Социально-экономическое развитие российских регионов: основные направления и проблемы

СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ

МЕЛЬНИЧУКМ.В.

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ: ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ И ПРОБЛЕМЫ

Для выявления необходимых условий сбалансированного социально-экономического развития регионов автором проведены системные исследования и анализ эффективности факторов, определяющих различия в степени и темпах экономического развития регионов, в рамках неоклассической экономической теории роста и изучены механизмы и динамика процессов социально-экономической дифференциации регионов с использованием методов агентно-ориентированного моделирования.

МЕЬШСНиКМ. V.

SOCIAL AND ECONOMIC DEVELOPMENT OF RUSSIAN REGIONS: FUNDAMENTAL TRENDS AND PROBLEMS

To find out the necessary conditions for sustainable social and economic regions development the author has carried out system research and factors performance analysis in the framework of neoclassical economic growth theory. Mechanisms and dynamics of social and economic regional differentiation have been studied with the use of agent-based modeling.

Ключевые слова: социально-экономическое развитие, регион, анализ, эффективность, факторы, теория роста, механизмы, процессы, дифференциация, агентно-ориентированное моделирование.

Keywords: socio-economic development, the region, analysis, efficiency, factors that growth theory, mechanisms, processes, differentiation, agent-based modeling.

Одной из характерных черт российского экономического пространства является его исключительная неоднородность и неравномерность развития, во многом обусловленные природными различиями, географической эволюцией российского государства, этапами хозяйственного освоения современной территории страны.

В рамках этой пространственной неоднородности принципиальными направлениями государственной экономической политики являются разумное сочетание регионального многообразия, сохранение целостности национального пространства и его эффективной интеграции в глобализирующийся мир. Поэтому «путь России в XXI в. - это отрицание регионального унифор-мизма в социально-экономической политике и ориентация на использование преимуществ каждого региона и межрегиональную кооперацию, гармонию интересов региональных социумов, реализацию принципа равных возможностей для всех граждан независимо от их места жительства» [2].

Исторически сложившаяся неоднородность экономического пространства России оказывает значительное влияние на структуру и эффективность экономики, стратегию и тактику институциональных преобразований и социально-экономической политики. Дифференциация регионов значительно усилилась в 1990-х годах. Это объяснялось разными причинами: включением механизма рыночной конкуренции; различной адаптируемостью регионов с разной структурой экономики и разным менталитетом населения и власти к рынку, сокращением государственных инвестиций в региональное развитие и т.п. Положительной чертой «постдефолтовой» экономической динамики является распространение экономического роста на преобладающую часть российского пространства и увеличение реальных доходов и потребительских расходов населения во всех без исключения субъектах Российской Федерации. Однако даже почти повсеместный и непрерывный экономический рост пока не может преодолеть тенденцию усиления дифференциации (дивергенции) регионов по уровню их экономического развития.

Неоднородность, являющаяся общим свойством организации экономического пространства России, может увеличиваться благодаря возникновению новых точек роста, полюсов развития, эффективных региональных кластеров, вследствие чего могут усиливаться негативные проявления неоднородности - образование депрессивных и неконкурентоспособных регионов, все более отстающих от регионов-лидеров и выпадающих из общего экономического и гуманитарного пространства, что препятствует проведению единой и успешной государственной социально-экономической политики. Хотя отстающие регионы получают существенную государственную поддержку, применяемые финансовые механизмы решают текущие социальные задачи (выравнивание уровней бюджетной обеспеченности), но не создают стимулов для ускорения экономического развития регионов как основы решения социальных задач на региональном уровне. Для существенного уменьшения пространственной экономической дифференциации требуются более действенные инструменты экономической политики, в первую очередь, усиление инвестиционной и инновационной активности, что и является предметом исследований в данной работе. Сознательный выбор сценариев использования государственных финансов для устойчивого социально-экономического развития регионов и формирования единого российского экономического пространства возможен лишь при комплексном изучении воздействия инвестиционных, инновационных и институциональных факторов на темпы экономического развития.

В настоящее время можно говорить лишь о наличии ряда альтернатив -ных концептуальных подходов к объяснению региональной экономической динамики, так как общепринятой теории региональной экономики не создано. Наиболее влиятельными и наиболее резко противопоставляющими себя друг другу направлениями в теории регионального роста, по-разному трактующие как движущие силы развития региональных систем, так и ожидаемые результаты этого процесса, являются неоклассическая теория, представленная работами Б. Улина [10], Дж. Бортса и Дж. Стейна [4], Х. Зиберта [11],

Р. Барро и Х. Сала-и-Мартина [3], и теория кумулятивной причинности, представленная работами Г. Мюрдаля [9], А. Хиршмана [6], Н. Калдора [7], Дж. Фридмана [5], П. Кругмана [8].

Отличие между этими направлениями заключается в прямо противоположных предположениях по поводу ожидаемых результатов процесса экономического развития регионов в условиях нерегулируемого рынка: неоклассические модели предсказывают конвергенцию в уровнях ВРП на душу населения, а модели теории кумулятивной причинности - их дивергенцию.

Конвергенция, или улучшение экономического положения наименее развитых регионов и их сближение с передовыми регионами, происходит благодаря перемещению капитала из высокоразвитых регионов с пониженной рентабельностью инвестиций в менее развитые, характеризующиеся более благоприятными инвестиционными возможностями, а трудовых ресурсов -из менее развитых регионов с относительно низким уровнем оплаты труда в более развитые регионы с более высоким уровнем оплаты труда. Конечным результатом пространственных перемещений мобильных факторов производства является выравнивание доходности инвестиций, производительности труда и ВРП на душу населения в различных регионах.

Совершенно противоположная интерпретация процесса пространственного развития предлагается теорией кумулятивной причинности, основные принципы которой были сформулированы нобелевским лауреатом Г. Мюрдалем. Согласно Мюрдалю, «игра рыночных сил приводит к углублению межрегионального неравенства, причем данная тенденция выражена тем сильнее, чем ниже уровень экономического развития системы регионов. В этом заключаются два важнейших закона экономического развития в условиях свободного рынка» [9].

В результате критического анализа вышеуказанных подходов к решению первой группы проблем были обоснованы следующие положения для проведения исследований: региональная теория экономического роста в целом строится на тех же предпосылках, что и неоклассическая теория роста в макроэкономике, доминирующая в настоящее время (мэйнстрим), и подходы которой к эмпирическому анализу применимы для изучения факторов, детерминант, условий, институтов и структуры экономического роста как на уровне регионов, так и на уровне стран с различным уровнем экономического развития. Именно поэтому для исследования механизмов и характера экономического роста в регионах РФ в качестве базовых инструментов исследований автором были выбраны методы неоклассической теории роста, априори предполагающей построение производственных зависимостей изучаемых экономик от имеющихся факторов производства. Так как неоклассические модели и модели теории кумулятивной причинности, описывающие равновесное состояние системы экономических агентов для разного уровня экономического развития (Мюрдаль - низкоэффективное, мэйнстрим - высокоэффективное), основаны на подходе репрезентативного агента, то в них не отражается зависимость темпов и динамики роста от гетерогенного поведения агентов и институциональной среды, поэтому для выявления механизмов

взаимосвязи процессов максимизации темпов экономического роста и минимизации межрегионального неравенства было сделано заключение о необходимости использования модели, учитывающей гетерогенность экономических агентов, вместо общепринятой модели репрезентативного агента.

Традиционно реализация региональной экономической политики в условиях трансформирующейся экономики приводит к концентрации инвестиций в одном или нескольких регионах при резком снижении экономического потенциала и инвестиционной привлекательности остальной части территории страны. В связи с этим наиболее важными мерами государственного воздействия на пространственное размещение факторов производства является проведение активной инвестиционной политики, основанной на количественной оценке инвестиционной эффективности регионов, в которой определен вклад инвестиций в региональный валовой выпуск. Отправным моментом исследования инвестиционных процессов в экономике России является анализ динамики социально-экономических показателей Российской Федерации и отдельных регионов за последние десять лет. Изменения макроэкономических пропорций российской экономики позволяют выявить ряд основных факторов, оказавших существенное влияние на характер и динамику трансформационных сдвигов на всех уровнях экономики, что, в свою очередь, способствует более глубокому анализу роли и вклада отдельных территорий и субъектов Федерации в ВРП страны, а также выявлению особенностей инвестиционной политики, проводимой в данных регионах.

Наиболее распространенным инструментом в исследованиях связи факторов производства и ВРП, в том числе и в региональном разрезе, необходимым также и для прогнозирования динамики ВРП регионов, является аппарат производственных функций и, прежде всего, стандартная мультипликативная функция Кобба-Дугласа: У = АКа1}~а, где У - валовой региональный продукт (ВРП);

А - остаточный или технологический параметр;

Ь - среднегодовая численность занятых в экономике;

К - стоимость основных фондов;

а - эластичность ВРП по основным фондам.

Однако при построении производственных функций экономики российских регионов возникают некоторые сложности. Во-первых, временные ряды, имеющиеся в распоряжении исследователей, пока крайне коротки в силу того, что переход к рыночной экономике начался сравнительно недавно. Во-вторых, имеющиеся данные не обладают достаточной точностью в силу происходящих в стране переходных процессов. Одной из причин неточности данных по основным фондам и ВРП следует признать неточность измерения цен, которая является следствием их большой волатильности: скачки цен в российской экономике на порядки превосходят медленные изменения, происходящие в развитых странах Запада. Третьей и, пожалуй, главной причиной, мешающей построить производственную функцию, является крайняя неточность измерения капитала, используемого в производстве. Здесь играют роль несколько факторов: с началом трансформационного спада основные

фонды стали использоваться далеко не в полной мере, поэтому данные по основным фондам не соответствуют их реально используемой части; при переходе от ресурсных ограничений к спросовым основные фонды стали избыточными, что, с одной стороны, резко снижает их значимость как фактора, способного определять динамику изменения ВРП, с другой стороны, не позволяет дать их рыночную оценку.

Одним из вариантов решения проблемы отсутствия или неадекватности данных по основным фондам является использование данных по инвестициям в основной капитал вместо данных по основным фондам. Преимущества такого подхода объясняются высокой эффективностью инвестиций, направляемых как на вовлечение простаивающих фондов в оборот, так и на приобретение новых фондов, тем самым доля эффективно используемого капитала увеличивается. Немаловажным фактом является и то, что имеются статистические данные, отражающие динамику инвестиций в основные фонды и динамику оплаченного труда, поэтому в работе были использованы производственные функции вида Г=Р(/,Ж), где I - инвестиции в основные фонды, а W-инвестиции в труд или оплаченный труд.

В результате проведенного авторского исследования на основе линейного множественного регрессионного анализа с использованием макроэкономических показателей регионов в качестве исходных данных (наблюдаемые переменные) модели были построены производственные функции регионов России (см. табл.1).

Таблица 1.

Численные значения параметров производственных функций

Г = А1 а-Жр  еы экономики регионов РФ

Регион А а в а + в г Я2 DW

Центральный федеральный округ

Белгородская область 23,4637 (+2,76) 0,4338 0,5662 1 0 0,978 2,235

Брянская область 28,5708 0,4006 0,4994 0.9 0 0,979 2,044

Владимирская область 69,5877 0,3427 0,3583 0,7 0 0,96 3,182

Воронежская область 86,6149 0,3417 0,546 0,90 0 0,935 2,403

Ивановская область 222,4745 0,2818 0,5532 0,83 0 0,954 1,707

Калужская область 49,6854 0,3569 0,5913 0,95 0 0,990 2,773

Костромская область 12,5826 0,3244 0,5756 0.9 0 0,973 1,965

Курская область 47,3473 0,349 0,5013 0,85 0 0,979 1,763

Липецкая область 24,3307 0,3507 0,6493 1 0 0,923 1,851

Московская область 14,9924 0,4071 0,5929 1 0 0,985 2,885

Орловская область 168,3605 0,239 0,7216 0,96 0 0,978 2,136

Рязанская область 88,2451 0,1238 0,6968 0,82 0 0,958 2,300

Смоленская область 82,1269 0,2688 0,5155 0,78 0 0,980 2,476

Тамбовская область 213,2946 0,1394 0,5604 0,7 0 0,989 2,955

Тверская область 14,0426 0,3365 0,6635 1 0 0,926 2,139

Тульская область 50,4406 0,3452 0,623 0,95 0 0,940 1,994

Ярославская область 19,5029 0,1907 0,8093 1 0 0,982 2,181

г. Москва 4,5113 0,9155 0,0845 >1 0 0,962 2,545

г. Москва 9,3744 0,8805 0,1195 1 0,018 0,937 2,516

Регион А а в а + в г я2 DW

Северо-Западный федеральный округ

Республика Карелия 48,7695 ,2323 0,6291 0,86 0 0,938 2,414

Республика Коми 20,3274 0,3935 0,5559 0,95 0 0,968 1,732

Архангельская область 97,391 0,261 0,5302 0,79 0 0,951 1,494

Вологодская область 121,7085 0,3658 0,3906 0,76 0 0,902 1,445

Калининградская область 99,2605 0,254 0,5068 0,76 0 0,962 2,521

Ленинградская область 22,9929 0,3391 0,5988 0,94 0 0,996 2,069

Мурманская область 73,4754 0,137 0,7093 0,85 0 0,960 1,974

Новгородская область 65,0786 0,189 0,6543 0,84 0 0,966 2,276

Псковская область 15,2595 0,326 0,6731 1 0 0,951 2,356

г. Санкт-Петербург 56,9446 0,6502 0,3498 1 0 0,959 2,386

Южный ( >едеральный округ

Республика Адыгея 13,5924 0,2859 0,6141 0.90 0 0,953 2,136

Республика Дагестан 34,5079 0,265 0,537 0,80 0 0,997 2,587

Республика Ингушетия 67,925 0,1606 0,485 0,65 0 0,976 2,312

Кабардино-Балкарская Республика 10,3407 0,3292 0,5708 0.9 0 0,983 2,955

Республика Калмыкия 12,1537 0,3056 0,5156 0,82 0 0,998 2,043

Карачаево-Черкесская Республика 104,1085 0,167 0,5963 0,83 0 0,909 2,336

Республика Северная Осетия -Алания 11,3744 0,4305 0,4695 0.9 0 0,964 2,931

Чеченская Республика - - - - - - -

Краснодарский край 19,5527 0,4628 0,5372 1 0 0,998 2,769

Ставропольский край 49,9732 0,3852 0,6148 1 0 0,999 1,994

Астраханская область 10,233 0,4001 0,5999 1 0 0,974 2,164

Волгоградская область 13,0897 0,4516 0,5484 1 0 0,945 2,601

Ростовская область 9,6762 0,523 0,477 1 0 0,984 2,214

П риволжский федеральный округ

Республика Башкортостан 9,773 0,5775 0,4225 1 0 0,957 1,813

Республика Марий Эл 82,6947 0,2173 0,5543 0,77 0 0,968 2,935

Республика Мордовия 69,777 0,1799 0,5269 0,71 0 0,891 1,300

Республика Татарстан 6,277 0,7917 0,2083 1 0 0,929 2,449

Удмуртская Республика 13,8069 0,4425 0,5575 1 0 0,992 2,235

Чувашская Республика 29,3765 0,6737 0,1452 0,82 0 0,963 2,042

Пермский край 16,6735 0,3394 0,6606 1 0 0,943 2,607

Кировская область 241,9934 0,2081 0,4618 0,67 0 0,895 1,457

Нижегородская область 70,1515 0,5049 0,4951 1 0 0,976 2,645

Оренбургская область 13,6921 0,4809 0,5191 1 0 0,953 2,222

Пензенская область 116,2327 0,2409 0,5526 0,80 0 0,969 2,411

Самарская область 11,1188 0,6005 0,3995 1 0 0,944 2,791

Саратовская область 8,9634 0,4638 0,4862 0,95 0 0,861 2,398

Ульяновская область 131,7153 0,3413 0,5566 0,9 0 0,934 1,647

Уральский федеральный округ

Курганская область 86,5498 0,3415 0,5221 0,86 0 0,994 3,133

Свердловская область 45,6314 0,6799 0,2478 0,93 0 0,919 1,435

Тюменская область 0,0614 0,8758 0,1439 >1 0 0,928 1,439

Тюменская область 2,324 0,8623 0,1377 1 0.015 0,981 2,486

Регион А а в а + в г Я2 DW

Челябинская область 48,2681 0,3747 0,5932 0,89 0 0,978 1,811

Сибирский федеральный округ

Республика Алтай 64,4421 0,1278 0,6446 0,77 0 0,975 1,976

Республика Бурятия 59,3452 0,0148 0,8734 0,89 0 0,923 1,097

Республика Тыва 16,4874 0,1354 0,8646 1 0 0,985 0,198

Республика Хакасия 268,6163 0,1472 0,487 0,63 0 0,969 2,6147

Алтайский край 50,0477 0,31 0,5614 0,87 0 0,907 2,768

Красноярский край 126,5163 0,5967 0,4033 1 0 0,994 1,911

Иркутская область 168,9163 0,2554 0,4971 0,75 0 0,949 1,136

Кемеровская область 36,6767 0,3034 0,6023 0,91 0 0,924 1,172

Новосибирская область 51,5941 0,4583 0,5126 0,97 0 0,911 2,5704

Омская область 29,8423 0,372 0,5648 0,94 0 0,975 2,1774

Томская область 63,5624 0,4094 0,5906 1 0 0,917 2,1136

Читинская область 88,6763 0,2774 0,587 0,86 0 0,914 1,182

Дальневосточный федеральный округ

Республика Саха (Якутия) 5,7383 0,6575 0,3425 1 0 0,973 2,427

Приморский край 73,6141 0,1396 0,7031 0,84 0 0,999 1,582

Хабаровский край 232,0659 0,2354 0,4518 0,69 0 0,891 2,190

Амурская область 105,5736 0,1538 0,6114 0,77 0 0,905 1,938

Камчатская область 42,7375 0,202 0,65 0,85 0 0,911 2,089

Магаданская область 18,4573 0,1431 0,8569 1 0 0,827 2,177

Сахалинская область 102,7907 0,1657 0,6147 0,78 0 0,773 1,032

Еврейская автономная область 85,5333 0,197 0,504 0,7 0 0,887 1,844

Чукотский автономный округ 104,2356 0,2565 0,3886 0,65 0 0,995 2,036

Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели, 2010: Стат.сб. / Росстат. - М., 2011.

Анализ таблицы 1 позволяет заключить, что построенные производственные функции для экономики регионов РФ удовлетворяют основным статистическим критериям (Я - коэффициент детерминации и БЖ- коэффициент Дарбина-Уотсона) и могут считаться вполне работоспособными и пригодными для практического применения.

Следует заметить, что факторы инвестиций в основные фонды и оплаченный труд предопределяют более 90% всех изменений в ВРП. Кроме того, для большинства регионов на протяжении всего рассматриваемого отрезка времени значение коэффициента эластичности ВРП регионов по инвестициям существенно меньше 1 , что на перспективу в целях повышения эффективности производства или увеличения производительности труда означает

необходимость роста нормы накопления и, соответственно, снижения нормы потребления.

Для обоснования необходимых условий выхода российских регионов на траекторию сбалансированного экономического роста автору удалось установить взаимосвязь параметров производственных зависимостей с мультипликаторами Кейнса (статическим и динамическим). В основу положено по-

АУ _( 1 - с |А_ у 1 1 - с * ) _

лученное автором выражение. 1 0 , связывающее темпы прироста

*

ВРП с темпами прироста инвестиций, где с и с - средняя и предельная нормы потребления соответственно, выражение в скобках - эластичность ВРП по инвестициям (обозначим ее как Е), которая представляет собой комбинацию из средней и предельной склонностей к потреблению.

Учитывая, что величины с и с* одного порядка (с,с е[0,1]), значение коэффициента эластичности Е лежит в интервале от нуля до единицы.

Предельные значения коэффициента эластичности ВРП по инвестици-

Е _ <У!_ _.

ям У <_ (1 с ) являются аттракторами траектории устойчивого эконо-

^ л х * ч * С <С <У <С Е  1, ^ (с - с)  0 ^ с @ с, ^ —@—, ^ — @-

мического роста: У <У УС

и траектории отрицательного экономического роста:

С с1С

Е  0, ^ (с - с*)  1 ^ с  1, с*  0, ^--> 1,--> 0, ^ С  У, С @ свтг.

У <У

Для значений коэффициента эластичности ВРП по инвестициям, близких к 1 Е 1, наблюдается ситуация, когда относительные изменения объема потребления, объема сбережения, инвестиций и ВРП равны друг другу:

У С $ _ . В этом случае можно говорить о сбалансированной модели эндогенного устойчивого экономического роста, так как оптимизировано распределение ВРП на текущее потребление и сбережения, которые являются потенциальными инвестициями для последующего роста ВРП, то есть наличие сбережений обеспечивает наличие инвестиций и наличие положительной обратной связи для самоусиливающегося экономического цикла.

Для противоположного случая, когда коэффициент эластичности дохода по инвестициям принимает значения, близкое к 0: Е  0, наблюдается ситуация, когда весь объем ВРП на предыдущем этапе уходит на текущее потребление, причем в этом случае величина объема потребления не зависит от величины ВРП, так как масштаб величины ВРП намного меньше масштаба потенциального объема потребления, то есть отсутствуют сбережения, а следовательно, и инвестиции, необходимые для устойчивого экономического роста. Необходимо заметить, что наличие двух аттракторов (двух фаз) позволяет сгруппировать регионы по признаку притяжения траектории их экономического развития к одному из них и, следовательно, качественное изменение траектории возможно лишь в результате фазового перехода. Из анализа

табл.1 следует, что для большинства регионов России (90%) характерно притяжение к аттрактору с отрицательным ростом и лишь незначительное количество регионов подвержено притяжению аттрактора устойчивого экономического роста. Для определения эффекта масштаба производства в экономике регионов автором, кроме производственных функций, были построены и функции издержек, что позволило разработать авторскую концепцию типо-логизации российских регионов по инвестиционной эффективности.

В соответствии с этой концепцией типологизации регионов основными показателями, характеризующими их экономическую эффективность, являются, с одной стороны, инвестиционная эффективность региона (эластичность ВРП по инвестициям, коэффициент а- третий столбец таблицы 1), с другой стороны, показатель наличия эффекта масштаба в экономике региона (сумма показателей производственной функции {а + в} - пятый столбец таблицы 1). Критерием разделения экономики регионов на низкоэффективную и высокоэффективную являются следующие условия:

экономика региона низкоэффективная; при

* -- - экономика региона высокоэффективная. Как видно из

таблицы 1, для подавляющего большинства регионов страны (больше 90%) наблюдается состояние низкоэффективной экономики и лишь для незначительного количества регионов наблюдается состояние с высокой эффективно -стью экономики, что характеризует фазовое разделение регионов с принципиально отличным механизмом экономического поведения.

В последнее время большинство экономически развитых стран вступили в фазу построения инновационной экономики, в которой главным конкурентным преимуществом становится инновационная активность. Одним из важных показателей «инновационности» экономики выступают затраты на исследования и разработки (НИОКР), которые представляют собой инвестиции на первом этапе инновационного цикла, без которых невозможны следующие этапы генерирования инноваций. В этой связи были рассмотрены инновационно-инвестиционные факторы повышения эффективности производства на примере повышения производительности труда и оценки совокупной факторной производительности с учетом удельных инвестиций в основные фонды и удельных затрат на НИОКР. Первый фактор - инвестиционный - положительно влияет на экономическую эффективность за счет обеспечения замены старого оборудования на новые технологии. Как было установлено автором в исследовании инвестиционной эффективности регионов, вялая инвестиционная активность сдерживает внедрение технологических инноваций и тормозит рост эффективности производства. Второй фактор -инновационный - положительно влияет на экономическую эффективность за счет возникновения новых методов производства, которые впоследствии могут принять форму производственных технологий, и отсутствие этого фактора ведет к исчерпанию новых подходов, что тормозит рост эффективности производства и производительности труда.

Учитывая то, что региональная привязка инновационных мероприятий особенно актуальна при формировании наукоградов, особых экономических зон технико-внедренческого типа и других территориальных образований, призванных ускорить инновационные процессы, а также тот факт, что большинство этих экономических зон сосредоточено в Москве и Московской области, в работе рассмотрено влияние инновационно-инвестиционных факторов на экономический рост в этих регионах.

Исследования проведены на основе построенных производственных функций (2000-2008 гг.) зависимости производительности труда от факторов: инвестиции в основной капитал и затраты на исследования и разработки (НИОКР) и оценки совокупной факторной производительности для экономики этих регионов:

Т __г (? >'

?

где У/Ь - средняя производительность труда (тысяч руб./чел.);

Ш/Ь - удельные затраты на НИОКР (тысяч руб./чел.);

_/Ь - удельные инвестиции в основной капитал (тысяч руб./чел.);

а, в и А0 - параметры модели, оцениваемые статистически.

Помимо базовых инвестиционно- инновационных индикаторов был рассмотрен и рассчитан ряд производных показателей: эластичность производительности труда по инновациям, эластичность производительности труда по инвестициям и норма замены инвестиций инновациями. Введенные в рассмотрение показатели эластичности не подменяют и не противоречат базовым показателям, поскольку между ними могут быть различные связи. Например, инновационная активность может быть высокой, но восприимчивость экономики к инновациям может быть низкой и наоборот. Аналогичные варианты могут возникать в отношении инвестиций в основной капитал. Полученные эконометрические зависимости представлены в табл. 2.

Таблица 2.

Эконометрические зависимости для производительности труда в экономике

Москвы и Московской области

Регион Вид производственной функции Статистика

ЯЛ2

Москва У/Ь=10,715*

Московская область У/Ь=7,6659*

Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели, 2010: Стат.сб. / Росстат. - М., 2011.

Как видно из таблицы, все статистические характеристики модели (К2 -коэффициент детерминации и БЖ - коэффициент Дарбина-Уотсона) удовлетворяют основным критериям статистических тестов, а сама модель может считаться вполне работоспособной и пригодной для практического применения.

Из анализа эконометрической зависимости производительности труда для экономики Москвы и Московской области видно, что факторы инвестиций и инноваций предопределяют почти абсолютное большинство (более 95%) всех изменений в производительности труда (трудоемкости) и тем самым генерируемый этими региональными экономиками поток инвестиций и инноваций материализуется в основном в трудосберегающих технологиях.

Для показателя инвестиционной восприимчивости, в качестве которого выступает коэффициент эластичности производительности труда от удельных инвестиций, в экономике Москвы наблюдается довольно большое значение этого коэффициента (а = 0.835 + 0,015) которое означает, что основную роль в повышении производительности труда играет все-таки инвестиционный фактор, а генерирование инноваций играет вспомогательную роль и, соответственно, эффективность производства в экономике Москвы можно повысить с помощью массированных инвестиций в основные фонды.

По показателям инновационной восприимчивости, в качестве которого выступает эластичность производительности труда по затратам на НИОКР и нормы замены инвестиций инновациями, экономика Москвы демонстрирует умеренную восприимчивость к инновациям, и, соответственно, повышение эффективности производства с помощью масштабных вложений в исследования и разработки довольно проблематично. Аналогичная ситуация характерна для всей российской экономики, что и может быть серьезным осложнением при построении современной инновационной производственной системы.

Совокупная факторная производительность как показатель интенсивного экономического роста (СФП). По мнению экспертов Всемирного банка, использование показателя «совокупной факторной производительности» в макроэкономических исследованиях, наряду с факторами «капитал» и «труд», и измерение их процентного вклада в прирост ВРП стало одним из важных достижений в экономической науке за последние пятьдесят лет. Это связано с тем, что динамика фондов К и труда Ь не всегда в полной мере описывают динамику изменения ВРП, оставляя значительный остаток, не объясняемый динамикой К и Ь. В этом случае в производственную функцию часто вводят член А(0 с явной зависимостью от времени:Г) = А(^[кX^)], который является совокупным показателем эффективности, учитывающим

оба фактора производства: ^(к, ^ , и называется совокупной факторной производительностью (СФП), в отличие от частных показателей эффективности, какими являются средняя производительность труда у=У/Ь и средняя фондоотдача §=У/К.

Для анализа динамики СФП в экономике регионов РФ в качестве базовой теоретической модели была использована производственная функция Кобба-Дугласа-Тинбергена с автономным НТП, возрастающим с течением

времени, А(^) = е : Г=F(I,W)eгt , где г - показатель темпа использования результатов НТП. Такая модель удобна тем, что позволяет абстрагироваться от

источников возникновения технического прогресса (они могут быть экзогенными или эндогенными) и оценить СФП. Как видно из результатов теоретического анализа производственных зависимостей экономики регионов России, представленных в таблице 1, можно говорить о значимости совокупной факторной производительности как фактора интенсификации экономического роста только в экономике Москвы и Тюменской области, довольно высокое значение которого сопоставимо с аналогичным показателем для экономически развитых стран (г » 0,°2). По мнению автора, принципиальное отличие в механизме возникновения этого фактора в экономике этих двух регионов связано с тем, что в экономике Москвы этот фактор, скорее всего, имеет эндогенный характер, а в экономике Тюменской области - экзогенный, во многом объясняемый удачной конъюнктурой цен на углеводородное сырье - основной экспортной продукцией из этого региона.

Обращает на себя внимание тот факт, что помимо высокого эффекта от макрофактора I (инвестиции в основной фонд) в экономике Москвы наблюдается еще и мощный трудосберегающий НТП, на что указывалось выше. Об этом свидетельствуют как показатель совокупной факторной производительности (связанный напрямую с результатами НТП), так и показатель эластичности замены инвестиций трудом. Таким образом, экономика Москвы демонстрирует высокую социальную ориентированность производства и научно-технического прогресса.

Однако, что касается влияния социального фактора на темпы экономического развития регионов, необходимо отметить то, что неравномерность социально-экономического развития регионов России в последнее время (после 2004г.) стремительно нарастает, приобретая все большую остроту, и приводит к нарушению социального и регионального экономического равновесия, провоцируя возникновение множества социально-экономических проблем, решение которых диктует необходимость проведения исследований для выяснения механизмов возможной взаимосвязи (или взаимовлияния) социально-экономического неравенства и процессов экономического развития с целью формирования эффективной перераспределительной макроэкономической политики, способной влиять на эти процессы.

Несмотря на наличие большого количества работ, посвященных решению проблем неравномерности социально-экономического развития регионов России, в них либо на качественном уровне декларируется результат наблюдений за динамикой социальных или экономических факторов, либо используются только неоклассические модели или модели экзогенного экономического роста, лишь объясняющие взаимосвязь основных экономических показателей (капиталовооруженность, численность населения и темпы роста экономики), но не отражающие зависимость темпов экономического роста от поведения экономических агентов (не учитывающие их неоднородность) и институциональной среды. Таким образом, складывается ситуация, которая «неудовлетворительно описывается классическими теориями региональной экономической динамики» [1]. Между тем именно модели эндогенного экономического роста, в которых явным образом учитывается неоднородность

экономических агентов, могут наилучшим образом выявить механизм влияния социального неравенства на экономический рост.

В настоящее время основным инструментом измерения уровня неравенства доходов по социальным группам служит так называемый коэффициент Джини, характеризующий степень искривления кривой Лоренца. Хотя коэффициент Джини четко улавливает происходящие сдвиги в распределении доходов между верхними и нижними группами населения, он не показывает, в какой именно части кривой Лоренца - верхней, средней или нижней -происходят эти сдвиги. Чтобы уточнить характер происходящих сдвигов, в практике аналитических расчетов, как правило, используют еще два индикатора: энтропийный коэффициент Тейла и коэффициент Тейла-Бернулли. Однако они плохо приспособлены к оценке аналогичных эффектов применительно к экономике регионов страны, для которых само построение кривой Лоренца весьма проблематично. В этой связи в аналитической практике используются другие показатели неравномерности развития территорий и регионов. Среди них можно назвать коэффициент вариации Клоцвога, в котором учитывается доля населения ¿-ого региона в совокупной численности населения страны и доля ВРП ¿-ого региона в совокупном ВРП страны. Именно коэффициент вариации Клоцвога был использован автором в прикладных расчетах для количественной оценки неравномерности социально-экономического развития федеральных округов и регионов в составе этих округов.

В результате проведенных статистических расчетов было установлено (см. рис.1), что эффект межрегиональной дифференциации прослеживается как на уровне федеральных округов, так и на уровне регионов в федеральных округах, причем как в наиболее развитом ЦФО, так и в наиболее отсталом ЮФО РФ, что, скорее всего, говорит об универсальности (масштабной инвариантности) этого эффекта.

0,8000

0,2000

0,7000 -

0,6000 -

0,5000 -

0,4000 -

0,3000 -

0,1000 -

0,0000

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Рис. 1. Динамика коэффициента вариации Клоцвога для Федеральных округов РФ (синий цвет), регионов в Центральном (красный цвет) и Южном (зеленый цвет) Федеральном округах.

Для выявления функции распределения регионов по ВРП был проведен статистический анализ регионов по уровню ВРП (рис.2). Как видно из рис. 2, распределение регионов по ВРП происходит по двум группам: в первой, многочисленной, группе, где сосредоточено почти 97-99% регионов, находятся регионы с небольшим ВРП (на рис.2 для 2000г. ВРП меньше 200 млрд.рублей). Во второй, малочисленной, группе (не более 1-3% регионов) находятся регионы с большим ВРП (на рис.2. для 2000г. ВРП больше 200 млрд.рублей). Таким образом, можно проследить фазовое расслоение регионов России по уровню ВРП, о чем упоминалось и в авторской концепции ти-пологизации российских регионов по признаку инвестиционной эффективности. Было установлено, что распределение регионов по ВРП в многочисленной группе носит характер логнормальной зависимости (на рис.2 логнор-мальная зависимость в двойном логарифмическом масштабе представлена в виде параболы), а в малочисленной группе подчиняется степенной зависимости или распределению Парето (в двойном логарифмическом масштабе степенная зависимость имеет вид прямой) и были определены параметры этих функций (рис.3).

Рис. 2. Динамика изменения функции распределения регионов по ВРП.

\

2,114 2.1 - *

1.9 ! 1,839

1.7 -1,6 -

1.5 -1.4 -1.3 1.2 -

1-г

1,666 !

1,710 -

1,501

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Г I I Г I I Г I I

Рис.3. Динамика изменения показателя Парето для степенной части функции распределения регионов по ВРП.

Из анализа рисунков следует, что для регионов, для которых распределение ВРП носит логнормальный характер, в период времени с 2000 по 2008гг. не происходит значительных изменений в ВРП, а наибольшей изменчивости подвержены ВРП регионов из малочисленной группы, для которой характерно распределение Парето. Как видно из рис.3, диапазон изменений показателя Парето колеблется от 1.5 до 2.1.

Проведенный анализ позволил сделать заключение о том, что распределение регионов РФ по ВРП носит такой же характер, который был установлен в ряде работ [13] и касается распределения доходов (богатства) между членами общества в любом обществе в любое время; распределения фирм по производственным показателям (годовая выручка, численность персонала, финансовая капитализация и т.д.); межстранового распределения по ВРП, т.е. это распределение носит универсальный фундаментальный характер вне зависимости того, что понимается под экономическим агентом и предметом перераспределения. В качестве иллюстрации этого заключения на рис.4 и 5 приводятся функции распределения богатства населения США и динамика показателя Парето для США, Великобритании и Японии (1980-2000 гг.). Из сравнения рис.2 и 4 следует, что распределение регионов Российской Федерации по ВРП (2000-2008) и распределение богатства в США (1980-2001) имеют аналогичный характер, а также, как следует из сравнения рис.3 и 5, динамика изменения показателей Парето для регионов Российской Федерации происходит в том же диапазоне, как и динамика изменения данного показателя для США, Великобритании и Японии, что является важным подтверждением адекватности авторских расчетов.

Доход >1' (тыс. долл.) 4.017 40,17 401.70

100%

4^17 —100%

* 1990. 27,06 к$

1991. 27.70 к!;

- 1992, 28.63 к:;

♦ 1993. 29.31 к! I , „о, > 1994. 30.23 к!!

- 1995. 31.71 к!! :

• 1996. 32.99 к!>

* 1997. 34,63 к!! 1998. 36,33 к! > 1%

1999. 38,00 к! >:

• 2000. 39,76 к!! 2001. 40.17 к!>

0,1%

10,01%

0,01%

0.1 1 10 100 Доход в единицах среднего дохода в 2001 г. IV /

Ш1

Рис.4. Кумулятивная функция распределения доходов в США в 19832001гг. [12]

1,3 т-..........................

1980 1985 1990 1995 2000 2005

Рис.5. Динамика изменения показателя Парето для степенной части функции распределения доходов в США, Великобритании и Японии.

Основной акцент в исследованиях сделан на выявление механизма эффективности инвестиционных процессов, определяющих динамику капитала в экономике, темпы и характер экономического роста регионов России. Удалось определить необходимые условия для выхода экономики российских регионов (на основе эндогенных механизмов) на траекторию сбалансированного устойчивого экономического роста, характеризуемой условием, когда относительные темпы прироста ВРП и потребления равны друг другу. В этом случае оптимизировано распределение ВРП региона на текущее потребление и сбережения, которые являются потенциальными инвестициями для последующего расширения основных фондов и, следовательно, для роста ВРП региона. Именно наличие сбережений является определяющим фактором для самоусиливающегося экономического роста и объясняет механизм фазового разделения российских регионов по характеру экономической эффективности на две ассиметричные по количеству регионов группы: незначительную группу регионов, в которых наблюдается состояние высокоэффективной экономики (наличие фактора сбережений), и большую группу регионов с низкоэффективной экономикой (отсутствие фактора сбережений); для осуществления перехода от низкоэффективного состояния к высокоэффективному необходимым условием является превышение темпа роста экономики региона некого порогового значения, который определяется пороговым значением нормы сбережений.

В настоящее время большинство экономически развитых стран вступили в фазу построения инновационной экономики, в которой главным конкурентным преимуществом становится инновационная активность. Одним из важных показателей «инновационности» экономики выступают затраты на проведение исследований и разработки (НИОКР), которые представляют собой инвестиции на первом этапе инновационного цикла. В этой связи актуальным является исследование для России и ее регионов взаимосвязи затрат на НИОКР с ростом эффективности производства, а также имеющихся инновационных резервов для этого роста.

На основе проведенных авторских исследований, которые характеризуют инвестиционную и инновационную активность регионов, инвестицион-

ную и инновационную восприимчивость, а также норму замены инвестиций инновациями, было установлено, что основная роль в повышении производительности труда в экономике регионов России играет инвестиционный фактор, а генерирование инноваций играет вспомогательную роль, и сделан вывод о том, что основополагающее направление экономического развития регионов России заключается в опережающем повышении технологического уровня по сравнению с инновационной активностью, поэтому в течение ближайших лет основные усилия государства должны быть направлены на разработку политики широкомасштабного заимствования - грамотное заимствование и доработку западных технологий, то есть на наращивание современного технологического потенциала, а не надежду на чрезмерно быстрый эффект от инновационного прорыва.

_Литература_

1. Гранберг А.Г. Стратегии макрорегионов России: методологические подходы, приоритеты и пути реализации. - М.: Наука, 2004.

2. Гранберг А.Г. Моделирование пространственного развития национальной и мировой экономики: эволюция подходов. Регион: экономика и социология, №1, 2007. - С. 87-106.

3. Barro R.J., Sala-i-Martin X. Convergence // Journal of political economy, 1992, Vol.100, №2.

4. Borts G.H., Stein J.L. Economic growth in a free market. - N.Y.: Columbia univ. press, 1964.

5. Friedmann J. Regional development policy. - Cambridge: MIT Press, 1966.

6. Hirschman A.O. The strategy of economic development. - New Haven: Yale univ. press, 1960.

7. Kaldor N. The case for regional policies // Scottish Journal of Political Economy, 1970, №2.

8. Krugman P. Increasing returns and economic geography // Journal of political economy, 1991, Vol.99, №3.

9. Myrdal G. Economic theory and under-developed regions. - N.Y.: Harper & Row, 1957.

10.0hlin B. Interregional and international trade. - Cambridge: Harvard univ. press, 1967.

11.Siebert H. Regional economic growth: theory and policy. - Scranton: International textbook co., 1969.

12.V.Yakovenko, A.A.Dragulesku. «Statistical mechanics of money, income and wealth» // the European Physical Journal B,v.17. - pp.723-729 (2000).

13.V.Yakovenko, A.Dragulescu, A Silva «Two-class structure of income distribution in the USA: exponential bulk and power-law tail» // «Econophysics of Wealth Distributions». Springer series «New Economic Windows», 2005. -pp. 15-23.