Научный архив: статьи

Выравнивание уровня жизни населения разных регионов России - один из приоритетов социально-экономической политики государства, однако отсутствие единых подходов к оценке и измерению уровня жизни создают значительную проблему в решении данной задачи. В исследовании предпринята попытка на основе метода динамического норматива и системного анализа взаимосвязи социально-экономических показателей создать комплекс мониторинга и оценки уровня жизни. Исходя из этого, целью работы является разработка и апробация методики системного анализа уровня жизни на примере регионов Дальнего Востока. Первым результатом исследования является формулирование взаимосвязи показателей, характеризующих уровень жизни и функционирования социально-экономической системы в их взаимосвязи друг с другом. Разработано 4 ориентированных графа из 9 показателей, основанных на основных теориях бедности. На основе графов при помощи метода динамического норматива рассчитаны показатели уровня жизни регионов Дальнего Востока, по той же методике проведено сравнение с общероссийскими показателями, для чего создан автоматизированный комплекс оценки уровня жизни. Выявлены причины отличий уровня жизни от потенциально возможного на основе анализа инверсий и генезис этих расхождений относительно социально-экономической системы (внутренний или внешний). Наиболее часто встречающиеся проблемы, приводящие к низкому уровню жизни на Дальнем Востоке включают низкий уровень доходов при высоком темпе роста цен, низкую производительность экономики и/или высокую долю теневого сектора, недостаточную обеспеченность социальной инфраструктурой. Выявлено, что Чукотский АО, Еврейская автономная, Магаданская и Сахалинская области, Хабаровский край отличаются наихудшим уровнем жизни в Дальневосточном федеральном округе, и показаны пути решения этой проблемы.

Статья содержит исследование региональной дифференциации сельского населения России на базе агрегированного массива переменных, отражающих различные аспекты качества жизни, в форме объективных показателей наличия благ (недостатков) и субъективных оценок их качества (проявления). Источником показателей является Росстат - Комплексное наблюдение условий жизни населения за 2020 год. Все переменные сгруппированы по регионам РФ и приведены к единой шкале от 0 до 1. По принципу статистической и содержательной близости массив переменных разбивается на блоки с последующим агрегированием в «блочные индикаторы», сохраняющие высокую информативность каждой переменной. Они становятся основой для классификации регионов и формирования интегрального индикатора качества жизни, который эффективно решает задачу межрегиональных сравнений. По итогам анализа установлена высокая информативность в формализации сельского качества жизни тех переменных, которые отражают благоустройство домохозяйства, его финансовые возможности, безопасность проживания и социальные характеристики главы семьи - характер его работы, состояние здоровья, активность использования интернета. Для села остаётся актуальной более низкая доступность услуг, в том числе коммунальных. Хозяйственная деятельность в личном подсобном хозяйстве не является дополнительным источником семейного дохода и разнонаправлена с качеством жизни. Географические условия не влияют на качество жизни сельского населения: регионы-лидеры и аутсайдеры по значениям интегрального индикатора располагаются дисперсно во всех частях страны и не образуют сплошных территориальных ареалов. Сельское население южных и центральных регионов характеризуется высокими самооценками здоровья и работы, высокой благоустроенностью сельского жилья при низких оценках его качества, низкой досуговой и общественной активностью. Для сельского населения значительной части сибирских, уральских, северных регионов характерна более высокая, чем в целом по стране, удовлетворённость социально-экономической средой проживания и более низкие оценки благоустройства жилья, условий труда и здоровья.

Содействие трансферу знаний является обязательной частью документов, определяющих вектор развития науки, технологий и инноваций, и в России, и за рубежом. Однако даже при условии накопленного немалого опыта в организации процессов трансфера знаний, в том числе взаимодействий науки и бизнеса, проблема невысокой активности отечественных предприятий в этих процессах остаётся нерешённой. Одна из ключевых причин такой ситуации - отсутствие должного внимания в отечественной политике и науке к способностям предприятий как реципиентов знаний - абсорбционным способностям, а также соответствующей части трансфера знаний - их абсорбции. Цель данной работы заключается в выявлении проблем, препятствующих налаживанию абсорбции знаний в России. Для этого исследуются теоретические основы анализа абсорбции знаний в инновационной деятельности и проводится анализ положений действующих документов, определяющих рамки регулирования трансфера знаний в России. В отличие от работ, целью которых является обнаружение достоинств и недостатков общих направлений политики, сформулированных в этих документах, исследование сконцентрировано на поиске узких мест регулирования абсорбции знаний и путей повышения результативности этого процесса, играющего важную роль для развития национальной инновационной системы. Результаты работы могут быть полезны для более точной настройки мер государственной политики.

Исследование посвящено анализу темпов и факторов роста промышленности российских регионов в 2022 и 2023 гг. В работе использовались картографический, сравнительный, корреляционный анализ, эконометрическое моделирование. Исследование показало разнонаправленный рост добывающей и обрабатывающей промышленности в российских регионах в 2022 и 2023 гг., а также разные паттерны развития российских регионов в период новых антироссийских санкций. Межрегиональные различия в темпах роста промышленности и ее основных отраслей как в период стагнации (2022 г.), так и умеренного роста (2023 г.) оказались существенными. За два года разброс темпов роста промышленности составил от -26,8% в Калининградской области до +38,3% в Брянской области. С помощью корреляционно-регрессионного анализа протестировано влияние пяти групп факторов на динамику промышленного производства в российских регионах. Эконометрический анализ показал статистически значимое позитивное влияние качества человеческого капитала, а также доли отрасли связи и телекоммуникаций в ВДС на рост промышленного производства в российских регионах как в 2022, так и в 2023 гг., и отрицательное влияние на этот рост уровня открытости экономики, выражающейся в зависимости от импорта, экспорта и иностранных инвестиций, хотя со временем значимость этих факторов менялась. Участие государства в экономике, проявляющееся в доле государственной собственности и росте бюджетных расходов, стало более заметным фактором роста промышленности в 2023 г. В том же году доля частного сектора перестала быть значимым фактором уменьшения темпов роста промышленности, как это было в 2022 г. В 2023 г. важным фактором роста промышленности стала доля обрабатывающих производств в ВРП региона.

Актуальность исследования связана с существенным отставанием России в эффективности использования лесных ресурсов от развитых лесопромышленных стран. Определение причинно-следственных связей между факторами и результатами функционирования базовых отраслей, выделение основных ресурсно-технологических факторов даст возможность разработать действенные меры по улучшению экономической ситуации в комплексе. Предложен инструментарий оценки факторов роста эффективности лесного комплекса России на основе методов экономико-математического моделирования и прогнозирования. Это позволило выделить и определить влияние ресурсно-технологических факторов на повышение эффективности лесного комплекса, дать количественную оценку их воздействия на целевой показатель эффективности. Проведена оценка ресурсно-технологических факторов развития лесных комплексов исследуемых регионов страны. С использованием сформированной базы данных, полученного показателя ресурсоэффективности лесных комплексов и их отраслей по каждому из изучаемых субъектов выделены основные факторы развития лесных комплексов субъектов страны, измерена сила их влияния на результирующий показатель деятельности — ресурсную производительность. Выполнена классификация лесопромышленной деятельности субъектов России по типам ресурсно-технологических факторов, оказывающих наибольшее влияние на развитие лесного комплекса. Предложенный инструментарий оценки ресурсно-технологических факторов развития лесного комплекса подтвердил свою эффективность. С его помощью установлено, что в управлении лесами и лесной промышленностью в качестве главного фактора по-прежнему остаётся организация самого производства с его ориентацией на комплексное использование сырья и технологическую сопряжённость основных и вспомогательных операций. Инновации и высокие технологии усиливают свое значение в общей экономической эффективности, но крайне медленно. Необходима целенаправленная работа не формального характера, а с пониманием сущности прогрессивных технологий как нового технологического способа производства.

В исследовании проводится анализ межрегиональных эффектов инноваций в России. Гипотеза о наличии межрегиональных эффектов проверяется путем комбинирования методов пространственной эконометрики и байесовского подхода. С использованием панельных данных о российских регионах за период 2000-2021 гг. в работе рассчитываются апостериорные вероятности для набора пространственно-регрессионных моделей, которые по-разному моделируют межрегиональные эффекты инноваций. В рамках применения байесовского подхода для сравнения были выбраны 6 моделей: модель без пространственных эффектов (OLS), модель с пространственным лагом зависимой переменной (SAR), модель с пространственным лагом ошибки (SEM), модель с пространственными лагами объясняющих переменных (SLX), пространственная модель Дарбина с лагами зависимой и объясняющих переменных (SDM), а также пространственная модель Дарбина с лагами объясняющих переменных и ошибки (SDEM). На основе проведенных расчетов можно сделать вывод о том, что пространственная корреляция инноваций в российских регионах не так сильно выражена, как принято было считать в предыдущих исследованиях. Это можно считать свидетельством в пользу того, что концепция межрегиональных перетоков инноваций плохо согласуется с историческими, институциональными и территориальными особенностями России, а общепринятые в других странах для подобного анализа методы - неподходящими в российском контексте. Полученные результаты могут быть учтены в дальнейших исследованиях, предполагающих пространственное моделирование региональных инноваций. Больше внимания следует уделять пространственным эффектам объясняющих переменных, в частности межрегиональным перетокам затрат на НИР, а также динамике в инновационном процессе.

Исследование посвящено оценке средневзвешенных расстояний между регионами России по разным метрикам - кратчайших расстояний на сфере и дистанции по железным и автомобильным дорогам. Подобные сводные оценки необходимы исследователям межрегиональных процессов, таких как миграция и грузоперевозки, однако в публичном доступе отсутствуют. В статье этот пробел восполняется. Подробно описываются методики оценки расстояний по разным метрикам (на основе данных Росжелдора о тарифных расстояниях между железнодорожными станциями, сведений о координатах и численности населения городов, сервисов расчета расстояний между городами). Предлагаемые метрики можно рассматривать в качестве метрики экономического расстояния, разработанного в контексте исследований гравитационных взаимодействий. Оценки расстояний между российскими регионами выполнены на актуальных данных высокой степени детализации (использованы данные о расстояниях между 2840 железнодорожными станциями, о численности жителей около 10 000 населенных пунктов). Результаты оценок выложены в открытом доступе для свободного использования в научно-практических целях. Обсуждаются и интерпретируются случаи значительных расхождений в оценках расстояний между регионами России по разным метрикам. Показано, что особенности транспортной инфраструктуры определяют для ряда регионов необходимость в зависимости от задачи использовать различные метрики межрегиональных расстояний. Оценено средневзвешенное расстояние между всеми субъектами РФ с учетом изменения региональной структуры населения; на этой основе показано, что с начала 1990-х гг. миграция населения шла в направлении регионов, обладающих большей относительной транспортной связностью.

В статье представлен методический подход к оценке влияния эффектов концентрации на инновационное развитие на региональном уровне. Концентрация факторов инновационного развития в региональных системах порождает эффекты, способные оказать влияние на инновационную активность. Оценка эффектов происходит через систему показателей, отражающих эти факторы. Выделены три группы эффектов концентрации: институциональные, социальнодемографические и экономико-финансовые. В рамках исследования проверяется гипотеза о наибольшем влиянии эффектов концентрации для регионов с более низким уровнем инновационного развития. В качестве зависимой переменной используется показатель инновационной производительности, определяемой как объем инновационных товаров, работ, услуг на 10 тыс. занятых. Количественная оценка влияния эффектов концентрации осуществляется для регионов с различным уровнем инновационного развития на основе квантильной регрессии по 85 субъектам России за период с 2000 по 2021 год. В методике применяется логарифмическая форма производственной функции знаний, позволившая учесть направление влияния эффектов концентрации. По итогам апробации предлагаемой методики получены статистически значимые результаты. Регионы с низким уровнем инновационной активности оказываются более чувствительными к положительному влиянию предпринимательского и отрицательному влиянию финансового и социального эффектов концентрации, а регионы с высоким уровнем инновационного развития -к положительным демографическим эффектам. Осуществлена группировка регионов по уровню инновационного развития. Для каждой группы выявлены эффекты концентрации, оказывающие влияние на инновационную региональную активность. Полученные в исследовании результаты могут быть учтены в рамках обновления и обоснования стратегий социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. В дальнейшем предполагается расширить модель и включить цифровой эффект.

Целью статьи на основе экономического подхода является проведение хозяйственного анализа и определения уровня социально-экономического развития инфраструктуры регионов Центральной России. На основе применения синтеза разработанных оценок задачами исследования является: экспертный анализ, имеющихся рейтинговых показателей экономики российских территорий, исследование отдельных обобщающих данных, установление системы количественных и качественных показателей, сравнение данных по регионам Центральной России. Определено, что переход России от плановой к рыночной экономике в 1990-х гг. привел к серьезному снижению производства валовой продукции сельского хозяйства и применения ресурсов, используемых в производстве сельскохозяйственной и животноводческой продукции. Установлено, что к концу 1990-х гг. спад сельскохозяйственного производства достиг низового уровня, после чего начался его постепенный рост. Для некоторой продукции, такой как зерно, восстановление производства позволило создать излишки для российского экспорта. Одновременно с этим другая продукция, такая как мясная, продолжала активно импортироваться, хотя и наметился определенный рост ее производства в России. В результате, в 2021 г. Российская Федерация в мировом рейтинге экономического развития занимает лишь одиннадцатое место среди других государств, Рассмотрена проблема проживания и снабжения жителей сел и городов Центральной России. Определены задачи современного развития инфраструктуры села в рамках решения политики продовольственной безопасности в условиях санкционной политики давления Запада.

Статья раскрывает регионально-отраслевые вопросы развития отраслей промышленного производства в Российской Федерации, отражает роль кадрового обеспечения в повышении его эффективности. На основе массива статистических данных за 2002-2020 гг. обосновано место промышленного производства Российской Федерации в структуре валового внутреннего и валового регионального продукта, проведен системный анализ объемов промышленного производства регионов Южного федерального округа Российской Федерации. Сформирована и апробирована методика расчета коэффициентов конкурентоспособности производственных отраслей Южного федерального округа Российской Федерации как базиса для эффективной реализации кадрового потенциала региона. На основании полученных результатов предложены направления повышения эффективности промышленного производства в регионах Южного федерального округа Российской Федерации как важнейшего драйвера развития производственно-трудовых отношений в условиях цифровизации.

В статье рассматриваются основные подходы к развитию городов (в частности, городской среды), а также элементы межрегионального сотрудничества. Отмечается текущее состояние уровня взаимодействия крупных компаний и государства в рамках решения вопроса создания инфраструктуры в городах. Приводятся примеры такого взаимодействия государства и бизнеса по реализации комплекса мероприятий по развитию городской инфраструктуры. Указывается на наличие определенной взаимосвязи между развитием городской среды и привлечением человеческого капитала. Приводятся примеры заинтересованности федеральных, региональных органов власти и бизнеса в реализации мероприятий (отдельных программ), которые нацелены на развитие человеческого капитала. Одновременно с этим в контексте вопросов пространственного развития рассматривается вопрос возможностей и перспектив межрегионального и межмуниципального сотрудничества. Отмечается важность реализации крупных межрегиональных проектов, поскольку они оказывают существенный эффект на экономику территорий. Основная цель статьи - обозначить ключевые аспекты, связанные с текущими вопросами улучшения городской среды с участием крупного бизнеса, а также необходимость расширения возможностей реализации межрегиональной кооперации органов государственной и муниципальной власти. Таким образом, в основе закладывается синергетический подход к развитию города, который заключается в обеспечении сбалансированного межсекторного взаимодействия заинтересованных сторон как через развитие городской среды, так и через реализацию межрегиональных и межмуниципальных проектов. По итогам предлагается расширить полномочия органов государственной и муниципальной власти в вопросах реализации инвестиционных проектов, а также включить крупные компании, которые занимаются созданием городской инфраструктуры, в систему управления городским хозяйством.

В статье рассматривается возможность создания современных разноплановых туристических маршрутов по малым городам Тульской области. Показано обоснование данной идеи, описана ее актуальность.