The multilevel approach to definition of optimum indicators of regional security based on economic-mathematical modeling

Pogodina Irina Vladimirovna PhD in Law Head of the Department of Civil Law at Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs.  600005, Russia, Vladimirskaya oblast', g. Vladimir, ul. Severnaya, 108, kv. 35 irinapogodina@mail.ru Other publications by this author     Fraimovich Denis Yur'evich PhD in Economics Associate Professor, Department of Economics and Investment and Innnovation Management, Vladimir State University named after A.G. and N.G. Stoletovs. 600000, g. Vladimir, ul. Gor'kogo, d. 87, VlGU fdu78@rambler.ru Other publications by this author

Mishchenko Zorislav Vladimirovich PhD in Technical Science Associate Professor, Department of Quality Management and Technical Regulation of the Vladimir State University named after A.G. and N.G. Stoletovs. Zvm2002@rambler.ru

В начале XXI века в нашей стране в результате незавершенных и во многом неудачно реализованных реформ сложилась неустойчивая ситуация, в которой многие серьезные противоречия не были надлежащим образом урегулированы и продолжают нарастать, в том числе в неявной форме, неотвратимо приближая момент их сознательного или стихийного разрешения. В то же время процесс осознания и научного осмысления этих противоречий с очевидностью отстает от их появления и созревания, что усиливает риск утраты контроля за развитием ситуации по стихийному деструктивному сценарию.

В настоящий момент российские регионы характеризуются глубокими различиями в экономической специализации и социальной структуре населения. Семикратный размах колебаний по базовому показателю экономического развития регионов (ВРП) показывает серьезность проблемы регионального неравенства в России.

Препятствия для осуществления унифицированной региональной политики в России возникают именно ввиду сильной дифференциации: трудности, с которыми встречается один регион, могут быть совершенно нехарактерны для другого: например, рост населения в республиках Северного Кавказа и его сокращение в сельской местности Нечерноземья, развитие промышленности в старопромышленных зонах и создание новых технокомплексов. Россия отличается дробностью регионального деления: наша страна занимает первое место среди федеративных государств мира по числу субъектов Федерации (83 против 51 в США, 27 в Бразилии, 16 в Германии, 13 в Канаде). В результате, анализ экономической и социальной ситуации в российских регионах превращается в трудоемкую задачу: каждый регион нужно анализировать отдельно, учитывая влияние статистических флуктуаций, а также, что немаловажно, неполноту и неточность официальных оценок.

Сложность задачи по формированию региональной статистики стала особенно заметной во время кризиса 2008–2010 гг. На коротких временных интервалах мониторинг кризисных явлений и антикризисных мер не позволил оценить масштаб этих процессов в регионах, сопоставить их между собой, выделить регионы, которые остро нуждаются в помощи для преодоления стагнации. В то же время проведение федеральной региональной политики требует понимания тенденций развития территорий, анализа ситуации в краткосрочном и долгосрочном плане. Региональные власти также нуждаются в понимании трендов развития соседних территорий, а также регионов со схожими ресурсами и проблемами. Одним из частых подходов является создание классификаций под конкретные задачи: бюджетные потоки, развитие инфраструктуры и освоение территории, финансовые потоки или демографические проблемы.

Таким образом, общегосударственная стратегия региональной модернизации, предусматривающая повышение благосостояния населения, должна быть неоднородной по отношению к различным субъектам РФ. Это обусловлено существенной дифференциацией в развитии регионов, определяемой природно-климатическими, демографическими, политическими и социальными факторами. В целом европейская часть России занимает 23,2 % территории страны, на которой сконцентрировано 71 % ВРП субъектов, и этот экономический вес постепенно увеличивается.

Дифференциация и хронический разрыв в уровнях социально-экономического развития субъектов федерации в значительной мере осложняют реализацию задачи достижения их экономической и социальной безопасности в условиях курса модернизации экономики.

Исходя из этого, объективная оценка использования хозяйственного и социального потенциала региона требует расчета интегрального показателя. При этом термин «конкурентоспособность» для региона вряд ли применим, т.к. субъект может быть достаточно развитым в какой-то определенной сфере хозяйствования и не отвечать темпам, заданным лидерам по другим направлениям. Как справедливо замечает А. Г. Гранберг, «понятие отсталости (слаборазвитости) региона является относительным. Оно имеет смысл только в контексте общей социально-экономической ситуации в стране» ^[2].

В итоге возникает проблема определения места (уровня использования потенциала) конкретного субъекта Российской Федерации в системе межрегионального взаимодействия.

В большинстве случаев при оценке экономической безопасности в региональном развитии и выработке соответствующего модернизационного курса применяются подходы описательного плана: матрицы, структурно-логические схемы, экспертные заключения и т.д. На данном фоне предложенные в исследовании оценочные подходы принципиально отличаются от обозначенных выше и позволяют давать не только количественную характеристику социально-экономических позиций региона, но и выбирать приоритеты в инновационном развитии экономики конкретной территории, что обуславливает возможность их применения в практической деятельности.

Представляется, что корректный анализ экономической безопасности региона требует многоуровневого подхода, который базируется на определении трёх индикаторов региональной безопасности (РБ_i), оцениваемых по общей формуле расчета базисного индекса ^[3]:

РБ_i= Ф_i/Р_i,, (1)

где Ф – фактически достигнутая регионом результирующая величина; Р – расчетное (плановое) значение результирующего показателя, i – номер уровня рассматриваемых индикаторов. В качестве результирующей величины принимается ВРП на душу населения.

При этом индикатор РБ₁ характеризует степень использования внутреннего потенциала субъекта Федерации; индикатор РБ₂ позволяет определить уровень его развития по отношению к подобным по укладу и динамике функционирования регионам в рассматриваемом федеральном округе; индикатор РБ₃ отражает степень использования ресурсных возможностей региона применительно к функционированию всего федерального округа (например, Центрального).

Поэтому с помощью многоуровневого подхода возможно определение интегрального показателя региональной безопасности и характеристика использования потенциальных возможностей субъекта федерации по осуществлению курса модернизации.

Расчеты предлагается производить на примере Владимирской области, входящей в Центральный федеральный округ Российской Федерации и имеющей по сравнению с соседними субъектами положительные и отрицательные стороны.

Для выявления сложившихся тенденций развития региона в качестве методики исследования необходимо использовать такую модель, которая наиболее полно отражала бы направления, особенности взаимовлияния и динамику происходящих процессов.

Расчетное (плановое) значение результирующего показателя целесообразно определить методом регрессионного анализа ^[4] на основе используемых факторов, при условии, что регрессионная модель статистически значима.

Проводимый анализ базируется на четырёх блоках факторов (переменных – Х), которые наиболее информативно и качественно характеризуют соответствующие условия развития субъекта в сопоставлении с другими регионами (табл. 1).

Логика оценки РБ₁ по табл. 2 состоит в том, чтобы на полученную функцию, характеризующую закономерности развития региона в ретроспективе, наложить на фактически достигнутые показатели следующего периода и сопоставить расчетный ВРП на душу населения и достигнутый (в 2009 г.). Необходимо подчеркнуть, что полученный в ходе решения регрессионного уравнения критерий имеет динамический смысл, т.е. рассчитывается по итогам определенного периода развития субъекта. Все исходные данные для проведения расчета базируются на официальных данных Росстата^[5].

Расчет значений парного коэффициента корреляции показал, что между факторами Х₁, Х₆, Х₇, Х₈, Х₁₆ существует сильная и статистически значимая взаимосвязь, фактор Х₁₁ с другими факторами и результирующей величиной практически не связан, а фактор Х₁₀ имеет слабую статистически значимую взаимосвязь с t, Х₁, Х₇, Х₈. Исходя из вышесказанного, целесообразно внести в статистическую регрессионную модель факторы t, Х₁.

При этом линейную взаимосвязь между результирующей величиной и выбранными факторами можно считать значимой (коэффициент корреляции R= 0,999) и статистически весомой, поскольку величина критерия Фишера находится на низком уровне – р = 0,00.

Далее для расчета параметров модели был проведен множественный регрессионный анализ. Как следует из полученных результатов (табл. 3), все коэффициенты статистически весомы, имеют малую погрешность, что также подтверждается низким уровнем значимости критерия Стьюдента. Это доказывает возможность и целесообразность использования выбранных факторов в регрессионной модели. С учетом полученных значений коэффициентов она примет окончательный вид:

(2)

Согласно детальной оценке качества регрессионной модели величина остатка достаточно мала по абсолютному значению и по относительному значению не превышает 6 % для отчетных периодов 2000 – 2009 гг. Это свидетельствует о хороших прогностических свойствах полученной регрессионной модели (рис. 1) и возможности ее использования для дальнейшего анализа.

Таблица 3. Результаты множественного линейного регрессионного

анализа

Подставляя вместо t, Х₁ фактические результаты, достигнутые регионом за 2009 г. ^[6], в полученное уравнение, можно оценить ожидаемое значение ВРП на душу населения за этот период:

(руб./чел.).

Рис. 1. Общий вид линейной регрессионной модели (2)

и расположение экспериментальных данных

Поэтому коэффициент использования внутреннего потенциала региона (РБ₁)составляет 131342,0/130168,86 = 1,009, что говорит о близкой к норме (РБ_норм. = 1) и устойчивой тенденции развития.

Для оценки индикатора РБ₂ требуется выбрать группы сопоставимых регионов. При этом наиболее подходящим вариантом классификации субъектов в исходном 17- факторном пространстве при объеме выборки – 18 элементов (регионов ЦФО) является метод формирования иерархического дерева бинарных кластеров. Статистическое моделирование проводилось в программном комплексе STATISTICA 8.0.

Анализ полученной дендрограммы позволяет выявить четыре группы кластеров (рис. 2). Исходя из значения ВРП на душу населения, их можно назвать: лидеры (активные): Липецкая область (C9) и г. Москва (С18); претенденты на лидерство: Белгородская (C1), Московская (C10), Калужская (С6), Тверская (С15) области; умеренно-стабильные: Ярославская (C17), Тульская (С16), Курская (C8), Воронежская (С4), Тамбовская (C14), Смоленская (C13), Рязанская (C12) и Владимирская (C3) области; аутсайдеры: Орловская (С11), Костромская (C7), Ивановская (C5) и Брянская (С2) области.

Полученные результаты позволяют утверждать, что второй индикатор использования потенциала экономической безопасности по Владимирскому региону согласно формуле (1) составит: РБ₂ = 131342,5/136184,7 = 0,96, что свидетельствует о близкой к норме, но не совсем оптимальной тенденции развития.

Рис. 2 Дендрограмма кластерного анализа для регионов ЦФО

Анализ статистических показателей третьего уровня для РБ₃ сводится к окончательному уравнению регрессии следующего вида:

Y=760740 +1,9 Х₁+922,4 Х₂+10685 Х₆ - 3,1 Х₁₁. (3)

По аналогии с этапом расчета по РБ₁ в полученное регрессионное уравнение были подставлены результаты, достигнутые Владимирской областью за соответствующий период. В итоге ожидаемое значение ВРП на душу населения получилось равным 131577,4, в то время как реально достигнутый показатель определялся в размере 131342,5 руб. Соответственно третий индикатор использования инновационно-воспроизводственного потенциала региона (РБ₃) составляет 0,998, что свидетельствует о близкой к норме тенденции развития.

В качестве индикатора оценки функционирования субъекта предложен интегральный показатель его инновационно-воспроизводственного развития (I _РБ), характеризующий потенциальные возможности по осуществлению выдвинутых задач инновационной модернизации региональной экономики.

Учитывая, что индикаторы РБ₁, РБ₂, РБ₃ характеризуют отдельные независимые свойства хозяйственного потенциала региона, то обобщённый индекс инновационно-воспроизводственного развития субъекта Российской Федерации I _РБ предлагается определить как евклидово расстояние от нулевой точки в пространстве трёх равнозначных факторов (частных показателей качества) ^[1] по формуле (4):

. (4)

Исходя из анализа частных индикаторов (РБ_i), можно сделать вывод, что регион развивается в устойчивом режиме, если все три отношения для РБ₁, РБ₂, РБ₃ равны или более 1. Следовательно геометрическое место точек, соответствующее оптимальному развитию региона, будет сектором сферы с положительными РБ₁, РБ₂, РБ₃ и радиусом, равным (рис. 3). По формуле (4) интегральный показатель инновационно-воспроизводственного развития Владимирской области составит .

Таким образом, полученный результат дает возможность интерпретировать, насколько используется совокупный потенциал субъекта Российской Федерации. Как видно, фактический обобщенный индикатор развития (1,71) меньше нормативного (1,73), хотя и незначительно отстает от него. Поэтому позиции Владимирской области с точки зрения обеспечения социально-экономической безопасности выглядят недостаточно оптимальными, т. е. заложенные в ресурсные компоненты региона ресурсные возможности для целей модернизации используются субъектом не в полной мере.

Рис. 3. Геометрическая интерпретация оценки уровня региональной безопасности по векторному критерию (4)

При этом подтверждается основная гипотеза исследования, заключающаяся в том, что даже относительно высокие показатели развития региона (ВРП на душу населения, уровень инновационной и экономической активности и т. д.) еще не свидетельствуют о его оптимальных позициях и особом положении, а точнее – высоком уровне безопасности.

Состояние анализируемой категории наглядно доказывает, что реализация задач, направленных на укрепление экономического федерализма, не может носить унифицированного подхода к проведению для всех субъектов одинаковых экономических реформ, ориентированных на средние условия.

Вычисленное значение интегрального показателя результате использования многоуровневого подхода и экономико-математических процедур дают основание утверждать, что совокупный потенциал региона для обеспечения его хозяйственной безопасности используется не в полной мере.

Это может объясняться тем, что у всех субъектов разные «стартовые» возможности, де факто различное финансирование, а также институциональные, политико-правовые, климатические, экологические и иные условия. Поэтому только многоуровневый подход позволяет формулировать определенные выводы по поводу эффективности привлечения региональных научно-технологических, демографических и экономических ресурсов каждого отдельно взятого региона.

В то же время в качестве предположения, вытекающего из результатов расчетов, можно сформулировать утверждение, что область может достигнуть более высоких показателей среди умеренно стабильных регионов.

При сохранении положительной экономической динамики решающий вклад в ВВП Российской Федерации пока еще вносят энергосырьевые сферы, обладающие реальным экспортным потенциалом, в то время как значительная часть обрабатывающей промышленности утрачивает всякие перспективы для развития. Изложенному сценарию пока еще сохраняется реальная альтернатива – активизация имеющегося научно-производственного потенциала для достижения и поддержания приемлемого уровня доходности конкретных отраслей и секторов российской экономики и обеспечения оптимального уровня безопасности. Но такая альтернатива никак не сможет реализоваться спонтанно, без рационального участия регионов.

Поэтому стратегия Российской Федерации, ориентирующая регионы на осуществление модернизации, обуславливает необходимость проведения субъектами социально-экономической политики на инновационной основе. В свою очередь, регион является достаточно самостоятельной подсистемой со своим собственным экономическим и ресурсным пространством. С другой стороны, он рассматривается в качестве субъекта Федерации, являющегося частью национальной экономики и участвующего в формировании цельной хозяйственной конъюнктуры России.

В свете указанной двойственности возникает необходимость интегральной оценки уровня безопасности региона, учитывающей как динамику внутреннего функционирования, так и позиции субъекта по отношению к другим территориям.

При этом следует заметить, что номенклатура включенных в модель факторов может корректироваться в ходе совершенствования. Универсальный характер рассматриваемой методики позволяет варьировать перечень оцениваемых параметров, исходя из информационных возможностей, объекта исследования, а также квалификации привлекаемых аналитиков.

Приведенный методический подход дает возможность анализировать влияние отдельных факторов, обеспечивающих сбалансированное развитие региона с точки зрения сохранения его безопасности, а также оценивать возможные изменения в перспективе.