Развитие промышленности и производство добавленной стоимости

9.3. РАЗВИТИЕ ПРОМЫШЛЕННОСТИ И ПРОИЗВОДСТВО ДОБАВЛЕННОЙ СТОИМОСТИ

Ашхотов Анзор Мухамедович, доцент кафедры

«Экономика и управление социально-экономическими системами», кандидат экономических наук, доцент Место работы: Московский государственный

университет пищевых производств

anzor-kbr@yandex.ru

Аннотация: В статье проанализирована взаимосвязь значений валового регионального продукта в расчете на душу населения в целом по экономике субъектов федерации, усредненных значений доли обрабатывающей промышленности в совокупном ВРП и размеров ВРП, созданного в промышленности. Показано, что в

большинстве из регионов отсутствует современная высокоразвитая промышленность, способная выступить в качестве воспроизводственного ядра развития

постиндустриальной экономики.

Ключевые слова: Промышленность, валовой

региональный продукт, добавленная стоимость, постиндустриальная экономика

DEVELOPMENT OF THE INDUSTRY AND PRODUCTION OF A VALUE ADDED

Ashhotov Anzor Muhamedovich, candidate of Economic Sciences, associate professor, associate professor of Economy and Management by Social and Economic systems Place of employment: Moscow State University of Food Productions

anzor-kbr@yandex.ru

Annotation: In article the interrelation of values of a gross regional product per capita as a whole on economy of subjects of federation, average values of a share of manufacturing industry in cumulative GRP and the GRP sizes, created in the industry is analyzed. It is shown that in the majority of regions there is no the modern advanced industry, capable to act as a reproduction kernel of development of post-industrial economy.

Keywords: Industry, gross regional product, value added, post-industrial economy

В современных условиях особый интерес представляет оценка влияния уровня развитости промышленности (в частности ее обрабатывающих секторов) на процесс формирования в экономике валовой добавленной стоимости. Но прежде чем перейти к ее непосредственному осуществлению, следует остановиться на теоретических предпосылках.

Очевидно, что если промышленность выступает интеграционным ядром в производственном кластере, то она будет стимулировать создание более высокого объема добавленной стоимости, в том числе посредством смежных производств1. В таком случае следует разобраться, каким именно образом уровень развития промышленности может воздействовать на процесс производства добавленной стоимости в экономике региона. Здесь может показаться, что

1 Бекетов Н.В. Проблемы формирования кластеров промышленного развития российской экономики // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2011. - №1. - С.79-94.

высокая доля промышленности в экономике является основным показателем уровня развития промышленного комплекса2. Однако принимая во внимание специфику развития сложных кластерных образований, где промышленность выступает лишь ядром, а основной объем добавленной стоимости создается на завершающих стадиях производственной цепочки, представленное выше утверждение можно подвергнуть сомнению .

Рассмотрим две гипотезы. В качестве первой гипотезы исследуем утверждение о том, что доля промышленности в экономике в итоге и определяет уровень развития промышленного комплекса, а также его влияние на процесс производства добавленной стоимости. В качестве второй гипотезы рассмотрим утверждение, что уровень развития промышленности определяется степенью развитости интеграционных образований, влияющих в итоге на процесс производства добавленной стоимости.

Как известно, в региональном разрезе численность занятого населения к общей численности населения в предельном выражении оказывает меньшее воздействие на величину ВДС в сравнении с другими факторами производства производными от труда и капитала.

Поэтому можно считать, что удельный вес

создаваемой в экономике отдельного субъекта

валовой добавленной стоимости можно

опосредованно выразить через показатель подушевого ВРП4.

Степень развитости интеграционных образований в промышленности выразить непосредственным образом, используя существующую в настоящее время базу статистических данных (в т.ч. Федеральной службы

государственной статистики и иных сторонних

организаций), не удастся в силу отсутствия необходимой информации и подходов к ее сбору5. Поэтому оценка будет произведена косвенным путем. Учитывая тот факт, что в кластерных образованиях промышленность стимулирует создание более высокого объема добавленной стоимости, то в грубом выражении можно считать, что уровень интеграционной развитости может быть определен через удельное отношение создаваемой промышленными производствами добавленной стоимости к объему факторов производства, например, труду6,7. Другими словами, предлагается уровень интеграционной развитости промышленного

производства опосредовать величиной ВДС, созданной в промышленности и отнесенной к численности населения.

2 Корякина Н.В. Промышленные кластеры как фундамент устойчивого развития региона // Казанская наука. - 2011. - №8. -С.55.

3 Боев А.Г. Формирование интегрированной системы разработки и реализации стратегии развития предприятия в условиях образования промышленного кластера // Организатор производства. - 2011. -Т.51. - №4. - С.52-55.

4 Кузнецова О.В., Кузнецов А.В. Системная диагностика экономики региона. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. - С.57-61.

5 Рассказова А.Н. Промышленный кластер: типовая модель и оценка // Международный научный журнал. - 2011. - №1. - С.44-50.

6 Ковалева Т.Ю. Алгоритм идентификации и оценки кластеров в экономике региона // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. - 2011. - №4. - С.30-39.

7 Ферова И.С. Подходы к формированию и оценке эффективности экономических кластеров // Инициативы XXI века. - 2010. - №2. -С.35-39.

Размер ВРП в целом по экономике и в частности по обрабатывающей промышленности

в разрезе субъектов РФ в 2011 году, в % и тыс. руб. в расчете на душу населения*

Таблица 1

Наименование субъекта РФ ВДС: Наименование субъекта РФ ВДС:

всего промышленность всего промышленность

тыс. руб. % тыс. руб. тыс. руб. % тыс. руб.

Р. Ингушетия 61,8 2,5 1,5 Р. Хакасия 217,3 11,6 25,2

Чеченская Р. 67,0 2,5 1,7 Удмуртская Р. 220,8 17,9 39,5

Р. Калмыкия 100,0 3,9 3,9 Р. Карелия 223,0 15,2 33,9

КЧР. 104,2 12,5 13,0 Челябинская обл. 223,1 36,2 80,8

КБР. 105,5 14,3 15,1 Ярославская обл. 224,4 27,0 60,6

Р. Тыва 109,4 3,5 3,8 Омская обл. 227,1 37,5 85,2

Р. Дагестан 111,9 4,2 4,7 Калужская обл. 232,3 38,2 88,7

Р. Сев. Осетия 119,9 9,7 11,6 Ниже го род. обл. 233,3 29,9 69,8

Ивановская обл. 120,3 22,9 27,6 Краснодарский кр. 233,9 10,5 24,6

Р. Адыгея 125,2 14,7 18,4 Р. Башкортостан 234,0 28,9 67,6

Р. Алтай 127,6 2,4 3,1 Новгородская обл. 236,0 32,9 77,6

Р. Марий Эл 139,1 28,3 39,4 Калининград, обл. 243,8 21,9 53,4

Алтайский кр. 139,4 20,0 27,9 Липецкая обл. 244,6 39,2 95,9

Брянская обл. 141,7 16,5 23,4 Иркутская обл. 258,8 15,4 39,9

Ставропольский кр. 143,5 13,7 19,7 Самарская обл. 259,0 25,5 66,0

Пензенская обл. 144,9 19,6 28,4 Вологодская обл. 264,2 41,1 108,6

Чувашская Р. 150,8 25,5 38,5 Кемеровская обл. 268,8 13,9 37,4

Курганская обл. 151,6 20,2 30,6 Амурская обл. 271,1 3,8 10,3

Кировская обл. 151,7 25,6 38,8 Оренбургская обл. 273,1 11,4 31,1

Псковская обл. 152,9 20,5 31,3 Приморский кр. 280,0 8,1 22,7

Р. Мордовия 152,9 23,0 35,2 Свердловская обл. 294,2 28,4 83,5

Р. Бурятия 159,2 16,1 25,6 Хабаровский кр. 299,0 9,0 26,9

Орловская обл. 167,1 17,5 29,3 Пермский кр. 305,2 34,0 103,8

Костромская обл. 167,8 24,2 40,6 Московская обл. 313,6 23,1 72,4

Тамбовская обл. 167,8 11,2 18,8 Томская обл. 320,7 11,5 36,9

Астраханская обл. 168,5 16,9 28,5 Ленинград, обл. 326,5 26,1 85,2

Саратовская обл. 169,9 17,1 29,1 Мурманская обл. 329,0 15,5 51,0

Ульяновская обл. 173,7 21,8 37,9 Белгородская обл. 333,5 17,9 59,7

Тульская обл. 176,1 35,3 62,2 Р. Татарстан 336,1 17,4 58,5

Владимирская обл. 178,5 31,0 55,3 Камчатский кр. 351,3 8,4 29,5

Ростовская обл. 178,5 19,4 34,6 Архангельск, обл. 361,0 13,8 49,8

Рязанская обл. 183,0 29,5 54,0 Красноярский кр. 419,5 33,8 141,8

Смоленская обл. 186,6 22,3 41,6 г.Санкт-Петербург 420,6 25,2 106,0

Тверская обл. 188,5 21,3 40,2 Магаданская обл. 483,2 2,4 11,6

Забайкальский кр. 188,8 3,8 7,2 Р. Коми 484,9 10,0 48,5

Воронежская обл. 191,7 17,0 32,6 Р. Саха (Якутия) 504,7 1,9 9,6

Волгоградская обл. 191,8 26,2 50,3 г.Москва 865,6 13,0 112,5

Курская обл. 207,7 14,4 29,9 Чукотский АО. 883,4 0,6 5,3

Еврейская авт. обл. 208,3 5,0 10,4 Тюменская обл. 1192,1 6,8 81,1

Новосибирская обл. 215,5 14,7 31,7 Сахалинская обл. 1203,3 3,3 39,7

* таблица рассчитана и составлена автором на основе данных: Национальные счета. Официальная статистика// Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/free_ doc/new_site/wp/dusha98-11.xls; http://www.gks.ru/free_doc/new_site/vvp/otr-stru11.xls

В таблице 1 в региональном разрезе представлены данные о размере валового регионального продукта в расчете на душу населения в целом по экономике субъектов, а также данные о доле обрабатывающей промышленности в совокупном ВРП и размере ВРП, созданного в промышленности, в расчете на душу населения. Представим, что совокупность рассматриваемых данных образует три ряда динамики. Тогда первый ряд иллюстрирует изменение величины подушевого ВРП, произведенного в

экономике того или иного региона, в зависимости от порядкового номера п, где п - присвоены в порядке возрастания показателя. Второй ряд иллюстрирует изменение доли обрабатывающей промышленности в совокупном ВРП того или иного региона, в зависимости от порядкового номера п, где п -присвоены в порядке возрастания показателей первого ряда. Третий ряд иллюстрирует изменение размера подушевого ВРП, созданного в

промышленности того или иного региона, в

зависимости от порядкового номера п, где п -

присвоены в порядке возрастания показателей первого ряда.

Уровни динамического ряда в конкретный период времени (:) могут принимать определенные значения, формируемые под воздействием различных факторов. Часть этих факторов может носить постоянный характер и являться основной компонентой задающей величину уровня ряда (у). Другая же часть факторов носит случайный характер и задает случайные отклонения величины уровня ряда (Е). Исходя из этого, уровень динамического ряда можно рассматривать как функцию трех компонент :

- (Т) - тренд ряда, характеризующий основное направление развития явления за длительный период времени;

- (Р) - периодические компоненты, определяемые различиями существования явления в моменты

Елисеева И.И. Статистика. - СПб.: Питер, 2010. - С.123-124.

наблюдений, характеризующие временные отклонения от основной тенденции;

- (Е) - случайные колебания, зависящие от воздействия различного рода второстепенных факторов, не оказывающих существенного влияния на явление.

Связь перечисленных компонент с уровнем ряда представляется в форме аддитивной (у=Т+Р+Е) или мультипликативной (у:=Т*Р*Е) модели. Использование данных моделей позволяет по уже имеющимся

Таблица 2

Сглаженные значения (скользящая средняя с периодом сглаживания к=5) размера ВРП в целом по экономике и в частности

по обрабатывающей промышленности в разрезе субъектов РФ в 2011 году, в % и тыс. руб. в расчете на душу населения *

динамическим рядам изучить их отдельные компоненты.

В рамках поставленной задачи основной интерес представляет выявление и сопоставление трендов предложенных выше трех динамических рядов. Для большей наглядности произведем сглаживание уровней рядов методом скользящих средних.

п ВДС: п ВДС:

всего промышленность всего промышленность

тыс. руб. % тыс. руб. тыс. руб. % тыс. руб.

1 87,7 7,1 7,0 39 217,0 12,9 28,1

2 97,2 7,3 7,5 40 219,9 19,1 42,2

3 106,2 7,7 8,1 41 221,7 21,6 48,0

4 110,2 8,8 9,7 42 223,7 26,8 60,0

5 113,4 10,9 12,6 43 226,0 30,8 69,8

6 117,3 11,0 13,2 44 228,0 33,8 77,0

7 121,0 10,8 13,1 45 230,2 28,6 65,8

8 126,4 15,6 20,0 46 232,1 29,0 67,2

9 130,3 17,7 23,3 47 233,9 28,1 65,7

10 134,6 16,4 22,4 48 236,2 24,8 58,6

11 138,3 16,2 22,7 49 238,5 26,7 63,8

12 141,7 19,6 27,7 50 243,4 27,7 66,9

13 144,1 19,1 27,6 51 248,4 27,0 66,6

14 146,5 19,1 28,1 52 254,1 28,6 72,7

15 148,5 20,9 31,2 53 259,1 27,0 69,5

16 150,4 22,3 33,5 54 264,4 19,9 52,4

17 152,0 23,0 34,9 55 267,2 19,1 50,7

18 153,6 21,1 32,3 56 271,4 15,7 42,0

19 156,8 20,5 32,0 57 277,4 13,1 37,0

20 160,0 20,3 32,4 58 283,5 12,1 34,9

21 163,0 18,4 29,9 59 290,3 18,2 53,6

22 166,1 17,2 28,6 60 298,4 20,5 61,9

23 168,3 17,4 29,2 61 306,5 21,2 64,7

24 169,6 18,2 31,0 62 313,0 20,7 65,0

25 171,2 20,5 35,3 63 319,0 22,0 69,9

26 173,3 24,4 42,6 64 324,7 18,8 61,0

27 175,3 24,9 43,8 65 329,2 17,7 58,3

28 177,9 27,4 48,8 66 335,3 17,1 56,8

29 180,5 27,5 49,5 67 342,2 14,6 49,7

30 183,0 24,7 45,1 68 360,3 18,3 67,9

31 185,1 19,3 35,5 69 377,7 19,7 77,1

32 187,7 18,8 35,1 70 407,1 16,7 67,7

33 189,5 18,1 34,4 71 433,8 17,0 71,5

34 193,7 16,5 32,0 72 462,6 14,7 63,5

35 197,7 13,3 26,1 73 551,8 10,5 57,6

36 203,0 15,5 31,0 74 644,4 5,6 37,5

37 208,1 14,4 29,5 75 786,1 6,5 51,4

38 213,9 12,7 27,3 76 929,8 5,1 49,6

таблица рассчитана и составлена автором на основе данных таблицы 3.8

Сущность метода скользящих средних состоит в нахождении средних уровней за определенные периоды времени путем последовательного передвижения «окна» сглаживания на единицу времени. При этом «окно» сглаживания определяется по средней арифметической простой (в данном случае использовалась простая скользящая средняя), и условно относится к середине периода, для которого оно исчислено. Результатом применения метода скользящих средних становится новый динамический ряд, отражающий сглаженные данные предыдущего ряда, и содержащий на к-1 (где к - период сглаживания) уровней меньше исходного ряда9.

При применении метода скользящих средних, основным вопросом, с которым сталкивается аналитик, является выбор периода сглаживания (к). Чем выше период сглаживания, тем в большей мере можно получить усредненный ряд. Чем ниже период сглаживания, тем в меньшей мере сглаженный ряд будет усреднен, и в большей степени приближен К исходному ряду.

Таким образом, в качестве основного критерия выбора периода сглаживания является сглаживание исходного ряда динамики, допустимого для проведения дальнейшего анализа.

В таблице 2 представлены сглаженные ряды, содержащие усредненные значения размера валового регионального продукта в расчете на душу населения в целом по экономике субъектов, а также усредненные значения доли обрабатывающей промышленности в совокупном ВРП и размера ВРП, созданного в промышленности, в расчете на душу населения. Для сглаживания использовалась скользящая средняя с периодом сглаживания k=5.

На рисунке 1 проиллюстрированы сглаженные ряды динамики содержащие усредненные значения размера валового регионального продукта в расчете на душу населения в целом по экономике субъектов, а также усредненные значения доли обрабатывающей промышленности в совокупном ВРП (данные из таблицы 2). На рисунке 2 проиллюстрированы сглаженные ряды динамики, содержащие усредненные значения размера валового регионального продукта в расчете на душу населения в целом по экономике субъектов, а также усредненные значения размера ВРП, созданного в промышленности, в расчете на душу населения (данные из таблицы 2).

Кроме того, на рисунках отражены линии трендов (полиномы второй степени), отражающие тенденции изменения уровней рядов динамики в зависимости от момента наблюдения (n). Расчет уравнений линий трендов и их построение были реализованы с помощью средств табличного редактора MS Excel. Кроме того, были произведены расчеты коэффициентов детерминации (достоверности аппроксимации), представляющих значения процентной доли изменчивости уровней рядов динамики, которые могут быть объяснены с помощью полученного уравнения 0.

Рассмотрим более подробно графики, представленные на первом из рисунков.

Визуальная оценка тенденции сглаженного ряда динамики содержащего усредненные значения размера валового регионального продукта в расчете на душу населения в целом по экономике субъектов, без дополнительных доказательств позволяет говорить о наличии восходящего тренда. С увеличением порядкового номера наблюдения (п), увеличивается и уровень ряда уп, что является логичным, т.к. п для данного ряда присвоены в порядке возрастания величины подушевого ВРП, произведенного в субъектах РФ. Примечательным является тот факт, что с некоторого п происходит увеличение скорости прироста уровня ряда Ауп.

—в—Доля промышленности в совокупном ВДС, % П’ П°РЯДК0ВЫИ Н0МеР

ВДС в целом по экономике, тыс. руб. на человека ----Полиномиальная

Рисунок 1. Связь между сглаженными показателями

Характер тенденции сглаженного ряда динамики содержащего усредненные значения доли обрабатывающей промышленности в совокупном ВРП региона, лучше всего отражает график тренда: у=-

0,01х2+0,8х+7,8 ^2=0,5).

Из графика тренда видно, что с увеличением порядкового номера наблюдения п вплоть до п=40, происходит и увеличение уровня ряда уп. Однако начина с п=41 происходит уменьшение уровня ряда уп.

Таким образом, если сопоставить тенденции сглаженных рядов динамики, содержащих усредненные значения размера валового регионального продукта в расчете на душу населения в целом по экономике субъектов, а также усредненные значения доли обрабатывающей промышленности в совокупном ВРП, то станет видно, что первая гипотеза, утверждающая о том, что доля

промышленности в экономике в итоге и определяет уровень развития промышленного комплекса, а также его влияние на процесс производства добавленной стоимости, является неверной (частично неверной, из-за убывающего характера тенденции второго ряда на втором промежутке наблюдений).

9 Там же, с.126-127.

10 Лялин В.С. Статистика: теория и практика в Excel. - М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. - С.256.

ВДС в целом по экономике, тыс. руб. на человека Полиномиальная

Рисунок 2. Связь между сглаженными показателями

Рассмотрим графики, представленные на втором из рисунков. Здесь также отражен сглаженный ряд динамики, содержащий усредненные значения размера валового регионального продукта в расчете на душу населения в целом по экономике субъектов, с однозначно идентифицируемым восходящим трендом, характеристики которого уже расписаны выше. Кроме того, представлен сглаженный ряд динамики, содержащий усредненные значения размера подушевого ВРП, созданного в промышленности региона, характер тенденции которого лучше всего отражает график тренда у=-0,01х2+1,5х +5,7 ^2=0,7). Из графика тренда видно, что на протяжении всего периода наблюдения с увеличением порядкового номера наблюдения п, происходит и увеличение уровня ряда уп.

Таким образом, если сопоставить тенденции сглаженных рядов динамики, содержащих усредненные значения размера валового регионального продукта в расчете на душу населения в целом по экономике субъектов, а также усредненные значения размера подушевого ВРП, созданного в промышленности региона, то станет видно, что вторая гипотеза, утверждающая о том, что уровень развития промышленности определяется степенью развитости интеграционных образований, влияющих в итоге на процесс производства добавленной стоимости, является верной.

Другими словами, проведенный анализ показывает, что уровень развития промышленности определяется степенью развитости интеграционных образований. Причем уровень интеграционной развитости может быть определен через удельное отношение создаваемой промышленными производствами добавленной стоимости к объему факторов производства, например, труду. А определение уровня развития промышленного комплекса, а также его

интеграционных характеристик и характера влияния на процесс производства добавленной стоимости через долю промышленности в экономике является неверным.

Мировой опыт показывает, что высокий уровень развития промышленности становится современной основой устойчивого социально-экономического роста. Тем не менее, несмотря на то, что доля промышленности в российской экономике в последние годы стремится к трети совокупной ВДС, характер ее развития не позволяет говорить об отечественной промышленности как об основе современного постиндустриального экономического развития. Главным образом подобное заключение является следствием снижения доли обрабатывающих и роста доли добывающих производств индустриального сектора экономики. Кроме того, анализ данных в региональном разрезе свидетельствует о том, что уровень развития промышленности в различных регионах находится на разном уровне и имеет различную структуру. В совокупности указанные факторы вызывают определенное сомнение в возможности выполнения промышленностью функции основы социально-экономического развития каждого региона России. Очевидно, что в ряде регионов реализация подобного решения может привести к получению существенных положительных

результатов. Тем не менее, в большинстве из регионов современная высокоразвитая

промышленность, способная выступить в качестве индустриального ядра развития постиндустриальной экономики, практически отсутствует.

Список литературы:

1. Бекетов Н.В. Проблемы формирования кластеров промышленного развития российской экономики // Региональные проблемы преобразования экономики. -2011. - №1.

2. Боев А.Г. Формирование интегрированной системы разработки и реализации стратегии развития предприятия в условиях образования промышленного кластера // Организатор производства. - 2011. - Т.51. - №4.

3. Елисеева И.И. Статистика. - СПб.: Питер, 2010.

4. Ковалева Т.Ю. Алгоритм идентификации и оценки кластеров в экономике региона // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. - 2011. - №4.

5. Корякина Н.В. Промышленные кластеры как фундамент устойчивого развития региона // Казанская наука. - 2011. -№8.

6. Кузнецова О.В., Кузнецов А.В. Системная диагностика экономики региона. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010.

7. Лялин В.С. Статистика: теория и практика в Excel. - М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010.

8. Рассказова А.Н. Промышленный кластер: типовая

модель и оценка // Международный научный журнал. -2011. - №1.

9. Ферова И.С. Подходы к формированию и оценке эффективности экономических кластеров // Инициативы XXI века. - 2010. - №2.

Reference list:

1. Beketov N.V. Problems of formation of clusters of industrial development of the Russian economy // Regional problems of transformation of economy. - 2011. - №1.

2. Boev A.G. Formation of the integrated system of development and realization of strategy of development of the enterprise in the conditions of formation of an industrial cluster // the Organizer of production. - 2011. - T.51. - №4.

3. Yeliseyeva I.I. Statistics. - SPb.:Piter, 2010.

4. Kovalyova T.Yu. Algorithm of identification and assessment of clusters in region economy // the Messenger of the Perm university. Series: Economy. - 2011. - №4.

5. Koryakina N.V. Industrial clusters as base of a sustainable development of the region // Kazan science. - 2011. - №8.

6. Kuznetsova O.V., Kuznetsov A.V. System diagnostics of economy of the region. - M: Book house "LIBROKOM", 2010.

7. Lyalin V.S. Statistics: the theory and practice in Excel. - M: Finance and statistics; INFRA-M, 2010.

8. Rasskazova A.N. Industrial cluster: standard model and assessment // International scientific magazine. - 2011. - №1.

9. Ferova I.S. Approaches to formation and an assessment of efficiency of economic clusters // Initiatives of the XXI century. -2010. - №2.

ОТЗЫВ

на статью Ашхотова А.М. «Развитие промышленности и производство добавленной стоимости»

В современных условиях особый интерес представляет оценка влияния уровня развитости промышленности на процесс формирования в экономике валовой добавленной стоимости, чему и посвящена данная статья.

Высокий уровень развития промышленности становится современной основой устойчивого социально-экономического роста. Доля промышленности в российской экономике в последние годы стремится к трети совокупной валовой добавленной стоимости, характер ее развития не позволяет говорить об отечественной промышленности как об основе современного постиндустриального экономического развития.

В стране год от года наблюдается снижение доли обрабатывающих и рост доли добывающих производств индустриального сектора экономики. Анализ данных в региональном разрезе свидетельствует о том, что уровень развития промышленности в различных регионах находится на разном уровне и имеет различную структуру. При этом в большинстве из регионов современная высокоразвитая промышленность, способная выступить в качестве

индустриального ядра развития постиндустриальной экономики, практически отсутствует.

В статье проанализирована взаимосвязь значений ВРП в расчете на душу населения в целом по экономике субъектов федерации, усредненных значений доли обрабатывающей промышленности в совокупном ВРП и его размеров,

созданного в промышленности. Показано, что в большинстве из регионов отсутствует современная высокоразвитая промышленность, способная выступить в качестве

воспроизводственного ядра развития постиндустриальной экономики.

В этой связи, статья может быть рекомендована для опубликования в журнале «Бизнес в законе».

Зав.кафедрой

«Экономика и управление

социально-экономическими

системами» ФГБОУ

ВПО «Московский государственный

университет пищевых производств»,

доктор экономических наук Е.В.Савватеев