Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,791

ASSESSMENT OF INEQUALITY FACTORS OF SUBJECTS OF THE RUSSIAN FEDERATION ON TOTALITY OF SOCIO-ECONOMIC INDICATORS

Ushakov Е.А. 1
1 Pacific Institute of Geography Far Eastern Branch Russian Academy of Sciences
The article considers the problem of quantitative assessment of factors of the existing inequality of the socio-economic situation of the constituent entities of the Russian Federation. A special coefficient is proposed, with the help of which the current state of the social and economic sphere of the subjects and the dynamics of its components are analyzed. To calculate the coefficient, statistical indicators for the period from 2005 to 2017 were used. The coefficient values ​​were calculated for all subjects of the Russian Federation, groups of subjects were identified depending on the state of its social sphere and economy, and subjects with the greatest positive or negative dynamics of the socio-economic sphere were shown. To assess the characteristics of the dynamics of the social and economic sphere of the constituent entities of the Russian Federation, the entire period under consideration was divided into three-year stages, an annual analysis of the coefficient values ​​by subjects was carried out. A direct relationship between the values ​​of the coefficient with the size of the gross regional product per capita and their analogous dynamics is highlighted. The analysis of the calculated coefficient revealed similarities between the subjects during the period of socio-economic crises and the recovery period after them. It was noted that the socio-economic development of the subjects depended mainly on their specialization, economic-geographical and transport-geographical position, agglomeration effect. The most important factor in the development of subjects, the dynamics of their social and economic sphere was the quality of management by the federal and local authorities of the existing economic and geographical factors in the territory. The important role of the mining industry, as the main type of economic activity, for the development of the social and economic sphere in entities with a resource-type economy, most of which are leaders in terms of the coefficient, is noted.
socio-economic development
geographical factors
ratio coefficient of socio-economic indicators
regional level
crisis phenomena
subjects
1. Baklanov P.Ya. Geographic and Geopolitical factors in Regional Development // Regional’nyye issledovaniya. 2014. № 2. Р. 4–10 (in Russian).
2. Baklanov P.Ya. Territorial structures of the Economy in Regional Management. M.: Nauka, 2007. 237 p. (in Russian).
3. Geosystems of the Russian Far East at the Turn of the 20th and 21st centuries in 3 volumes. Volume 3. Territorial Socio-economic Systems / Pod obshch. red. P.Ya. Baklanova. Vladivostok: Dal’nauka, 2012. 364 p. (in Russian).
4. Zemtsov S.P., Baburin V.L. Assessing the Potential of Economic-Geographical Position for Russian Regions // Ekonomika regiona. 2016. V. 12. № 1. Р. 117–138 (in Russian).
5. Romanov M.T. Territorial organization of the economy of poorly developed regions of Russia. Vladivostok: Dal’nauka, 2009. 317 p. (in Russian).
6. Moshkov A.V. Structural Shifts in the Industrial production of the Pacific regions of Russia // Uchenyye zapiski Gosudarstvennogo Zabaykal’skogo universiteta. 2015. № 1. Р. 98–106 (in Russian).
7. Moshkov A.V. Structural shifts in the territorial-production systems of industry in the region // Problemy sovremennoy ekonomiki. 2014. № 2. Р. 251–254 (in Russian).
8. Goryachenko Ye.Ye., Mosiyenko N.L., Demchuk N.V. Siberian urban agglomerations: precondi-tions to the formations and barriers to their development // Region: ekonomika i sotsiologiya. 2011. № 3. Р. 94–112 (in Russian).
9. Kuznetsova O.V. Typology of factors of socio-economic development of Russian regions // Vestnik Moskovskogo universiteta Seriya 5. Geografiya. 2014. № 2. Р. 3–8 (in Russian).
10. Kuznetsova O.V. Regional policy of Russia: debatable issues of the modern stage of development // Regional’nyye issledovaniya. 2016. № 4. Р. 10–16 (in Russian).
11. Moshkov A.V. Structural changes in regional territorial-sectoral industrial systems of the Russian Far East. Vladivostok: Dal’nauka, 2008. 266 p. (in Russian).
12. Socio-economic geography in Russia / pod obshch. red. P.YA. Baklanova, V.Ye. Shuvalova. Russkoye geograficheskoye obshchestvo. Vladivostok: Dal’nauka, 2016. 326 p. (in Russian).
13. Pacific Russia: pages of the past, present, future / otv. red. P.YA. Baklanov. Vladivostok: Dal’nauka, 2012. 406 p. (in Russian).
14. Ushakov E.A. Comparison of the socio-economic situation of the constituent entities of the Russian Federation //Geograficheskiye issledovaniya Sibiri i sopredel’nykh territorii: materialy Mezhdunarodnoy geograficheskoy konferentsii, posvyashchennoy 90-letiyu so dnya rozhdeniya akademika Vladimira Vasil’yevicha Vorob’yeva. Irkutsk: IG SO RAN, 2019. Р. 238–240 (in Russian).

Важнейшей проблемой развития Российской Федерации являются большие различия между субъектами в уровнях социально-экономического развития. Во многом пространственные различия сложились под воздействием совокупности экономико-географических факторов: неравномерно размещенный по территории страны природно-ресурсный потенциал, более или менее выгодное экономико-географическое и транспортно-географическое положение, особенности исторического развития субъектов, влияние других факторов (агломерационного, специализации, трудовых ресурсов и пр.). Изучению данной проблемы были посвящены исследования многих экономико-географов и экономистов. Например, в работах П.Я. Бакланова [1] отмечается, что географические факторы начинают действовать с самой первой стадии регионального развития – освоения территории. При этом, одним из главных факторов выступают территориальные сочетания природных ресурсов, которые определяют формирование добывающих видов деятельности, как элементов территориально-производственных структур разного ранга [2].

Также не менее значимой является роль экономико-географического положения территории, при формировании структуры экономики районов, специализированных и обслуживающих производств [3–5]. Особо стоит отметить значение экономико-географического положения при формировании территориальной системы рынков и рыночных зон. Эти исследования проводились рядом ученых (Баранский, Майергойз, Бабурин, Трейвиш, Шувалов и т. д.). По мнению А.В. Мошкова [6], важнейшим индикатором эффективности функционирования региона является составляющая структура экономики и уровень доходов населения. Наибольшие доходы населения в тех регионах, где развита добывающая промышленность, а перспективными следует считать обрабатывающие производства, которые обеспечивают большую устойчивость структуры экономики регионов и конкурентоспособность выпускаемой продукции. В свою очередь, специализированные промышленные предприятия в отдельных случаях могут сами формировать благоприятные факторы для развития в регионе некоторых видов экономической деятельности [7]. Отдельным фактором пространственного развития территории служат агломерационные процессы [8]. О.В. Кузнецова [9] рассматривала факторы регионального развития и распределила их по группам – субъективные факторы, уровень развития и структура экономики, обеспеченность инфраструктурой, система расселения и демографические характеристики, природно-климатические условия и ресурсы. Кроме этого, ею была проанализирована роль форм и методов территориального управления при реализации региональной политики центральных органов управления страной [10]. Важно понимать, что повышение эффективности социально-экономического развития субъектов также зависит от качества управления со стороны федеральных и местных властей. В целом же вопросы регионального развития и влияние на них географических факторов и качества территориального управления рассматривались в работах других авторов [11–13].

Следует отметить, что существующая система социально-экономических показателей, которые традиционно используют при оценке уровня развития социальной и экономической сферы субъектов Российской Федерации, в первую очередь отражает их общие сравнительные характеристики, однако она не в полной мере учитывает региональные особенности территории, сложившиеся факторы развития, их динамику.

Цель исследования: показать различия субъектов Российской Федерации с помощью определенного коэффициента, рассчитанного на основе совокупности социально-экономических показателей, отражающих их региональные особенности развития.

Материалы и методы исследования

Для расчета коэффициента соотношения социально-экономических показателей было взято 17 статистических показателей на душу населения, из которых 5 количественных и 12 стоимостных (которые учитывались с учетом стоимости жизни в регионах). Это были демографические показатели (динамика численности населения), социальные показатели (безработица, среднемесячная заработная плата и др.) и экономические (объем отгруженных товаров, инвестиции и др.). Для исследования брался период 2005–2017 гг. с ежегодным и трехлетним периодом. При расчёте использовалась система подсчета для субъектов, в которых получившиеся максимальный социально-экономический показатель среди регионов был равен 1, а минимальный – 0, а значения других регионов рассчитывались следующим образом:

X = (Preg – Pmin) / (Pmax – Pmin),

где Preg – значение показателя субъекта, Pmin – минимальное значение показателя среди субъектов, Pmax – максимальное значение показателя среди субъектов

Все получившиеся расчетные данные в дальнейшем суммировались и делились на количество социально-экономических показателей:

K = (X1 + X2 +…+ X17)/N,

где N – количество социально-экономических показателей.

Если получившийся коэффициент был ближе к 1, то субъект выглядит благополучнее по отношению к другим. Если коэффициент близок к 0, то и субъект смотрится на фоне других менее развитым. Также по полученным данным можно рассматривать динамику субъектов по отношению друг к другу (по годам или за определенный период). При подсчете коэффициента и его анализе было взято 83 субъекта Российской Федерации (на 2005 г.), в том числе с учетом, что ряд бывших автономных округов вошли в состав «материнских» территорий, которые учитывались уже вместе с ними. Стоит учитывать, что данное количество показателей за этот период было взято с учетом всех возможностей статистических данных, поскольку ряд потенциальных показателей не могли быть найденными из-за проблем со статистическими данными на территории Чеченской республики до 2008 г., поэтому они не смогли войти в подсчет рассчитываемого коэффициента.

Результаты исследования и их обсуждение

Проведен анализ современного состояния социальной и экономической сферы субъектов и динамика её составляющих. Для расчёта коэффициента использовались статистические показатели за период с 2005 по 2017 г. Были рассчитаны значения коэффициента по всем субъектам Российской Федерации, выделены группы субъектов в зависимости от состояния его социальной сферы и экономики, показаны субъекты с наибольшей положительной или отрицательной динамикой социально-экономической сферы. Для оценки особенностей динамики социальной и экономической сферы субъектов Российской Федерации весь рассматриваемый период делился на трехлетние этапы, проводился ежегодный анализ значений коэффициента по субъектам (табл. 1).

Таблица 1

Лидеры и аутсайдеры среди субъектов по рассчитанному коэффициенту

2005

2011

2017

Регионы-лидеры

Ненецкий АО – 0,572

Ненецкий АО – 0,653

Ненецкий АО – 0,664

Тюменская область – 0,558

Тюменская область – 0,532

Сахалинская область – 0,491

Ханты-Мансийский АО – 0,552

Ханты-Мансийский АО – 0,480

Тюменская область – 0,478

Ямало-Ненецкий АО – 0,616

Ямало-Ненецкий АО – 0,640

Ханты-Мансийский АО – 0,431

Москва – 0,468

Москва – 0,448

Ямало-Ненецкий АО – 0,665

Чукотский АО – 0,426

Санкт-Петербург – 0,430

Санкт-Петербург – 0,429

Санкт-Петербург – 0,386

Сахалинская область – 0,407

Москва – 0,415

Татарстан – 0,379

Татарстан – 0,396

Татарстан – 0,387

Липецкая область – 0,372

Чукотский АО – 0,388

Московская область – 0,383

Омская область – 0,360

Белгородская область – 0,384

Белгородская область – 0,381

Регионы-аутсайдеры

Курганская область – 0,212

Адыгея – 0,216

Северная Осетия – Алания – 0,195

Бурятия – 0,209

Северная Осетия – Алания – 0,208

Еврейская АО – 0,194

Дагестан – 0,204

Курганская область – 0,203

Кабардино-Балкария – 0,190

Приморский край – 0,195

Ивановская область – 0,198

Алтай – 0,186

Кабардино-Балкария – 0,194

Кабардино-Балкария – 0,194

Курганская область – 0,182

Ивановская область – 0,187

Тыва – 0,174

Чечня – 0,174

Адыгея – 0,181

Карачаево-Черкессия – 0,165

Тыва – 0,173

Тыва – 0, 178

Калмыкия – 0,164

Калмыкия – 0,150

Чечня – 0,097

Чечня – 0,134

Карачаево-Черкессия – 0,148

Ингушетия – 0,050

Ингушетия – 0,107

Ингушетия – 0,111

Примечание. Рассчитано по статистическим данным предоставленным Росстатом.

Большинство субъектов (около 70 %) имели показатели в пределах 0,200–0,300. В 2005 г. показатель выше 0,300 имели 20 субъектов, в пределах – 0,250–0,300 – 31; 0,200–0,250 – 25; ниже 0,200 – 7 субъектов. Средняя медиана имела значение – 0,260. Приблизительно такие же данные сохранились и в 2017 г. (выше 0,300 – 19 субъектов, 0,250–0,300 – 28; 0,200–0,250 – 28; ниже 0,200 – 7 субъектов, а средняя медиана – 0,268). Лидерами по рассчитанному коэффициенту являются Ненецкий АО, Тюменская область и ее автономные круга, Москва, Санкт-Петербург, Татарстан. Главными аутсайдерами Чечня, Ингушетия, Тыва, а в последние годы в эту группу вошли Карачаево-Черкессия и Калмыкия.

Таким образом. можно выделить следующие группы: лидеры, регионы с высоким показателем, регионы с относительно высоким показателем, регионы-середняки, регионы с относительно низким показателем, регионы с наиболее низким показателем и аутсайдеры (табл. 2). Среди лидеров и регионов с высокими показателями коэффициента являются те регионы, где, как правило, развита промышленность (в основном добывающая) и города федерального подчинения – Москва и Санкт-Петербург. Отстающими регионами по этому показателю можно назвать главным образом депрессивные регионы (особенно северо-кавказские республики).

Таблица 2

Группировка субъектов по рассчитанному коэффициенту

Группа

Субъекты РФ

Лидеры

Ненецкий автономный округ, Ямало-Ненецкий автономный округ.

Регионы с наиболее высоким показателем

Санкт-Петербург, Москва, Тюменская область, Ханты-Мансийский автономный округ, Сахалинская область

Регионы с относительно высоким показателем

Ленинградская область, Калининградская область, Калужская область, Московская область, Башкортостан, Новосибирская область, Самарская область, Нижегородская область, Белгородская область, Воронежская область, Липецкая область, Татарстан, Краснодарский край, Пермский край, Свердловская область, Красноярский край, Якутия, Магаданская область, Чукотский автономный округ

Регионы-середняки

Коми, Архангельская область, Вологодская область, Мурманская область, Новгородская область, Орловская область, Рязанская область, Смоленская область, Тульская область, Ярославская область, Удмуртия, Оренбургская область, Кемеровская область, Саратовская область, Ульяновская область, Пензенская область, Марий Эл, курская область, Тамбовская область, Астраханская область, Дагестан, Ростовская область, Челябинская область, Омская область, Томская область, Иркутская область, Камчатский край, Хабаровский край, Амурская область

Регионы с относительно низким показателем

Карелия, Псковская область, Брянская область, Ивановская область, Костромская область, Тверская область, Мордовия, Чувашия, Кировская область, Волгоградская область, Адыгея, Ставропольский край, Алтайский край, Бурятия, Хакасия, Забайкальский край, Приморский край

Регионы с наиболее низким показателем

Курганская область, Алтай, Чечня, Кабардино-Балкария, Северная Осетия – Алания, Тыва, Еврейская автономная область

Аутсайдеры

Калмыкия, Ингушетия, Карачаево-Черкесия

Рассчитанный коэффициент позволяет отметить особенности динамики субъектов. В частности, можно выделить несколько групп субъектов. Выделяются следующие группы субъектов – лидеры, субъекты с положительной динамикой социально-экономических показателей, субъекты с отрицательной динамикой, кризисные субъекты, стабильные, относительно стабильные, неустойчивые. Во многом, на этот показатель оказывает влияние качество управления субъектом, а также показатели внешнеэкономической деятельности – колебание цен на мировых рынках, объем производства продукции производимой субъектом, пользующейся спросом на зарубежных рынках, событийные мероприятия, за счет которых происходит вливание бюджетных средств и ряд других внутренних факторов (табл. 3).

Таблица 3

Группировка субъектов по динамике рассчитанного коэффициента

Группа

Субъекты

Лидеры

Калужская область, Воронежская область, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Республика Чечня, Камчатский край, Сахалинская область.

Субъекты с положительной динамикой

Мурманская область, Санкт-Петербург, Ленинградская область, Калининградская область, Брянская область, Тульская область, Ульяновская область, Пензенская область, Нижегородская область, Белгородская область, Курская область, Тамбовская область, Республика Адыгея, Краснодарский край, Республика Саха (Якутия), Приморский край, Хабаровский край, Амурская область, Магаданская область.

Субъекты с отрицательной динамикой

Карелия, Вологодская область, Москва, Башкортостан, Курганская область, Кемеровская область, Республика Мордовия, Республика Чувашия, Волгоградская область, Республика Северная Осетия – Алания, Челябинская область, Омская область, Тюменская область, Ханты-Мансийский автономный округ, Еврейская автономная область.

Кризисные субъекты

Республика Алтай, Республика Калмыкия, Республика Карачаево-Черкесия.

Стабильные субъекты

Костромская область, Рязанская область, Тверская область, Ярославская область, Республика Удмуртия, Оренбургская область, Саратовская область, Республика Марий Эл, Кировская область, Республика Кабардино-Балкария, Ставропольский край, Ростовская область, Свердловская область, Алтайский край, Томская область, Республика Тыва, Красноярский край, Иркутская область.

Относительно стабильные субъекты

Архангельская область, Ненецкий автономный округ, Новгородская область, Псковская область, Владимирская область, Ивановская область, Московская область, Орловская область, Смоленская область, Новосибирская область, Самарская область, Липецкая область, Республика Татарстан, Астраханская область, Пермский край, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика Бурятия, Республика Хакасия, Забайкальский край.

Неустойчивые субъекты

Республика Коми, Чукотский автономный округ.

Таблица 4

Лидеры и аутсайдеры среди субъектов в динамике по рассчитанному коэффициенту

Наиболее положительная

2005

2017

Наиболее отрицательная

2005

2017

Сахалинская область

0,298

0,491

Омская область

0,360

0,274

Калининградская область

0,270

0,368

Тюменская область

0,558

0,478

Ненецкий АО

0,572

0,664

Ханты-Мансийский АО

0,552

0,431

Республика Дагестан

0,204

0,294

Республика Калмыкия

0,223

0,150

Калужская область

0,252

0,337

Республика Карачаево-Черкессия

0,221

0,148

Республика Чечня

0,097

0,174

Чукотский АО

0,426

0,372

Камчатский край

0,223

0,295

Москва

0,468

0,415

Воронежская область

0,254

0,312

Кемеровская область

0,307

0,259

Амурская область

0,221

0,287

Республика Алтай

0,232

0,186

Республика Ингушетия

0,050

0,111

Республика Чувашия

0,263

0,217

Среди лидеров прежде всего следует отметить Сахалинскую область, а также Калининградскую и Калужскую области, Ненецкий АО и Республику Дагестан (табл. 4). Это нефтедобывающие субъекты (Сахалинская область и Ненецкий АО) со значительным объемом инвестиций, вложенных в основной капитал добывающих видов экономической деятельности, а также субъекты, где было более эффективное управление, в том числе за счет дополнительных субсидий и субвенций из федерального центра (стоит отметить, что кратковременное вложение больших инвестиций обеспечивает только непродолжительный рост социально-экономических показателей, которые заметно замедляют темп после прекращения больших объемов инвестиции). Отдельно стоит отметить Республику Дагестан, которая по показателям имеет крайне неравномерную динамику значения рассчитанного коэффициента – от очень высоких и до очень низких. В целом положительная динамика коэффициента для этого субъекта обеспечена более активным ростом социально-экономических показателей по отношению с другими субъектами. Среди главных аутсайдеров оказалась Омская и Тюменская области (прежде всего за счет Ханты Мансийского АО), а также депрессивные субъекты (во многом даже кризисные) – Республики Калмыкия, Карачаево-Черкессия и Алтай. Необходимо выделить два субъекта, которые отличаются весьма неустойчивым характером динамики значения коэффициента – Республика Коми и Чукотский АО, которые из года в год отличаются или резким ростом, или не менее значительным падением.

В целом для большинства субъектов за рассматриваемый период было характерно незначительное изменение значения коэффициента. Однако, распределив весь период на несколько этапов, возникает более интересная картина. Были выделены трехлетние этапы: 2005–2008 гг., 2008–2011 гг., 2011–2014 гг., 2014–2017 гг. Первый этап обозначался, как время, при котором шел активный социально-экономический рост. Следующий этап (2008–2011 гг.) как кризисный, при котором шло сочетание кризиса 2008–2009 гг. с резким снижением статистических социально-экономических показателей, а в 2010–2011 гг., происходило их активное восстановление. Этап (2011–2014 гг.) характеризовался незначительным ростом статистических показателей в социально-экономической сфере страны. Следующий этап (2014–2017 гг.) характеризовался как этап прихода нового социально-экономического кризиса.

Первый этап характеризовался более активным ростом социальной сферы и экономики в субъектах Урала и Поволжья (Челябинская область, Пермский край, Курганская область, Свердловская область, Республика Татарстан, Ульяновская и Пензенская области). Среди лидеров оказались субъекты, в которых отмечался рост производства в добывающих видах деятельности (добыча нефти и природного газа) – Сахалинская область и Ненецкий АО. За счет эффективного использования региональных факторов (выгодное экономико-географическое положение относительно федерального центра) и качества управления развитие получили Калужская область и Белгородская область, а за счет поддержки федерального бюджета – Республика Чечня. Среди главных аутсайдеров оказались северные и дальневосточные субъекты – Тюменская и Омская области, Республика Якутия и Чукотский АО; и приграничные Западные субъекты – Псковская и Смоленская области; депрессивные субъекты – Калмыкия и Карачаево-Черкессия. Данное падение было вызвано падением качества управления этими субъектами, сокращением доходной части регионального бюджета из-за перерегистрации крупных компаний в Москве. Большие отличия по годам заключаются лишь в том, что в 2006 г. было небольшое число субъектов, где отмечался рост коэффициента, а в 2008 г. их стало гораздо больше, что характерно перед наступлением социально-экономического кризиса.

В кризисном этапе (2008–2011 гг.) отмечено, что наибольшее снижение коэффициента происходило в нефтедобывающем Ханты-Мансийском АО, промышленных регионах Урала или других субъектах с развитой металлургией (сталелитейное производство) – прежде всего в Вологодской и Липецкой областях. Причиной стало снижение мировых цен на минеральное сырье (в том числе нефтегазовое), а также падение спроса на черные металлы в машиностроительных и строительных копаниях за рубежом.

Снижение коэффициента отмечалось в депрессивных субъектах – Республиках Калмыкия и Карачаево-Черкессия. Наиболее позитивная ситуация была в субъектах Дальнего Востока, а также в Северном (Мурманская область, Республика Коми, Ямало-Ненецкий АО) и Северо-Западном регионе (Санкт-Петербург, Ленинградская и Новгородская области). За счет выгодного географического положения и других региональных факторов, высокого качества управления высокие темпы развития отмечались в Калужской области. В 2009 г. был характерен наибольший рост значений коэффициента в подавляющем большинстве субъектов страны. Исключением стал Урал, где большинство субъектов, прежде всего с преобладанием обрабатывающей промышленности, показали снижение этого показателя. В 2010 и 2011 гг. стала восстанавливаться после кризиса социальная сфера и экономика большинства субъектов страны с обрабатывающей промышленностью. Рост показателя в 2011 г. был характерен прежде всего для центральной части России и большинства субъектов Дальнего Востока.

На этапе 2011–2014 гг. отмечалась негативная динамика значений коэффициента в большинстве субъектов страны. Рост в основном происходил в северной части Европейской России и полосой на юг до регионов центрального Черноземья, которые стали лидерами по динамике данного коэффициента – Курская, Воронежская, Липецкая, Тамбовская области. Также лидерами были регионы нефтедобывающего роста (Сахалинская область и Ненецкий АО), Калининградская область и Чеченская республика. Главными аутсайдерами стали Кемеровская область, Республика Алтай, Еврейская АО и Чукотский АО. Для субъектов с преобладанием промышленных видов деятельности (прежде всего, обрабатывающая промышленность) динамика коэффициента была более отрицательна, чем для субъектов с экономикой ресурсного типа (добыча полезных ископаемых). В целом 2012 г. характеризовался практически повсеместным ростом коэффициента всем субъектам, однако уже в 2013 и 2014 гг. наоборот – в подавляющем числе субъектов отмечается снижение значений коэффициента.

Новый кризисный этап (2014-2017 гг.) характеризуется снижением значения коэффициента у промышленных субъектов Урала и Сибири. Наибольший рост показателя наблюдается прежде всего на Дальнем Востоке и значительной части европейских субъектов страны. В 2017 г. продолжилось снижение показателя коэффициента практически по всем субъектам, что свидетельствует о негативной стабилизации социально-экономической сферы после кризиса (его прохождение). По нашему мнению, следует ожидать роста значения показателей коэффициента, несмотря на отрицательные и слабоположительные динамики показателей по итогам года (рисунок).

uhak1.tif

Динамика рассчитанного коэффициента соотношения социально-экономических показателей по субъектам Российской Федерации

В целом можно отметить четкую взаимосвязь между экономической структурой регионов и динамикой коэффициента по определенным этапам. В кризисные годы промышленные регионы показывают более сильное снижение показателей по отношению к другим субъектам вследствие падения цен на сырье и продукции машиностроительного комплекса. Другим примером может стать увеличение значения коэффициента в сельскохозяйственных регионах Черноземья в последние рассматриваемые годы за счет действия программы импортозамещения. Влияет на коэффициент и качество местного управления в регионах. Примером может служить Калужская область.

Среди регионов необходимо отметить, что их изменение в социально-экономическом развитии происходило в основном в 2000-х гг., а кризис произошедший в конце 2000-х гг. установил нынешний уровень значений рассчитанного коэффициента, которые слабо изменяются после этого кризиса. Наилучшим образом положительные изменения коэффициента произошли за рассматриваемый период в субъектах Дальнего Востока, которые по отношению к субъектам европейской части страны, Урала и Сибири в кризисные периоды смотрятся как субъекты, которые кризисные явления затрагивают менее всего. Причина – сравнительно обособленное развитие субъектов, слабое развитие экономических связей с федеральным центром; благоприятное экономико-географическое и транспортно-географическое положение относительно динамично развивающихся стран Азиатско-Тихоокеанского региона. Более сложная обстановка сложилась в промышленных субъектах Урала и Поволжья, которые показывают замедление развития по сравнению с большинством субъектов по стране. Кризисные субъекты, в которых сложилась депрессивная экономика и низкий уровень развития социальной сферы, остаются в своих минимальных значениях коэффициента или проседают еще больше по отношению к другим субъектам страны [14].

Заключение

В статье предложен коэффициент для оценки роли факторов формирования неравенства между субъектами по уровням социально-экономического развития. Предложенный коэффициент учитывает общероссийские (и общемировые) тенденции и региональные особенности развития экономики субъекта, их динамику, под воздействием совокупности экономико-географических факторов.

Основными факторами, влияющими на динамику значения коэффициента, являются:

Качество управления – оно зависит прежде всего от уровня компетентности или профессионализма как со стороны местных (региональных) властей, так и со стороны федерального центра по отношению к региону, проводимой к нему социально-экономической политикой. Это могут быть, например, инвестиции со стороны федерального бюджета для проведения каких-либо мероприятий и связанного с этим осуществления инвестиционных проектов, введении льготных режимов или отдельных постановлений, связанных со стимулированием социально-экономических процессов в субъекте. По сути данный фактор оказывает ключевое влияние на все остальные географические факторы.

Специализация регионов является наиболее важным фактором развития регионов. Так, регионы с самыми высокими показателями обладают значительной долей добывающей промышленности (прежде всего нефтегазовой) в ВРП. А регионы с высокой долей обрабатывающей промышленности также отличаются более высокими значениями коэффициента. Но для этих субъектов характерно снижение коэффициента за рассматриваемый период. В регионах, где значительно возросла доля обрабатывающей промышленности, произошел рост этого коэффициента. По сути развитие обрабатывающей промышленности влечет за собой и развитие субъекта в целом.

Экономико-географическое и транспортно-географическое положение – примером служит Дальний Восток, который имеет рост коэффициента за счет экономических связей и активного товарооборота со странами Азиатско-Тихоокеанского региона, прежде всего Китая.

Историческое развитие (накопленный производственный и демографический потенциалы) – это главным образом связано со становлением специализации субъекта на обрабатывающей промышленности, которую можно рассматривать как фактор развития региона в настоящем и будущем. Данный фактор в большей степени проявляется в староосвоенных европейских субъектах страны. Субъекты Сибири и Дальнего Востока относятся к регионам нового освоения, поэтому здесь высокая доля добывающей промышленности.

Агломерационный эффект оказывает положительное влияние на значение коэффициента в субъектах с высокой численностью городского населения, наличием городов-миллионеров. Например, Москва и Санкт-Петербург, а также субъекты, попавшие под влияние агломерационного эффекта от этих городов – Московская и Ленинградская области. При этом субъекты с высокими показателями доли сельского населения, где отсутствуют крупные города и преимущественно развиты сельскохозяйственных виды деятельности, имеют более низкие показатели коэффициента.

Отмечается прямая взаимосвязь между значением коэффициента и величиной валового регионального продукта (ВРП) на человека в субъекте. Субъекты – лидеры и аутсайдеры по размерам ВРП сходны с лидерами и аутсайдерами по рассматриваемому коэффициенту. Субъекты с положительной динамикой ВРП имеют также рост коэффициента, а субъекты с низкой или негативной динамикой ВРП отличаются снижением значений коэффициента.

Такая же тенденция прослеживается и с регионами с довольно развитой промышленностью в структуре ВРП. Особенно это касается добычи полезных ископаемых в отличие от обрабатывающих производств. Главная зависимость идет прежде всего от вида добываемых ресурсов – это прежде всего нефть и газ. На развитие региона они оказывают сильное влияние если добываются в большом объеме (в том числе на душу населения). Обрабатывающая промышленность имеет не столь большое влияние на сам коэффициент, но динамика его производства может подтолкнуть к росту рассматриваемого коэффициента.

Рассчитанный коэффициент соотношения социально-экономических показателей показывает, насколько различаются субъекты между собой по уровню социально-экономического развития. Подсчеты показали, что лидерами, прежде всего, являются субъекты, где ведущим видом деятельности является добывающая промышленность (прежде всего нефтегазовая), а также если в субъекте имеются города федерального подчинения – Москва и Санкт-Петербург. Большинство субъектов (почти 70 %) имеет схожие значения показателя коэффициента: 0,200–0,300. Аутсайдерами в основном являются субъекты с депрессивной экономикой (Республики Ингушетия, Чечня, Калмыкия, Тыва и др.).

Динамика показателя выявила, что он сильно зависит от социально-экономических колебаний в стране. Например, общемировой кризис конца 2000-х гг., в результате которого одна часть субъектов улучшила свои показатели, а другие более развитые субъекты показали снижение (кризис затронул сильнее всего наиболее развитые регионы). После этого кризиса часть субъектов не смогла вернуть былые более высокие показатели. А кризис, начавшийся в 2014 г., повторил по динамике коэффициента в регионах сценарии 2009 г. В других случаях динамика показателя зависит также от качества управления регионом или резких колебании поступления инвестиции. Особо стоит отметить, что наиболее значительные изменения данного коэффициента в субъектах происходят в большинстве случаев не плавно, а резко в течение 1–3 лет из всего рассматриваемого периода 2005–2017 гг.

Результаты исследований получены в рамках государственного задания Минобрнауки РФ (тема «Географические и геополитические факторы в инерционности, динамике и развитии разноранговых территориальных структур хозяйства и расселения населения Тихоокеанской России», № АААА-А16-116110810013-5. Раздел 1).