нагрузка превышает бюджетные емкость в 1,85 раза, то есть 85 % налогов, формируемых на территориях сырьевых регионов, рассредоточивается по территории страны через механизм перераспределения нефтегазовой ренты; 3) в остальных четырех группах диаметрально противоположная ситуация, бюджетная ёмкость больше налоговой нагрузки: в агропромышленных центрах

Таблица 9

Асимметрия показателей экономического федерализма в разрезе групп функциональной специализации

Группы функциональной специализации Статистические показатели асимметрии Бюджетная емкость региона Налоговая нагрузка на регион

Крупнейшие центры экономического роста средняя 14,32 22,80

Размах асимметрии 2,48 4,14

Коэффициент вариации 10,23 29,64

Центры экономического роста с агломерациями средняя 16,07 24,15

Размах асимметрии 2,71 4,29

Коэффициент вариации 27,65 42,76

Минерально-сырьевые центры средняя 17,71 32,80

Размах асимметрии 6,36 9,37

Коэффициент вариации 37,96 68,09

Агропромышленные центры средняя 16,75 13,81

Размах асимметрии 1,54 1,69

Коэффициент вариации 14,74 17,65

Приоритетные геостратегические регионы средняя 28,63 12,56

Размах асимметрии 6,83 3,12

Коэффициент вариации 38,93 29,41

Приграничные регионы средняя 28,75 13,17

Размах асимметрии 2,73 1,60

Коэффициент вариации 43,61 16,84

Не выбрали специализацию средняя 18,27 15,34

Размах асимметрии 1,64 2,39

Коэффициент вариации 14,34 25,62

В целом по стране средняя 19,48 19,52

Размах асимметрии 6,83 12,24

Коэффициент вариации 45,52 53,87

и не выбравших специализацию в 1,2 раза, в приграничных территориях в 2,2 раза, в приоритетных геостратегических регионах в 2,3 раза. То есть собранные на территориях регионов первых двух групп налоги перераспределяются на территорию регионов третьей группы.

Обсуждение результатов

Во-первых, использование представленной методики позволило увидеть, что в большинстве выделенных групп регионов по функциональному статусу имеются характерные экономические черты. В большинстве групп они «положительные»(ВРП на душу населения, коэффициент специализации промышленных отраслей выше среднероссийского), только в двух группах реги-

онов («приоритетные геостратегические» и «не выбрали специализацию») отсутствуют экономические черты, которые выгодно отличают указанные группы от других (всем регионам этих групп присущи только «отрицательные» черты: среднедушевой ВРП ниже среднедушевого ВРП по стране и (для приоритетных геостратегических) превышение коэффициента специализации сектора «Государственное управление» над среднероссийским, в т. ч. в отдельных регионах более, чем в 2 раза).

Во-вторых, предложенная методика раскрывает потенциал для экономического роста, например, во многих геостратегических территориях развито сельское хозяйство: на Камчатский край приходится 32 %, на Мурманскую область 13,3 %, на Хабаровский край 9 % всей отрасли «рыболовство»

в стране; Кабардино-Балкария имеет один из самых высоких уровней выращивания фасоли, кукурузы и овощей в открытом грунте; Карачаево-Черкессия входит в пятерку регионов с самым большим поголовьем овец, коз и баранов, в Дагестане коэффициент специализации сельского хозяйства превышает среднероссийский в 2 раза, в Ингушетии в 1,5 раза и т. д.

Также предложенная методика позволила выявить резервы для определения экономической специализации в группе «не выбрали специализацию»: Республика Калмыкия и Орловская область имеют высокий коэффициент специализации по отрасли сельское хозяйство (25,9 и 19,9 соответственно при среднем по стране 8,2), в Республике Хакасия самый высокий в России коэффициент специализации по обеспечению электроэнергией (13,3 при среднероссийском уровне 3,8), в 7 из 13 регионов коэффициент специализации по обрабатывающему сектору превышает среднероссийский больше, чем в 1,5 раза. Помимо этого, у регионов «не выбравшие специализацию» также имеется общее назначение: находясь внутри территории государства и будучи окруженными другими регионами, они призваны обеспечивать связанность территориального пространства страны, что, в свою очередь, повысит связанность пространства экономического федерализма.

Таким образом, углубление методики в части детализации пространственных характеристик позволит оценить текущие и перспективные отрасли специализации для регионов, которые в соответствии со Стратегией пространственного развития РФ не получили четкой экономической специализации, а также для дальнейшей декомпозиции пространств внутри функциональной группы.

В-третьих, проведенный анализ показателей, характеризующих экономический федерализм, по группам регионов и в целом по стране показал значительно большую асимметрию в целом по регионам страны, чем по каждой выделенной группе несмотря на то, что в отдельные группы одной специализации входят регионы с разным уровнем регионального развития (особенно остро эта проблема стоит в крупнейших центрах экономического роста).

Вывод

Использование концепции «умной специализации» позволило автору сделать вывод о необходимости создания нового

формата территориальной организации экономического пространства в условиях федеративных отношений. Основная идея заключается в рассмотрении неоднородности пространства не в качестве острого негативного момента, а понимание того, что она обоснована разной функциональностью регионов. Поэтому пространство экономического федерализма рекомендуется рассматривать не в разрезе регионов, а с позиции макрорегионов — групп регионов с одинаковым функциональным статусом. Обоснование большей устойчивости показателей, характеризующих экономический федерализм, по группам макротерриторий, чем в целом по стране, свидетельствует о более высокой неоднородности экономического пространства России, чем в разрезе пространства экономического федерализма, что подтверждает необходимость перехода от действующей гибридной модели экономического федерализма, сочетающей наличие универсальных институтов и институциональных исключений, к гибкой модели, построенной на дифференцированных мерах и специфическом инструментарии поддержки для конкретных функциональных зон, стимулирования перспективных специализаций регионов и с акцентом на особом статусе крупных макротерриторий.

Поступила в редакцию 16.02.2022

1. Барбашин М .Ю. Теория институционального распада: концептуальный потенциал и методологические рамки // Journal of Institutional Studies. 2016. № 8(1). С. 36—53. DOI: 10.17835/20766297.2016.8.1.036-053.

2. Бухвальд Е. М., Валентей С. Д., Одинцова А. В. Экономические проблемы федерализма, региональной политики и местного самоуправления // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2020. № 1. С. 51—76.

3. Бухвальд Е. М., Валентик О. Н. Макрорегионы как новация стратегирования пространственного развития экономики России // Региональная экономика. Юг России. 2019. Т. 7, № 1. С. 18—28.

4. Валентик О. Н. Федеральные территории как инструмент национальной безопасности // Развитие и безопасность. 2021. № 1 (9). С. 29—41.

5. Данилова И. В., Правдина Н. В. Аналитический инструментарий идентификации региональных специализаций: российский и зарубежный опыт. Часть 1 // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». 2020. Т. 14, № 4. С. 33—43. DOI: 10.14529/em200404.

6. Егорова А. Умная специализация — новый виток кластерной политики? URL: https://oecd-russia.org/analytics/umnaya-spetsializatsiya-novyj-vitok-klasternoj-politiki.html.

7. Зубаревич Н. В. Возможности и ограничения количественной оценки факторов экономического развития российских регионов // Журнал Новой экономической ассоциации. 2020. № 2 (46). С. 158—167

8. Зубаревич Н. В. Стратегия пространственного развития: приоритеты и инструменты // Вопросы экономики. 2019. № 1. С. 135—145.

9. Климанов В. В., Казакова С. М., Михайлова А. А. Корректировка механизмов поддержки отстающих регионов // Общественные финансы. 2021. № 41. С. 26—36.

10. Коротина Н. Ю. Методология «умной специализации» в преодолении пространственной асимметрии отношений экономического федерализма в России // Journal of New Economy. 2020. Т. 21, № 1. С. 107—121. DOI: 10.29141/2658-5081-202021-1-6

11. Кузнецова Е. Л., Бочкова Е. В. Эволюция территориальных форм общественного разделения труда // Вестник ИрГТУ №7 (47) 2010. С. 342—346.

12. Кузнецова О. В. Альтернативные подходы к определению роли макрорегионов России в системе государственного управления // Федерализм. 2019. № 4 (96). С. 112—125.

13. Лавровский Б. Л., Горюшкина Е. А. Бюджетный федерализм в России: быть или не быть? // Вопросы экономики. 2021. № 1. С. 143—160.

14. Мерзликина Г. С. Концепция «Умной специализации» регионов: уточнение принципов // Вопросы инновационной экономики. 2021. Т. 11, № 3. С. 997—1014. — DOI: 10.18334/vinec.11.3.113227.

15. Минакир П. А. Пространственная неоднородность России и задачи региональной политики // Журнал Новой экономической ассоциации. 2011. № 10 (10). С. 150—153.

16. Минакир П. А., Исаев А. Г., Демьяненко А. Н., Прокапало О. М. Экономические макрорегионы: интеграционный феномен или политико-географическая целесообразность? Случай Дальнего Востока // Пространственная экономика. 2020. Т. 16, № 1. С. 66—99.

17. Щедровицкий П., Кузнецов Ю. От разделения труда к разделению деятельности // Философские науки. 2014. № 6. С. 49—64.

18. Balland P. A. et al. Smart specialization policy in the European Union: relatedness, knowledge complexity and regional diversification // Regional Studies. 2019. Vol. 53, no. 9. Pp. 1252—1268.

19. Bosch A., Vonortas N. Smart Specialization as a Tool to Foster Innovation in Emerging Economies: Lessons from Brazil. Foresight and STI Governance. 2019. Vol. 13, no. 1. Pp. 32—47. DOI: 10.17323/25002597.2019.1.32.47.

20. Foray D., David P.A., Hall B. Smart Specialization: The Concept // Knowledge for Growth. Prospects for Science, Technology, and Innovation: Selected papers from Research Commissioner JanezPotochnk's Expert Group. November.

21. Foray D., Goenaga X. The goals of smart specialisation // S3 Policy Brief Series. 2013. № 1.

22. Gianelle C., Guzzo F., Mieszkowski K. (2019): Smart Specialisation: what gets lost in translation from concept to practice? Regional Studies, DOI: 10.1080/00343404.2019.1607970.

23. Gianelle, C., Guzzo, F., Marinelli E. Smart Specialisation Evaluation: Setting the Scene. JRC

Policy Insights, March. URL: https://ec.europa.eu/ jrc/sites/jrcsh/files/jrc116110.pdf (дата обращения: 12.02.2020).

24. Krugman P. R. The Role of Geography in Development // International Regional Science Review. 1999. Vol. 22, no. 2. Pp. 142—146.

25. McCann, P., Ortega-Argiles, R. Smart Specialization, Regional Growth and Applications to European Union Cohesion Policy // Regional Studies. 2015. Vol. 49, iss. 8: Place-based Economic Development and the New EU Cohesion Policy. URL: https://doi.org/10.1080/00343404.2013.799769.

26. Vezzani A., Baccan M., Candu A., Castelli A., Dosso M., Gkotsis P. Smart Specialisation, seizing new industrial opportunities. JRC Technical Report, European Commission.

References

1. Barbashin M. Y. (2016) Teorija institucional'nogo raspada: konceptual'nyj potencial i metodologicheskie ramki [The Theory of Institutional Disintegration: Conceptual Potential and Methodological Frameworks] Journal of institutional studies, no. 8(1), pp. 36—53. DOI: 10.17835/2076-6297.2016.8.1.036053 [in Rus].

2. Buhval'd E.M., Valentej S.D., Odincova A.V (2020) Jekonomicheskie problemy federalizma, regional'noj politiki i mestnogo samoupravlenija [Economic problems of federalism, regional policy and local self-government] Vestnik Instituta jekonomiki Rossijskoj akademii nauk, no. 1, pp. 51—76 [in Rus].

3. Buhval'd E.M., Valentik O.N (2019) Makroregiony kak novacija strategirovanija prostranstvennogo razvitija jekonomiki Rossii [Macro-regions as an innovation in strategising the spatial development of Russia's economy] Regional'naja jekonomika. Jug Rossii, vol. 7, no.1, pp. 18—28 [in Rus].

4. Valentik O.N (2021) Federal'nye territorii kak instrument nacional'noj bezopasnosti [Federal territories as an instrument of national security] Razvitie i bezopasnost', no. 1 (9), pp. 29—41[in Rus].

5. Danilova I.V., Pravdina N.V (2020) Analiticheskij instrumentarij identifikacii regional'nyh specializacij: rossijskij i zarubezhnyj opyt. Chast' 1 [Analytical Tools for Identification of Regional Specializations: Russian and Foreign Experience. Part 1] Vestnik JuUrGU. Serija «Jekonomika i menedzhment», vol. 14, no. 4, pp. 33—43. DOI: 10.14529/em200404 [in Rus].

6. Egorova A. Umnaja specializacija — novyj vitok klasternoj politiki? [Smart specialization - a new round of cluster policy?] [¡elektronnyj resurs] URL: https://oecd-russia.org/analytics/umnaya-spetsializatsiya-novyj-vitok-klasternoj-politiki.html

7. Zubarevich N.V (2020) Vozmozhnosti i ogranichenija kolichestvennoj ocenki faktorov jekonomicheskogo razvitija rossijskih regionov [Opportunities and limitations of quantitative assessment of economic development factors in Russian regions]. Zhurnal Novoj jekonomicheskoj associacii, no. 2 (46), pp. 158—167 [in Rus].

8. Zubarevich N.V (2019) Strategija prostranstvennogo razvitija: prioritety i instrumenty [Spatial development strategy: priorities and instruments] Voprosy jekonomiki, no. 1, pp. 135—145 [in Rus].

9. Klimanov V.V., Kazakova S.M., Mihajlova A.A (2021) Korrektirovka mehanizmov podderzhki otstajushhih regionov [Adjusting support mechanisms for regions that are lagging behind] Obshhestvennye finansy, no. 41, pp. 26—36 [in Rus].

10. Korotina N. Ju (2020) Metodologija «umnoj specializacii» v preodolenii prostranstvennoj asimmetrii otnoshenij jekonomicheskogo federalizma v Rossii [Smart Specialisation methodology in overcoming the spatial asymmetry of economic federalism relations in Russia] Journal of New Economy, vol. 21, no. 1, pp. 107—121. DOI: 10.29141/26585081-202021-1-6 [in Rus].

11. Kuznecova E.L., Bochkova E.V (2010) Jevoljucija territorial'nyh form obshhestvennogo razdelenija truda [Evolution of territorial forms of the social division of labour] Vestnik IrGTU, no. 7 (47), pp. 342—346 [in Rus].

12. Kuznecova O.V (2019) Al'ternativnye podhody k opredeleniju roli makroregionov Rossii v sisteme gosudarstvennogo upravlenija [Alternative approaches to defining the role of Russia's macro-regions in public administration] Federalizm, no. 4 (96), pp. 112—125 [in Rus].

13. Lavrovskij B.L., Gorjushkina E.A (2021) Bjudzhetnyj federalizm v Rossii: byt' ili ne byt? [Fiscal federalism in Russia: to be or not to be?] Voprosy jekonomiki, no. 1, pp. 143—160 [in Rus].

14. Merzlikina G.S. (2021) Koncepcija «Umnoj specializacii» regionov: utochnenie principov [The concept of "smart specialization" of regions: clarification of principles] Voprosy innovacionnoj jekonomiki, vol. 11, no. 3, pp. 997—1014. DOI: 10.18334/vinec.11.3.113227 [in Rus].

15. Minakir P.A (2011) Prostranstvennaja neodnorodnost' Rossii i zadachi regional'noj politiki [Russia's spatial heterogeneity and regional policy challenges]. Zhurnal Novoj jekonomicheskoj associacii, no. 10 (10), pp. 150—153 [in Rus].

16. Minakir P.A., Isaev A.G., Dem'janenko A.N., Prokapalo O.M (2020) Jekonomicheskie makroregiony: integracionnyj fenomen ili politiko-geograficheskaja celesoobraznost'? Sluchaj dal'nego vostoka [Economic macro-regions: a phenomenon of integration or political-geographical expediency? The

case of the Far East] Prostranstvennaja jekonomika, vol. 16, no. 1, pp. 66—99 [in Rus].

17. Shhedrovickij P., Kuznecov Ju (2014) Ot razdelenija truda k razdeleniju dejatel'nosti [From division of labour to division of activities] Filosofskie nauki, no. 6, pp. 49—64 [in Rus].

18. Balland P. A. et al (2019) Smart specialization policy in the European Union: relatedness, knowledge complexity and regional diversification. Regional Studies, vol. 53, no. 9, pp. 1252—1268 [in Eng].

19. Bosch A., Vonortas N. (2019) Smart Specialization as a Tool to Foster Innovation in Emerging Economies: Lessons from Brazil. Foresight and STI Governance, vol. 13, no. 1, pp. 32—47. DOI: 10.17323/2500- 2597.2019.1.32.47 [in Eng].

20. Foray D., David P.A., Hall B. (2009). Smart Specialization: The Concept // Knowledge for Growth. Prospects for Science, Technology, and Innovation: Selected papers from Research Commissioner JanezPotochnk's Expert Group. November [in Eng].

21. Foray D., Goenaga X. (2013) The goals of smart specialisation // S3 Policy Brief Series, no. 1 [in Eng].

22. Gianelle C., Guzzo F., Mieszkowski K. (2019). Smart Specialisation: what gets lost in translation from concept to practice? Regional Studies. DOI: 10.1080/00343404.2019.1607970 [in Eng].

23. Gianelle, C., Guzzo, F., Marinelli E. (2019). Smart Specialisation Evaluation: Setting the Scene. JRC Policy Insights, March, available at:https:// ec.europa.eu/jrc/sites/jrcsh/files/jrc116110.pdf (accessed 12.02.2020) [in Eng].

24. Krugman P.R (1999) The Role of Geography in Development // International Regional Science Review, vol. 22, no. 2, pp. 142—16 [in Eng].

25. McCann, P., Ortega-Argiles, R. (2015) Smart Specialization, Regional Growth and Applications to European Union Cohesion Policy. Regional Studies. vol. 49, issue 8: Place-based Economic Development and the New EU Cohesion Policy, available at: https://doi. org/10.1080/00343404.2013.799769 [in Eng].

26. Vezzani A., Baccan M., Candu A., Castelli A., Dosso M., Gkotsis P. (2017). Smart Specialisation, seizing new industrial opportunities. JRC Technical Report, European Commission. [in Eng].

For citing: Korotina N.Yu. Functional status of Russian regions in the system of economic federative relations // Socium i vlast'. 2022. № 1 (91). P. 47—61. DOI: 10.22394/1996-0522-2022-1-47-61.

UDC 332.1, 342.24, 342.26 JEL Classification: H70, R58 DOI: 10.22394/1996-0522-2022-1-47-61

FUNCTIONAL STATUS OF RUSSIAN REGIONS IN THE SYSTEM OF ECONOMIC FEDERATIVE RELATIONS

Natalya Yu. Korotina,

The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Chelyabinsk branch, Head of the Department of Economics, Finance and Accounting, Cand. Sc. (Economics), Associate Professor.

Chelyabinsk, Russia.

E-mail: korotina-nyu@ranepa.ru

Abstract

Introduction. The article deals with the problem of the functional status of regions in the system of economic federalism, which is associated with the high spatial heterogeneity of Russia, and explains the need to move from the model of economic federalism, which combines the presence of universal institutions and institutional exceptions, to a model that takes into account the spatial diversity of territories. The purpose of the study is to substantiate the decrease in the heterogeneity of the economic federalism space when moving on to a model based on macro territories - groups of regions with the same functional status.

Methods. The author uses methods of a monographic review, logical and statistical analysis in the context of applying a spatial approach in studying the relations of economic federalism, as well as the concept of "smart specialization" in relation to the regions of Russia to differentiate the relationship of the federal center with the territories within the same specialization.

Scientific novelty of the study. The article is the first to present a methodology for determining the functional status of regions, which is the basis for the subsequent formation of a model of relations between the federal center and macro regions. Results. The author proposes methods for determining the functional status of regions and calculating indicators that characterize the relations of economic federalism. The first methodology, based on economic and territorial criteria, makes it possible to attribute each region of Russia to a group of macro regions according to their functional status. The second method makes it possible to substantiate a greater asymmetry of indicators characterizing economic federalism in the country as a whole than in the context of macro territories. Conclusions. Regarding the higher stability of indicators characterizing economic federalism by groups of macro-territories than in the country as a whole, the need for a transition to a flexible model of economic federalism based on differentiated measures and specific tools to support regions in the context of their functional specializations is substantiated.

Keywords:

economic federalism, space of economic federalism, functional status of the region, functional specialization, smart specialization