Источники роста промышленного региона в Уральском федеральном округе

МИРОВАЯ, НАЦИОНАЛЬНАЯ И РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА WORLD, NATIONAL AND REGIONAL ECONOMY

Вестник Челябинского государственного университета.

2018. № 3 (413). Экономические науки. Вып. 60. С. 19—29.

УДК 332.1

ББК 65.04

ИСТОЧНИКИ РОСТА ПРОМЫШЛЕННОГО РЕГИОНА В УРАЛЬСКОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ ОКРУГЕ

В. И. Бархатов, Д. С. Бенц

Челябинский государственный университет, Челябинск, Россия

Российская экономика ориентирована в первую очередь на производство промышленной продукции. В большинстве регионов доля промышленного продукта в валовом региональном продукте существенно превышает 75—80 %. Устойчивый рост регионов зачастую зависит от конъюнктуры именно промышленного сектора. Уральский регион не является исключением. Исторически регион всегда относился к промышленному. Цель статьи — проанализировать возможные источники роста Уральского региона (федерального округа). Методология анализа базируется на построении нелинейной эконометрической функции, в которой регрессорами выступают, во-первых, трудовые кадры, во-вторых, капитальные ресурсы. Кроме того, авторы выдвигают гипотезу о возможном воздействии объемов банковского кредитования, направленного на инвестиции в основной капитал. Этот показатель вводится в функцию в качестве третьего регрессора. Построение функции даст ответ на вопрос, какие факторы (человеческий капитал, инвестиции в основной капитал или же объемы кредитования, направленного на пополнение основного капитала) и в какой степени влияют на темпы роста промышленного производства в регионе.

Ключевые слова: промышленный регион, рост региона, объемы промышленного производства, инвестиции в основной капитал, кредиты банков.

Проблема роста промышленного региона является актуальной не первое десятилетие. Стратегия научно-технологического развития РФ остро ставит вопрос о необходимости роста конкурентоспособности национальной экономики, а также о достижении связанности территорий нашей большой страны [10]. Только благодаря национальной целостности, связанности регионов и росту таковых можно нарастить и конкурентоспособность страны.

В экономической литературе нет единого понимания, какой именно регион считать промышленным. Например, у Р. И. Гильмановой это такой административный субъект РФ, где доля валовой добавленной стоимости промышленности в валовом региональном продукте составляет не ниже 33 % [4. С. 9].

Существуют и иные концепции промышленного региона. Например, говоря о «регионах промышленного типа», М. К. Куманеева называет следующие признаки промышленного региона [7]. Во-первых, это наличие серьезной ресурсной базы. Во-вторых, аграрная отрасль не должна превы-

шать 10 % ВРП. В-третьих, должен преобладать традиционный технологический уклад. А это означает низкую активность внедрения инноваций. В-четвертых, напряженная ситуация с экологией. Однако, на наш взгляд, экологическая напряженность, скорее, является не столько признаком промышленного региона, сколько следствием низкой экологической эффективности промышленных предприятий. Более того, традиционные способы производства не должны быть основополагающими. Инновационная активность — это то, что нужно промышленному региону в качестве «драйвера» развития.

М. В. Матвеева, А. П. Чупров, анализируя роль государственной политики, в качестве источников промышленного развития региона называют, во-первых, степень открытости экономики региона, во-вторых, активность внедрения промышленных инноваций, в-третьих, устойчивость к воздействию внешних факторов и, наконец, гармоничность развития экономики региона [8].

Исследуя успешность малых и средних предприятий Челябинской области, источником роста

промышленного предприятия В. И. Бархатов называет интеллектуальный капитал предпринимателя и работника, который формирует фундамент технологичного производства [2].

Говоря о промышленном потенциале Хабаровского края, К. В. Филиппова называет следующие причины, сдерживающие развитие промышленного региона: структурная изоляция от остальной части России, низкая внутрирегиональная транспортная связь при условии большой территории, очаговый характер расселения при низкой плотности населения [16].

Элементам синтетической классификации регионов посвящены работы Л. М. Григорьева, Ю. В. Урожаевой, Д. С. Иванова, которые в качестве группировочных показателей называют численность населения, ВРП, объем производства, объем инвестиций, объем иностранных инвестиций, число студентов, долю городского населения, дотационность регионального бюджета и др. [5].

Проблеме развития Уральского региона особое внимание уделял А. И. Татаркин [11—14]. Среди признаков саморазвития региона он выделил: превышение темпа прироста ВРП над среднена-циональным в течение длительного периода, обеспеченность региона собственными источниками, стабильное положительное сальдо торгового и платежного баланса и пр.

Множество исследований посвящено природе промышленного региона [4; 7], а также вопросам экономического роста региона и роста его конкурентоспособности [6; 7; 11], поиску источников такого роста [2; 12—14]. Тем не менее однозначного и универсального ответа на вопрос, каковы же эти драйверы роста промышленного региона, все еще нет.

В целях дальнейшего анализа примем, что промышленный регион — регион, где доля промышленного производства превышает 50 %. Согласно ФЗ «О промышленной политике» под промышленностью понимается определенная на основании Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (далее по тексту статьи ОКВЭД) совокупность видов экономической деятельности, относящихся к добыче полезных ископаемых, обрабатывающему производству, обеспечению электрической энергией, газом и паром, кондиционированию воздуха, водоснабжению, водоотведению, организации сбора и утилизации отходов, а также ликвидации загрязнений [15]. Иными словами, в соответствии с ОКВЭД это четыре раздела: B — добыча полезных ископаемых; C — обрабатывающие производства; D — обеспечение электрической энергией, газом и паром, кондиционирование воздуха; E — водо-

снабжение, водоотведение, организация сбора, утилизация отходов, ликвидация загрязнений [9].

В Уральском федеральном округе доля только двух разделов ф и C) в общем объеме региональной выручки по состоянию на конец 2016 г. составила 64,35 % [1]. Ввиду того, что авторы статьи являются постоянными жителями УрФО, анализ будет сосредоточен именно на этом федеральном округе.

Методология и инструментарий

С целью проведения количественного анализа возможных источников роста промышленного региона обратимся к эконометрическому инструментарию. За основу возьмем функцию Кобба — Дугласа, появившуюся в экономической теории в первой трети XX в. В первозданном виде функция выглядит так:

Q = А х Ьа х Кв,

где Q — объем производства (как правило, в физических единицах измерения), К — объем капитала компании (также в неких условно-физических единицах, как правило, нестоимостных); L — объем труда (аналогично в физических единицах измерения, например количество человеко-часов); А, а, в — параметры функции.

Вся доступная статистическая региональная отчетность, как правило, содержит данные, измеренные в стоимостных единицах. А следовательно, если речь идет о временной выборке, то построенная эконометрическая модель может иметь существенный недостаток, который просто не позволит получить достоверную (адекватную) функцию. Многие функции, построенные на фактических данных, имеют такие «болезни», как, например, автокорреляция — это взаимозависимость случайных остатков регрессионной модели [3]. Автокорреляция, как правило, характерна для временных рядов. Именно такая выборка и характерна для целей нашего исследования. Вероятность появления автокорреляции в нашем случае действительно высока, так как используемые показатели в качестве единицы измерения будут иметь денежные единицы. Динамика стоимостных показателей, как правило, инерционна. А именно инерционность многих экономических законов и является причиной автокорреляции. Поэтому, чтобы снизить вероятность появления таковой, несколько модифицируем функцию и будем использовать не просто величины, а именно индексы (темпы роста):

iQ=а х ¡а х Iк ,

где \ — индекс изменения выручки компаний региона; ¡Ь — индекс изменения трудовых ресурсов компаний региона; /— индекс изменения капитала компаний региона; А, а, р — параметры функции.

Для проведения более полного анализа построим несколько функций:

Регрессия 1: покрывает все отрасли Уральского региона — все разделы ОКВЭД (включая промышленный сектор). В качестве показателя «Ь — трудовые ресурсы» примем среднюю численность работников региона по всем отраслям (чел.); в качестве показателя «К — капитал» — инвестиции в основной капитал (тыс. р.). Q — выручка от продаж компаний всех отраслей экономики.

Регрессия 2: строится аналогично регрессии 1, однако в качестве показателя «Ь — трудовые ресурсы» примем фонд начисленной в регионе заработной платы (тыс. р.).

Регрессия 3: выборку здесь представляют компании только раздела В согласно ОКВЭД (добыча полезных ископаемых). В качестве показателя «Ь — трудовые ресурсы» примем среднюю численность работников региона раздела В (чел.); в качестве показателя «К — капитал» — инвестиции в основной капитал раздела В (тыс. р.). Q — выручка от продаж компаний раздела В.

Регрессия 4: строится аналогично регрессии 3, однако в качестве показателя «Ь — трудовые ресурсы» примем фонд начисленной в регионе по разделу В заработной платы (тыс. р.).

Регрессия 5: строится аналогично регрессии 3, однако выборку здесь составляют компании раздела С ОКВЭД (обрабатывающие производства).

Регрессия 6: строится аналогично регрессии 4. Выборка — компании раздела С ОКВЭД (обрабатывающие производства).

Для удобства восприятия указанных функций построим свою таблицу, которая позволит резюмировать регрессоры и выборки, актуальные для каждой функции (табл. 1).

Построение указанных шести функций предполагает включение в модель лишь двух регрессо-ров. Однако, вероятно, на практике существует и множество иных факторов, оказывающих влияние на рост региона. Далее проанализируем, оказывает ли влияние на рост промышленного региона состояние финансового рынка. Для этого в качестве третьего регрессора включим показатель «темп роста объема кредитов банков, направленных на инвестиции в основной капитал». В этом случае эконометрическая модель будет иметь следующий вид:

где \ — индекс изменения выручки компаний региона; ¡Ь— индекс изменения трудовых ресурсов компаний региона; /— индекс изменения капитала компаний региона; /ВЬ — индекс изменения объемов кредитов банков, направленных на инвестиции в основной капитал; А, а, р, у — параметры функции.

Аналогично для более глубокого анализа построим не одну функцию такого вида (с тремя регрессорами):

Регрессия 7: выборка — компании раздела В согласно ОКВЭД (добыча полезных ископаемых); показатель «Ь — трудовые ресурсы» — средняя численность работников региона раздела В (чел.); показатель «К — капитал» — инвестиции в основной капитал раздела В (тыс. р.); показатель «ВК — банковские кредиты» — объем кредитов банков, направленных на инвестиции в основной

Таблица 1

Модели построения регрессии вида i(

ь к

Модель Регрессоры Выборка, разделы ОКВЭД

1 2

Регрессия 1 Темп роста средней численности работников Темп роста инвестиций в основной капитал Все разделы

Регрессия 2 Темп роста фонда начисленной заработной платы Темп роста инвестиций в основной капитал Все разделы

Регрессия 3 Темп роста средней численности работников Темп роста инвестиций в основной капитал Раздел В

Регрессия 4 Темп роста фонда начисленной заработной платы Темп роста инвестиций в основной капитал Раздел В

Регрессия 5 Темп роста средней численности работников Темп роста инвестиций в основной капитал Раздел С

Регрессия 6 Темп роста фонда начисленной заработной платы Темп роста инвестиций в основной капитал Раздел С

капитал (тыс. р.). Q — выручка от продаж компаний раздела В.

Регрессия 8: строится аналогично регрессии 7, однако в качестве показателя «Ь — трудовые ресурсы» примем фонд начисленной в регионе заработной платы (тыс. р.).

Регрессия 9: строится аналогично регрессии 7, однако выборку здесь составляют компании раздела С ОКВЭД (обрабатывающие производства).

Регрессия 10: строится на базе выборки, аналогичной в регрессии 9 (раздел С); включает показатели из регрессии 8.

Резюмируем вышесказанное в табл. 2.

Все десять функций будут построены из расчета временной выборки за период 2005—2016 гг.

Результаты и выводы

Проанализируем динамику факторов и проведем сравнительный анализ таковых для всех отраслей региона и для обрабатывающей промышленности (раздел С).

На рис. 1 показана динамика средней численности работников всех отраслей УрФО; рис. 2 иллюстрирует динамику фонда начисленной заработной платы по всем отраслям ОКВЭД в Уральском регионе.

Сравнение результатов, отраженных на рис. 1 и 2, позволяет сделать вывод о том, что при условии снижения средней численности работников в регионе фонд заработной платы рос. За период с 2007 по 2016 г. видно стабильное снижение средней численности работников в регионе. Снижение составило 14,6 % за весь указанный

период. Самое сильное снижение кадров произошло в 2009 г. и по сравнению с 2008 г. составило 5,13 %. В дальнейшем каждый год значение убывало в среднем на 1,28 %. При этом фонд начисленной заработной платы с каждым годом стабильно рос — исключение составляет лишь 2009 г., в котором этот показатель сократился на 1 %. В среднем за период с 2005 по 2016 г. фонд начисленной заработной платы рос на 11,81 %. Причем темпы роста замедляются.

На рис. 3 показана динамика инвестиций в основной капитал.

Положителен факт значительного роста показателя: за период с 2005 по 2016 г. инвестиции в основной капитал выросли в 5,13 раза. Такой рост существенно опередил инфляцию.

Итогом работы предпринимательского сектора Уральского федерального округа стал рост валовой выручки региона в 3,23 раза (за тот же период с 2005 по 2016 г.). Динамика выручки показана на рис. 4.

В среднем за рассматриваемый период выручка всех предприятий региона год от года росла на 11,67 %. При этом в 2009 году произошел спад выручки на 10,33 %.

На рис. 5—8 представлена динамика аналогичных показателей — но уже актуальных для раздела С классификатора ОКВЭД (обрабатывающая промышленность). Ввиду отсутствия статистических данных по состоянию на 2005 год рассматриваемый диапазон лет сократим до 2006—2016 гг.

В целом динамика всех индикаторов, представленных для всех отраслей региона, сопоставима

Таблица 2

Модели построения регрессии вида i0 = А х № х № х {у

Б1

Модель 1 Регрессоры 2 3 Выборка, разделы ОКВЭД

Регрессия 7 Темп роста средней численности работников Темп роста инвестиций в основной капитал Темп роста кредитов банков, направленных на инвестиции в основной капитал Раздел В

Регрессия 8 Темп роста фонда начисленной заработной платы Темп роста инвестиций в основной капитал Темп роста кредитов банков, направленных на инвестиции в основной капитал Раздел В

Регрессия 9 Темп роста средней численности работников Темп роста инвестиций в основной капитал Темп роста кредитов банков, направленных на инвестиции в основной капитал Раздел С

Регрессия 10 Темп роста фонда начисленной заработной платы Темп роста инвестиций в основной капитал Темп роста кредитов банков, направленных на инвестиции в основной капитал Раздел С

4 200 000 £ 4 100 000

4 000 000 =

g 3 900 000 о

Ч 3 800 000

и j i\j\j ши

о

S 3 600 000

is

ц

в 3 500 000 г

к 3 400 000 я

Ц 3 300 000 и

3 200 000

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Годы

Рис. 1. Динамика средней численности работников всех отраслей Уральского федерального округа1

о \о а

а а

о £ а н

о ©

2 000 000 000 1 800 000 000 1 600 000 000 1 400 000 000 1 200 000 000 у 1 000 000 000 800 000 000 600 000 000 400 000 000 200 000 000 0

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Годы

Рис. 2. Динамика фонда начисленной заработной платы всех отраслей Уральского федерального округа

с динамикой тех же индикаторов, но показанных для раздела С. Исключение составляет лишь рис. 7, который не повторяет контуры рис. 3. Тем не менее за период 2006—2016 гг. инвестиции в основной капитал в обрабатывающем секторе региона все же выросли. Рост составил 3,04 раза.

Результаты построения функций,показанных в табл. 1 и 2, отражены в табл. 3.

1 Источник рис. 1—8: данные первого независимого рейтингового агентства FIRA PRO [1].

К сожалению, ни одно из полученных уравнений не является полностью адекватным. Тем не менее ввидутого,чтобольшая частьуравненийотносится кзначимым наоснованииF-статистики,можносде-лать ряд выводов. Во-первых, связь между ростом инвестиций в основной капитал и ростом выручки предприятий региона однозначно положительная. Это видно из уравнений 1, 2, 7, 8, 10 — степени р.

Во-вторых, в 5, 6 и 10-м уравнениях степень а является значимой и притом положительной. Это значит, что с ростом как численности работников,

3 ООО 000 000

а

о

Н 2 500 000 000

2 000 000 000

ев И

« 1 500 000 000

п

о

Я

и

2 1 000 000 000

г

3

^ 500 000 000 и и 2

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Годы

Рис. 3. Динамика инвестиций в основной капитал всех отраслей Уральского федерального округа

Годы

Рис. 4. Динамика выручки от продажи всех отраслей Уральского федерального округа

так и фонда оплаты труда будет расти выручка предпринимателей. Такая зависимость характерна для обрабатывающих пр00[5водств(р00дел С). Для всех отраслеа тц 1ломз раздела В в частности сделать такой вывод мы не можем, так как степень а во всех остальных уравнениях не является значимой.

В-третьих, степень воздействия трудовыхре-сурсов на темпыщтста выручдвовазелдсав р^ы вышасхетвнр вщзхействще кахитавьтек ресбдсрв

(степень а в уравнениях, где она является значимой, а именно в 5, 6 и 10-м, оказалась больше степени в, которая значима в уравнениях 1, 2, 7, 8, 10).

В-четвертых, если анализировать уравнения 7—10, то становится очевидной обратная связь между ростом выручки предприятий региона и ростом банковских кредитов, направленных на инвестиции в основной капитал. Иными словами, чем выше темпы банковского кредитования,

а о

и

о \о ев а.

с

" о

о Н ЕВ « Я Н

Г Я

к я

ч о

.

и

1 000 000 900 000 800 000 700 000 600 000 500 000 400 000 300 000 200 000 100 000

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Годы

Рис. 5. Динамика средней численности работников обрабатывающих производств

Уралъскогофедерсоъногоокруга

350 000 000

л

н ев

Ч

-

о о

ев &

ев

300 000 000

250 000 000

200 000 000

Н 150 000 000

г

ев

О ©

100 000 000

50 000 000

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Годы

Рис. 6. тваамдко фоае^а ничизлеано0 збтаыстноиолаыв1 ибрсбатрваащаоироозвидотв

тралъсоогофедерсыъносооирроа

направленного на инвестиции в основной капитал, тем, наоборот, ниже темпы роста выручки предприятий. Между тем такая обратная связь оказалась характерной как для отрасли «добыча полезных ископаемых» (раздел В), так и для отрасли «обрабатывающие производства» (раздел С).

Скорее всего, можно говорить о возникновении так называемой «финансовой ловушки». Назовем

так выявленный феномен. Вероятно, банковские кредиты для промышленных предприятий настолько дороги, что даже при относительно существенном росте банковского кредитования (что видно из рис. 3 и 7) аналогичного роста выручки не наблюдается. Следовательно, банковский кредит никак нельзя назвать «драйвером» роста промышленного региона.

0

0

Годы

Рис. 7. Динамика инвестиций в основной капитал обрабатывающих производств Уральского федерального округа

4 000 000 000

3 500 000 000

Ц. 3 000 000 000

| 2 500 000 000

а 2 000 000 000 1=

<5 1 500 000 000 3 1 000 000 000 500 000 000 0

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Годы

Рис. 8. Динамика выручки от продажи предприятий обрабатывающих производств

Уральского федерального округа

Таблица 3

Результаты построения эконометрических регрессий

Модель Регрессия Нормированный коэффициент детерминации (R2) Значимость уравнения на уровне 5 % Значимость параметров на уровне 5 %

Регрессия 1 /' = 1,029 х i х i о,537 Q L к 0,63 значимо А не значим, а не значим, в значим

Регрессия 2 iQ = 1,035 х i-o.™ х i°.69 0,64 значимо А не значим, а не значим, в значим

Регрессия 3 in = 1,027 х i -°,56 х i 0,48 Q L к 0,38 не значимо А не значим, а не значим, в значим

Регрессия 4 i = 1 094 х i -0,9 х i0,637 'e ' l к 0,45 не значимо А значим, а не значим, в значим

Регрессия 5 i = 1 29 х i4,053 х i -0,258 e ' l к 0,49 значимо А значим, а значим, в не значим

Регрессия 6 i = 0 99 х i1,533 х i -0,149 e ' l к 0,58 значимо А не значим, а значим, в не значим

Регрессия 7 i = 1 035 х i -0,257 х i 0,582 х i -0,064 'e I,"-'-' 'L к BL 0,83 значимо А значим, а не значим, в значим, у значим

Регрессия 8 ie = 1,022 х iL0,232 х ij0,508 х if^ 0,84 значимо А не значим, а не значим, в значим, у значим

Регрессия 9 in = 1,328 х i 4,412х i-0,135 х i -M e L K BL 0,49 не значимо А значим, а значим, в не значим, у значим

Регрессия 10 i = 0 99 х i1,718 х i0,006 х i -0,482 e ' L K BL 0,65 значимо А не значим, а значим, в не значим, у значим

Список литературы

1. База данных Первого рейтингового агентства FIRA PRO [Электронный ресурс]. — URL: https:// pro.fira.ru/search/index.html#company (дата обращения 17.02.2018).

2. Бархатов, В. И. Трансформация критерия успешности промышленных предприятий малого и среднего бизнеса в России / В. И. Бархатов // Методология устойчивого экономического развития в условиях новой индустриализации : сб. тр. междунар. науч. конф., Симферополь, 6—7 окт. 2016 г. — М. : Антиква, 2016. — С. 498—502.

3. Эконометрика : учеб. пособие / В. И. Бархатов, Д. С. Бенц, Е. В. Николаева, Д. А. Плетнев. — Челябинск, 2014. — 237 с.

4. Гильманова, Р. Л. Республика Татарстан как промышленный регион / Р. Л. Гильманова // Менеджмент в экон. системах : электрон. науч. журн. — 2011. — № 32.

5. Григорьев, Л. М. Синтетическая классификация регионов: основа региональной политики [Электронный ресурс] // Л. М. Григорьев, Ю. В. Урожаева, Д. С. Иванов. — URL: http://viperson.ru/articles/ sinteticheskaya-klassifikatsiya-regionov-osnova-regionalnoy-politiki (дата обращения 17.02.2018).

6. Исаева, А. С. Перспективы повышения конкурентоспособности регионов в условиях санкций и снижения цены на нефть / А. С. Исаева, Ю. Ш. Капкаев // Россия в меняющемся мире: социально-

экономические, политические и гуманитарные ориентиры : материалы XXXII Междунар. науч.-практ. конф., Урал, 20 апр. — 20 мая 2015 г. — М., 2015. — С. 42—46.

7. Куманеева, М. К. К вопросу об оценке устойчивого развития регионов промышленного типа / М. К. Куманеева // Актуал. вопр. развития соврем. о-ва. — 2014. — Т. 2. — С. 440—443.

8. Матвеева, М. В. Государственная политика промышленного развития регионов Сибири и Дальнего Востока в условиях экономической нестабильности / М. В. Матвеева, А. П. Чупров // Фундамент. ис-след. — 2017. — № 9-2. — С. 466—470.

9. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности [Электронный ресурс]. — URL: http://regforum.ru/okved/razdel/ (дата обращения 17.02.2018).

10. Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации [Электронный ресурс]. — URL: http://sntr-rf.ru/ (дата обращения 17.02.2018).

11. Татаркин, А. И. Методология оценки устойчивого развития локальных территорий на основе измерения их социально-экономической и экологической емкости / А. И. Татаркин, Г. А. Гершанок // Вестн. НГУ. Сер.: Соц.-экон. науки. — 2006. — Т. 6, вып. 1. — С. 40—48.

12. Проникая в будущее. Инновационный портрет Уральского мегарегиона : монография / А. И. Татаркин, В. С. Бочко, В. Л. Берсенёв [и др.]. — Екатеринбург, 2016. — 274 с.

13. Татаркин, А. И. Регион как саморазвивающаяся социально-экономическая система: переход через кризис / А. И. Татаркин, С. В. Дорошенко // Экономика региона. — 2011. — № 1. — С. 15—23.

14. Татаркин, А. И. Саморазвивающиеся территориальные экономические системы. Диалектика формирования и функционирования / А. И. Татаркин, Д. А. Татаркин // Экономика. Налоги. Право. — 2009. — № 5. — С. 3—13.

15. Федеральный закон от 31.12.2014 № 488-ФЗ (ред. от 31.12.2017) «О промышленной политике в Российской Федерации» [Электронный ресурс]. — URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_ LAW_173119/ (дата обращения 17.02.2018).

16. Филиппова, К. В. Изменения промышленного производства в регионах российского Дальнего Востока / К. В. Филиппова // Экономика и бизнес: теория и практика. — 2017. — № 6. — С. 119—121.

Сведения об авторах

Бархатов Виктор Иванович — доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики отраслей и рынков Челябинского государственного университета, Челябинск, Россия. ieo-science@csu.ru

Бенц Дарья Сергеевна — кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономики отраслей и рынков Челябинского государственного университета, Челябинск, Россия. benz@csu.ru

Bulletin of Chelyabinsk State University.

2018. No. 3 (413). Economic Sciences. Iss. 60. Pp. 19—29.

GROWTH SOURCES OF INDUSTRIAL REGION IN URAL FEDERAL DISTRICT

V.I. Barkhatov

Chelyabinsk State University, Chelyabinsk, Russia. ieo-science@csu.ru

D.S. Bents

Chelyabinsk State University, Chelyabinsk, Russia. benz@csu.ru

The Russian economy is focused, first of all, on production of industrial output. In the majority of regions the share of an industrial product in a gross regional product significantly exceeds 75—80 %. Steady growth of regions often depends on an environment of industrial sector. The Ural region isn't an exception. Historically the region was always an industrial one. The article's purpose is to analyse possible sources of growth of the Ural region (the federal district). The methodology of the analysis is based on creation of nonlinear econometric function with following regressors: labour and capital resources. Besides, authors make a hypothesis of possible influence of the bank crediting directed to investments into fixed capital. This indicator is entered into the function as the third regressor. Creation of function will answer the question, what factors (the human capital, investments into fixed capital or volumes of the crediting directed to investments into fixed capital) and in what degree influence growth rates of industrial production in the region.

Keywords: industrial region, growth of the region, industrial outputs, investments into fixed capital, credits of banks.

References

1. Baza dannykh Pervogo reytingovogo agentstva FIRA PRO [Database of the First rating agency FIRA PRO]. Available at: https://pro.fira.ru/search/index.html#company, accessed 17.02.2018. (In Russ.).

2. Barkhatov V.I. Transformatsiya kriteriya uspeshnosti promyshlennykh predpriyatiy malogo i srednego biznesa v Rossii [The criterion's transformation of success of the small and medium industrial enterprises in Russia]. Metodologiya ustoychivogo ekonomicheskogo razvitiya v usloviyakh novoy industrializatsii: sbornik trudov mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii. 6—7 oktyabrya 2016 goda [Methodology of sustainable economic development in the conditions of new industrialization: collection of works of the international scientific conference. Simferopol, 6—7 Oct., 2016]. Moscow, Antikva Publ., 2016. Pp. 498—502.

3. Barkhatov V.I., Bents D.S., Nikolaeva E.V., Pletnev D.A. Ekonometrika [Econometrics]. Chelyabinsk, Chelyabinsk State University Publ., 2014. 237 p.

4. Gil'manova R.L. Respublika Tatarstan kak promyshlennyy region [Republic Tatarstan as industrial region]. Menedzhment v ekonomicheskikh sistemakh: elektronnyy nauchnyy zhurnal [Management in economic systems: digital scientific journal], 2011, no. 32. (In Russ.).

5. Grigor'yev L.M., Urozhaeva Yu.V., Ivanov D.S. Sinteticheskaya klassifikatsiya regionov: osnova regional'noypolitiki [Synthetic regions' classification as a basis of regional policy]. Available at: http://viperson. ru/articles/sinteticheskaya-klassifikatsiya-regionov-osnova-regionalnoy-politiki, accessed: 17.02.2018. (In Russ.).

6. Isaeva A.S., Kapkaev Yu.Sh. Perspektivy povysheniya konkurentosposobnosti regionov v usloviyakh sanktsiy i snizheniya tseny na neft' [The prospects of increase in competitiveness of regions in the conditions of sanctions and reduction of oil price]. Rossiya v menyayuschemsya mire: sotsial 'no-ekonomicheskiye, politicheskiye i gumanitarnye oriyentiry: materialy mezhdunarodnoy konferentsii [Russia in the changing world: social and economic, policy and humanitarian guidelines: materials of the international conference]. Moscow, 2015. Pp. 42—46.

7. Kumaneeva M.K. K voprosu ob otsenke ustoychivogo razvitiya regionov promyshlennogo tipa [On the assessment of sustainable development of industrial-type regions]. Aktual'nye voprosy razvitiya sovremennogo obshchestva [Questions of modern society development], 2014, Vol. 2, pp. 440—443. (In Russ.).

8. Matveeva M.V., Chuprov A.V. Gosudarstvennaya politika promyshlennogo razvitiya regionov Sibiri Dal'nego Vostoka v usloviyakh ekonomicheskoy nestabil'nosti [State policy of industrial development of regions of Siberia and the Far East in the conditions of economic instability]. Fundamental'nye issledovaniya [Basic researches], 2017, no. 9-2, pp. 466—470.

9. Obshcherossiyskiy klassifikator vidov ekonomicheskoy deyatel 'nosti [All-Russian Classifier of Economic Activities]. Available at: http://regforum.ru/okved/razdel/, accessed 17.02.2018. (In Russ.).

10. Strategiya nauchno-tekhnologicheskogo razvitiya Rossiyskoy Federatsii [Strategy of scientific and technological development of the Russian Federation]. Available at: http://sntr-rf.ru/, accessed 17.02.2018. (In Russ.).

11. Tatarkin A.I., Gershanok G.A. Metodologiya otsenki ustoychivogo razvitiya lokal'nykh territoriy na osnove izmereniya ikh sotsial'no-ekonomicheskoy i ekologicheskoy yomkosti [Methodology of asset of sustainable development of region based on changes in social economic and ecological capacity]. Vestnik NGU. Seriya: Sotsial'no-ekonomicheskiye nauki [Bulletin of NGU. Series: Social and economic Sciences], 2006, vol. 6, iss. 1, pp. 40—48. (In Russ.).

12. Tatarkin A.I., Bochko V.S., Bersenyov V.L. Pronikaya v budushcheye. Innovatsionnyyportret Ural'skogo megaregiona [Getting into the future. Innovative portrait of the Ural megaregion]. Yekaterinburg, Institute of economy of the Ural office of RAS Publ., 2016. 274 p.

13. Tatarkin A.I., Doroshenko S.V. Region kak samorazvivayushchayasya sotsial'no-ekonomicheskaya sistema: perekhod cherez krizis [Region as selfdeveloping system — transit through crisis]. Ekonomika regiona [Region's economy], 2011, no. 1, pp. 1—23. (In Russ.).

14. Tatarkin A.I., Tatarkin D.A. Samorazvivayushchiyesya territorial'nye ekonomicheskiye sistemy. Dialektika formirovaniya i funktsionirovaniya [Self-developing regional economic systems: evolution of forming and functioning]. Ekonomika. Nalogi. Pravo [Economy. Taxes. Law], 2009, no. 5, pp. 3—13. (In Russ.).

15. The Federal law from 31.12.2014 No. 488-FZ (as amended on 31.12.2017) "About industrial policy in Russia". Available at: www.consultant.ru, accessed 17.02.2018. (In Russ.).

16. Filippova K.V. Izmeneniya promyishlennogo proizvodstva v regionakh rossiyskogo Dal'nego Vostoka [Changes of industrial production in regions of the Russian Far East]. Ekonomika i biznes: teoriya ipraktika [Economy and business: theory and practice], 2017, no. 6, pp. 119—121.