ЭКОНОМИКА РЕГИОНА

Проблематика измерения человеческого капитала на различных уровнях, степеней детализации, социально-экономических традиций, несмотря на быстро растущую библиографию и некий сформированный научный консенсус, остается в числе актуальных в силу многообразия способов концептуализации, измерения и трактовки результатов. Однако результаты получения и измерения человеческого капитала до сих пор не оправдали ожиданий по ряду причин, некоторые из которых раскрыты в статье. Оценка человеческого капитала для региона в России в силу чрезвычайной многообразности региональных специфик получает дополнительный импульс развития в российском научном дискурсе, проявляясь как в количественном, так и качественном варианте исследований. Целью исследования является выявление характера влияния значимых факторов, в том числе определяющих региональную специфику, на самооценку человеческого капитала для рынка труда в разных сегментах экономически активного населения. Авторы применяют новую (для российского научного дискурса) методику получения данных при ответах на группу вопросов и измерении общего человеческого капитала (для рынка труда). Применена авторская база данных, выделены группы факторов и определена их значимость для самооценки человеческого капитала в соответствии с известными теоретическими положениями, что также несет в себе элементы эмпирической новизны. Получены доказательные ответы на вопрос о влиянии наряду с традиционными факторами группы внешних факторов (степени удовлетворенности проживанием в регионе и уровня доверия к региональным властям) для отдельных категорий работающего населения на качество человеческого капитала на примере конкретного российского региона.

В условиях реализации модели устойчивого развития возникает необходимость пересмотра традиционных подходов к сущности и оценке человеческого капитала, воспроизводство которого определяет национальное богатство страны. Для республики Беларусь человеческий капитал составляет основу развития нации. Его сохранение и приумножение как фактора устойчивого развития обусловливают инвестиции, связанные с воспроизводством капитала, источниками формирования которых выступают чистые доходы населения, средства организаций и органов государственного управления. целью исследования является разработка теоретико-методологических и методических основ стоимостной оценки человеческого капитала для определения направлений инвестирования средств в его развитие. в статье рассмотрены подходы к дефиниции понятий «человеческий капитал» и «инвестиции в человеческий капитал», которые позволяют определить субъектов и объектов инвестиционной деятельности на различных уровнях национальной экономики. Предложен методический инструментарий стоимостной оценки человеческого капитала, основывающейся на положениях теории воспроизводственной ренты и учитывающей инвестиционную составляющую как движущий фактор его регионального и национального развития. Для оценки воспроизводства человеческого капитала разработан дисконтный показатель, обратный среднему периоду ожидаемой продолжительности жизни населения, косвенно выражающий его уровень и качество жизни. исследование построено на данных социально-экономического развития регионов республики Беларусь. Апробация методического подхода показала, что продуцирование человеческого капитала является постоянным и увеличивается во времени. Его устойчивое воспроизводство определяют чистые доходы населения и государственные инвестиции в развитие социальной сферы, включая образование и здравоохранение. Повышение профессионально-квалификационного уровня работников и улучшение условий их труда выступают основными направлениями инвестирования средств субъектами хозяйствования в человеческий капитал. Полученные результаты могут быть использованы при разработке социально-экономической политики и ее реализации на региональном уровне.

Международная миграция оказывает значительное влияние на демографическое и социально-экономическое развитие региона. Цель настоящего исследования - оценить положение и особенности адаптации мигрантов из стран Центральной Азии на региональном рынке труда и выявить ее тенденции. Социологическое исследование проводилось в марте - мае 2023 г. на территории Свердловской области при помощи анкетного опроса и разведывательного интервью. Для анализа были отобраны анкеты мигрантов из стран - основных поставщиков трудовых ресурсов на региональный рынок труда: Кыргызстана, Таджикистана и Узбекистана. В результате исследования были подтверждены некоторые выводы, сделанные в предыдущих исследованиях по данной тематике, выявлены новые тенденции. Отмечена специфика миграции на рынке труда Свердловской области, выраженная в высокой доле выходцев из Таджикистана, росте доли занятых в промышленном секторе и склонности к организации собственного бизнеса у выходцев из Кыргызстана. Выявлены факторы, которые помогают мигрантам адаптироваться на региональном рынке труда: особенности правового регулирования (Кыргызстан), знание русского языка, родственные связи, наличие образования, официально оформленной занятости, продолжительность нахождения на территории России, натурализация. Сделаны выводы, позволяющие повысить эффективность миграционной политики посредством контроля и стимулирования официальной занятости иностранных работников на основе формирования единой базы данных и постоянного мониторинга информации о трудовых мигрантах и членах их семей. Данное исследование представляет интерес для специалистов, занимающихся проблемами трудовой миграции. Ввиду разработки нового инструментария миграционной политики данное направление исследований имеет перспективы, особенно важным направлением может стать совершенствование практики применения трудового патента и проведения организованного набора.

Конкурентоспособность региона - проблема, остающаяся дискуссионной на протяжении длительного времени. Значимость ее решения возрастает, так как конкурентоспособность все больше становится не только показателем достижений, но и инструментом оценки деятельности региональных властей. Важность правильного понимания содержания этого явления обусловливается также потребностью в правильном определении задач для региональной политики и инструментов для управления регионом. Цель статьи - раскрыть подлинную природу конкурентоспособности региона как одну из форм проявления конкурентоспособности, показав особенности ее содержания. Посредством контент-анализа зарубежных и отечественных источников по проблеме показана невозможность ее решения на основе существующих подходов и доказана необходимость применения принципиально иного подхода - с позиций борьбы за экономические выгоды. Благодаря системно-воспроизводственному методу анализа обосновывается положение о том, что по своей природе конкурентоспособность - это способность хозяйствующих субъектов перераспределять созданную в экономике ценность в свою пользу. Конкурентоспособность региона трактуется как одна из форм проявления конкурентоспособности, возникающая в связи с обретением регионами признаков хозяйственной субъектности - наличие обособленных материальных интересов, властных и распорядительных полномочий, возникающих в связи с превращением регионов в звенья развития производительных сил общества. Это порождает возникновение конкуренции между ними за привлечение инвестиционных ресурсов как фактора достижения региональных целей. Конкурентоспособность региона определяется как способность региона перераспределять инвестиционные потоки в свою пользу посредством создания более привлекательных условий и стимулов для их применения. Помимо адекватного отражения природы конкурентоспособности региона такая трактовка обладает рядом преимуществ, таких как синтетичность, устойчивость, гибкость и операциональность.

В России исторически сложилась высокая региональная дифференциация социоэкономики, в том числе в сфере народонаселения. Новейшие процессы распространения информационно-коммуникационных технологий в регионах тоже протекают с разной скоростью. Влияние цифровизации на рождаемость населения мало изучено, требуется поиск релевантных методов выявления связей между обозначенными процессами. Целью исследования является оценка влияния цифрового развития регионов России на суммарный коэффициент рождаемости в регионах с разным уровнем использования информационно-коммуникационных технологий. В анализе использованы данные Росстата из сборников «Регионы России: социально-экономические показатели», раздел «Информационные и коммуникационные технологии». Применялись методы одномерной и многомерной статистической обработки данных. Проводилась кластеризация регионов РФ по 16 показателям, характеризующим уровень цифрового развития территории. Исследование выполнялось с пятилетним интервалом, в 2014 и 2019 гг. Выделено три кластера, условно названные «лучший», «средний» и «худший». Наиболее высокая поляризация цифрового развития наблюдалась в 2014 г.: в «среднем» кластере находилось 4 региона, в «лучшем» - 29, в «худшем» - 46. В 2019 г. поляризация сгладилась: в «среднем» кластере уже 45 регионов, в «лучшем» - 33, в «худшем» осталось 4: Республика Дагестан, Республика Северная Осетия - Алания, Чеченская Республика, Республика Тыва. Результаты показали, что средний суммарный коэффициент рождаемости ниже в тех кластерах, которые характеризуются более высокими показателями в области цифровизации. За 20142019 гг. в лучшем с точки зрения развития информационных и коммуникационных технологий кластере он снизился на 31,1%, в «среднем» - на 47,7%; в «худшем» кластере наблюдался рост рождаемости на 37,7%. Многослойность и взаимозависимость факторов влияния на процессы рождаемости не позволила точно оценить вклад конкретных факторов цифровизации на деторождение. Обоснована перспективность будущих исследований в направлении статистической оценки влияния цифровизации занятости на репродуктивное поведение.

В текущем контексте экономического развития Китая и его влияния на мировую экономику вопрос раскрытия роли человеческого капитала становится особенно актуальным. В этой статье реконструируется реалистичный показатель индекса человеческого развития (ИЧР) и соответствующих индексов измерений для КНР и ее провинций с 1990 г. по 2020 г. и проводится сравнение с основными странами мира или со странами, подобными провинциям Китая; обнаружена недооценка уровня ИЧР Китая по данным ПРООН. Для анализа роли человеческого капитала в текущих условиях экономического роста для мира, Китая и группы стран, близких к провинциям Китая по численности населения и оценке ИЧР, была построена модель, объединяющая человеческий капитал с качеством образованием и физический капитал. Результаты показывают, что КНР смогла преодолеть негативные условия, влияющие на ее способность к быстрому росту, и достичь 40-летних рубежей человеческого развития стран, условия которых близки к условиям нынешнего этапа ИЧР Китая, всего за 30 лет, и значительно сократить неравенство в уровне ИЧР провинций. К 2025 г. 90 % населения КНР, вероятно, достигнет очень высокого уровня человеческого развития, завершив тем самым трансформацию из развивающейся страны в так называемую развитую. Эмпирические исследования также показывают, что образовательный человеческий капитал объясняет почти 3/4 колебаний экономического роста в долгосрочной перспективе, при этом средняя продолжительность образования сохранит значительное влияние на экономический рост в течение следующих 10-30 лет. С учетом влияния демографических, институциональных, технологических факторов, а также целей, обозначенных в 14-м пятилетнем плане КНР, стоит ожидать увеличения продолжительности и повышение качества образования. Экономический рост КНР в последние десятилетия в значительной мере основан не только на существенном увеличении физического, но и, как показано в статье, человеческого капитала.

В России действует порядка 200 инструментов поддержки науки и инноваций, однако инновационная активность организаций составляет 12 %, что в 4-6 раз ниже, чем в большинстве технологически развитых стран. Международные санкции обостряют неотложность решения проблемы активизации инновационной составляющей технико-технологической конкурентоспособности страны. гипотеза настоящего исследования заключается в том, что повышение эффективности управления инновационными процессами в российских регионах требует перехода к целостной инновационной политике, нацеленной на гармонизацию развития региональных научно-технологических и производственных комплексов в интересах обеспечения технологического суверенитета. Цель статьи - совершенствование методологии и механизмов государственной инновационной политики РФ. Раскрыт авторский подход к реализации основных идей инновационной политики, ориентированной на миссию, применительно к специфике российских регионов. Обоснована целесообразность использования в РФ эшелонированной инновационной стратегии. На первом этапе усилия должны быть направлены на стимулирование инновационной деятельности в регионах с наиболее высоким уровнем развития науки и высокотехнологичных производств с поэтапным вовлечением в инновационные процессы менее развитых регионов. При выборе регионов предлагается учитывать следующие показатели: численность занятых НИОКР, объем отгруженной продукции высокотехнологичными и среднетехнологичными высокого уровня предприятиями, численность студентов вузов, бюджетную обеспеченность. С использованием рангового метода на основе данных Росстата проведен предварительный выбор 10 регионов, имеющих наилучшие предпосылки для реализации данного подхода (Москва, Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Нижегородская, Свердловская области и др.). Обоснованы актуальные инновационные миссии для этих регионов с учетом потребностей экономики в преодолении технологического отставания и снижении импортозависимости (инновационное импортозамещение, экономика замкнутого цикла и др.). Полученные результаты могут быть использованы при совершенствовании инновационной политики на федеральном и региональном уровнях. Одним из наиболее актуальных направлений дальнейших исследований является разработка теоретико-методологических основ формирования единого научно-технологического пространства России.

Новые вызовы, стоящие перед отечественной экономикой, требуют построения моделей, позволяющих адекватно оптимизировать процессы управления промышленностью на уровне региона. Данная работа посвящена разработке агент-ориентированной модели трехуровневого иерархического минимаксного управления региональным промышленным комплексом. Целью настоящего исследования является разработка методики решения задачи идентификации параметров агент-ориентированной модели управления промышленным комплексом региона на примере Свердловской области. Для выполнения поставленной цели предложено теоретическое обоснование реализуемого подхода, приведена формализация задачи идентификации параметров системы управления промышленным комплексом региона, описан алгоритм построения и отбора моделей для оценки параметров системы управления. В качестве метода решения задачи идентификации выбран подход на базе линейного регрессионного анализа. Подготовка информационной базы для апробации подхода проводилась в условиях Свердловской области по 28 видам экономической деятельности, относящихся к промышленному производству, по данным за 2005-2021 гг. При построении статистических моделей идентификации фазовый вектор задается следующими параметрами: среднегодовая численность работников предприятий, основные фонды, валовая добавленная стоимость, объем отгруженных товаров, выполненных работ и услуг, сальдированный финансовый результат организаций, инвестиции в основной капитал, затраты на внедрение и использование цифровых технологий. Вектор управления задан факторами привлечения бюджетных средств, а также привлечения средств кроме бюджетных (из внешних источников). В результате исследования построено 125 моделей достаточно высокого качества, которые могут быть использованы в решении задачи идентификации параметров для построения агент-ориентированной модели управления процессами развития промышленности Свердловской области. Полученные статистические модели позволяют установить связь между агентами, уточнить их специфику, рассчитать и дать оценку результатов применения механизмов управления. Предложенный подход применим для построения прогнозов развития регионального промышленного комплекса в соответствии с планируемыми управляющими воздействиями, а также для вычисления оптимального набора управляющих воздействий для достижения промышленностью целевых параметров.

Роль внешнеэкономических связей для экономики России в досанкционный период имела очевидную тенденцию к усилению - при увеличении ВВП страны к 2013 г. по сравнению с 2000 г. в 1,75 раза рост импорта за этот же период составил в сопоставимых ценах 5,7 раза. При всех фактических и потенциальных эффектах использования сравнительных преимуществ усиление зависимости от внешних рынков имело и негативные последствия. Целью выполненного исследования была оценка зависимости спроса на импортные товары с учетом сложившейся структуры межотраслевых связей в российской экономике. В работе изложены результаты первого этапа сравнения прямых и полных затрат в целом для российской экономики, дано описание математического инструментария, использовавшегося для расчета показателей импортозависимости российской экономики. В перспективе этот подход будет распространен на пространственную экономику в разрезе двух макрозон - европейской и азиатской частей страны. Статистические данные показывают, что прямая импортоемкость российской экономики примерно равна 6 %, что меньше, чем в среднем для мировой. Значение индекса вертикальной специализации составляет около 11 %, что отражает относительно невысокую зависимость экспорта отечественных товаров от импорта. За период 2014-2020 гг. наибольшие снижения полных затрат импорта характерны для продукции целлюлозно-бумажной промышленности (-5 %) и производства транспортных средств (-3 %), обеспеченных в основном снижением прямой импортоемкости этих отраслей. В целом влияние вынужденного импортозамещения после 2013 г. оказалось негативным для большинства регионов. Используемый инструментарий может применяться в прогнозировании торгового баланса и последствий реализации различных сценариев политики импортозамещения. Ввиду учета в косвенных и полных затратах потоков продукции, относящихся только к промежуточному потреблению, представляется целесообразным в перспективе развить используемую методику в направлении учета и инвестиционных товаров

В последние годы российская экономика пережила серию санкционных и пандемических шоков, однако реакция российских регионов на них оказалась весьма различной, что объясняется разным пространственным положением и отраслевой структурой их экономик. В настоящей статье на основе помесячных данных за 2016-2023 гг. оценивается в динамике уровень стресса региональных физических объемов промышленного производства, оборота розничной торговли и объема платных услуг населению. Индекс стресса рассчитывался как скользящая разница между стандартным отклонением и средним темпом прироста показателя к сопоставимому периоду прошлого года. Интегральный индекс стресса представлен в виде простой суммы частных индексов стресса, нормированных с помощью метода эквивалентных дисперсий в пределах панельной выборки. В результате получены временные ряды частных и интегрального индексов стресса в масштабах страны, федеральных округов и субъектов РФ, проведены межрегиональные сравнения среднего уровня стресса в рассматриваемом периоде и в трех его подпериодах (допандемическом, пандемическом (03.2020 -02.2022) и постпандемическом / новом санкционном). Полученные данные свидетельствуют о большей и относительно однотипной чувствительности сферы услуг российских регионов к пандемии, разной реакции промышленности регионов на санкционные шоки, что создавало эффект диверсификации в масштабах страны, большей реакции торговли на пандемический шок и промышленности на новый санкционный шок. В среднем наиболее уязвимыми к шокам оказались субъекты Северо-Кавказского ФО, а наибольшую устойчивость проявили регионы Сибирского ФО. Исследование показало, что важными факторами устойчивости реального сектора региональных экономик к пандемическому шоку являются отраслевая структура и уровень доходов в регионе, а к санкционным шокам-также его пространственное размещение.

Москва - крупнейший регион России, лидирующий по многим социально-экономическим показателям и в силу своего масштаба влияющий на экономику страны в целом. Это определяет цель исследования - построение модели для прогнозирования основных индикаторов развития московской экономики. Реализация данной цели предполагает выполнение следующих основных задач: а) выбор оптимального типа модели и прогностических методов, б) преобразование доступной региональной статистики в форму, позволяющую применять эти методы, в) нахождение алгоритма для учета влияния детализированных бюджетных расходов на московскую экономику, г) комбинацию результатов выполнения предыдущих задач для построения прогнозной модели. В статье описана разработанная авторами среднесрочная сценарная модель экономики Москвы, в рамках которой сочетаются межотраслевой и эконометрический подходы к прогнозированию экономического развития. Обосновывается использование наилучших кросс-валидационных метрик для выбора оптимальных с точки зрения прогнозирования эконометрических моделей. Разработан алгоритм перевода сумм расходов по детализированным кодам расходов бюджетной классификации в отраслевой разрез. Предложен подход к оценке влияния расходов московского бюджета на экономику с учетом внутригородских межотраслевых связей. Приведены результаты модельных расчетов, в рамках которых в качестве сценариев используются два комплексных макроэкономических прогноза: базовый прогноз Минэкономразвития России (апрель 2023 г.) и инерционный прогноз ИНП РАН (март 2023 г.). Сценарий Минэкономразвития в числе прочего предполагает прирост ВВП России в постоянных ценах в 2023-2025 гг. в 1,2, 2,0 и 2,6 % соответственно. Прогнозные темпы прироста московского ВРП в этом сценарии - 0,5, 0,8 и 1,2 % соответственно. Согласно выполненным расчетам, к 2025 г. московский ВРП в текущих ценах увеличится в зависимости от сценария до 30,9-31,7 трлн руб., а мультипликатор московских бюджетных расходов на ВРП в 2023-2025 гг. будет оставаться на уровне 0,76-0,77.

Арктические регионы россии отличаются низким уровнем развития круглогодично действующих наземных путей сообщения. в этих условиях воздушный транспорт является основой пассажирских перевозок. однако в настоящее время уровень авиационной подвижности населения этих регионов существенно отстает от общероссийского. в статье обоснована необходимость повышения уровня транспортной доступности арктических регионов за счет развития внутренней сети социально значимых авиационных маршрутов. План развития маршрутной сети предлагается разрабатывать на основе прогнозирования пассажиропотоков по действующим и потенциальным авиационным маршрутам внутри арктического региона. в качестве метода прогнозирования пассажиропотоков по действующим маршрутам используется модель множественной регрессии, на основе которой разработана методика двухуровневого прогнозирования. данная методика позволяет на первом уровне рассчитать пассажиропоток, формируемый на местных маршрутах между отдаленными населенными пунктами и центром арктического района, на втором уровне- с учетом результатов первого уровня спрогнозировать пассажиропоток между центрами арктических районов и основным аэропортом региона, из которого выполняются прямые рейсы за пределы региона. Для прогнозирования пассажиропотоков по новым потенциальным маршрутам разработана вероятностная модель количества совершаемых полетов одним жителем в год на основании анализа сложившихся социально-экономических связей, целей совершения перелета и существующей инфраструктуры в начальной и конечной точках маршрута. Результаты прогнозирования пассажиропотоков существующих маршрутов показывают, что для повышения авиационной подвижности населения необходимо обеспечить увеличение частоты и регулярности выполнения местных рейсов за счет оптимизации парка воздушных судов. Результаты прогнозирования пассажиропотоков новых потенциальных маршрутов доказывают необходимость открытия субсидируемых прямых рейсов между центрами соседних арктических районов, в которых имеются определенные объекты социальной инфраструктуры.