Роль стратегического планирования в обеспечении межрегионального экономического сотрудничества

Размещено на http://www.allbest.ru/

Роль стратегического планирования в обеспечении межрегионального экономического сотрудничества

Грачев С.А.

Гундорова М.А.

Доничев О.А

Введение

Преодоление кризисных явлений в российской экономике, развитие процессов импортозамещения и «реиндустриализации», подразумевающих активизацию деятельности органов власти, науки и бизнеса в работе по инновационному развитию отраслей народного хозяйства объективно требуют реальных действий по углублению межрегиональной экономической интеграции. В то же время активизация межрегионального экономического сотрудничества в значительной степени зависит от того, насколько подробно задачи экономического взаимодействия отражены в планах и программах регионального функционирования и особенно в стратегических планах развития регионов.

Исходя из этого процессы стратегического планирования регионального развития, наращивания инновационного и экономического потенциала территорий приобретают особое значение. Межрегиональное хозяйственное взаимодействие в целях обеспечения экономического роста позволяет субъектам Федерации повышать свою инвестиционную и инновационную привлекательность, конкурентоспособность и обеспечивать повышение жизненного уровня и благосостояния проживающего в них населения.

межрегиональный инновационный ресурсообменный интеграция

Методика и методы исследования

В работе предлагается методика прогнозирования экономического роста и социально-экономического развития федеральных округов России на основе установленных корреляционных зависимостей показателей товарного обмена между федеральными округами.

В основу производимого исследования положена задача установления зависимости между стратегиями социально-экономического развития региона и федеральных округов, и отражения в них проблем межрегионального экономического обмена в целях создания единого экономического пространства федеральных округов и России в целом. Затем на основании данных товарного обмена, представленных в статистических сборниках, данных товарного обмена, установить возможную зависимость товарообмена между округами и уровнем их социально-экономического развития. Поскольку показатели экономического обмена между округами различаются в значительной мере, то с целью создания перечня факторов для прогнозирования развития округов и упрощения расчетов произведена нормализация базы данных и выполнен кластерный анализ, характеризующий обменные операции.

После этого произведен расчет баланса ресурсообменных операций между федеральными округами. Полученные показатели служат информационной базой для прогнозирования развития округов, в качестве меры оценки которого используется суммарный по округу валовой региональный продукт.

Для построения модели применяется регрессионный анализ. Данная методика является новой и может использоваться администрациями округов и органами власти и управления при стратегическом планировании социально-экономического развития.

Модели и полученные результаты

В целях анализа отражения проблем межрегиональной инновационной интеграции в стратегиях социально-экономического развития регионов Центрального федерального округа нами проанализированы в сети Интернет соответствующие стратегии. Как известно, принятие Федерального закона от 28 июня 2014 г. № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» естественным образом предполагало создание необходимой институциональной базы на всех уровнях федеральной «вертикали» в виде соответствующих стратегий развития на федеральном, региональном и муниципальном уровнях. Как показало проведенное исследование, спустя более двух лет после принятия этого закона стратегических документов, очерчивающих перспективы социально-экономического развития, нет ни на федеральном уровне, ни на уровне Центрального федерального округа, не разработаны стратегии и в большинстве субъектов федерации округа, включая г. Москву, по крайней мере, обнаружить их не удалось. Формально, по всем территориям действуют стратегии развития включительно до 2020 года, а новые до 2030, разработаны и утверждены только в 6 областях - Владимирской, Калужской, Тамбовской, Тверской, Тульской и Ярославской областях. При этом Ярославская стратегия до 2030 года была утверждена еще в 2007 году и соответствие ее закону № 72-ФЗ можно считать довольно относительным. Вновь разработанные стратегии отражают весь спектр задач и проблем регионов, подробно описывают направления и механизмы реализации предстоящего перспективного развития, однако вопросы формирования межрегионального инновационного сотрудничества и создания единого экономического пространства и межрегионального ресурсного обмена в них отражены довольно поверхностно. Ни одна региональная администрация не рассматривает развитие интеграционных процессов с определенными территориями как одно из основных условий стратегического планирования социально-экономического развития. Между тем, развитие федеративных отношений и межбюджетного регулирования находятся в центре внимания всех новых стратегий.

При этом мы должны заметить, что единое экономическое пространство, несмотря на имеющуюся фрагментарность, усилиями регионов и при поддержке администраций федеральных округов с большими трудностями, но все же формируется.

В таблице 1 представлен логистически-воспроизводственный анализ. Он выполнен за 2014 год, последний год за который статистические органы публикуют информацию о межрегиональном ресурсном обмене. В более поздних статистических сборниках отсутствуют данные о вывозе из регионов продукции и сырья производственного назначения. Тем не менее, мы можем определить существующие взаимосвязи, используя имеющиеся за 2014 год данные, согласно которым объемы ввоза потребляемой продукции по большинству округов и значительному количеству товаров превышают объем вывоза. Так, например, Центральный федеральный округ ввозит на свою территорию 17 из 20 учитываемых позиций или 85%, Уральский также 17 (85%), Дальневосточный - 19 (95%), Северо-Западный - 16 (80%), Крымский - 17 (85%), Южный - 14 (70%), Северо-Кавказский - 13 (65%), Сибирский - 11 (55%), Приволжский - 7 (35%). В то же время Приволжский федеральный округ является лидером по обеспечению соседних регионов необходимой продукцией и товарами, его вывоз составляет 13 позиций или 65% общего обмена производимой продукцией. В Сибирском округе таких позиций 9 (45%), в Северо-Кавказском 7 (35%), в Южном - 6 (30%). Эти округа традиционно являются поставщиками энергоносителей, финишных продуктов перерабатывающей промышленности или сельского хозяйства и составляют определенное исключение.

Выполненный анализ свидетельствует, с одной стороны, о наличии традиционно развивающихся в макрорегионах видов экономической деятельности, что в принципе свидетельствует об углублении дифференциации в их развитии, но с другой стороны, развивающиеся межрегиональные ресурсообменные связи формируют единое экономическое пространство не только макрорегионов (округов), но и страны в целом.

Таблица 1. Соотношение показателей межрегионального логистически-воспроизводственного обмена по федеральным округам за 2014 г.

Анализируя структуру операций по ввозу-вывозу производственной продукции, можно выделить среди нее несколько групп:

- продукция автомобильной сферы (автомобили легковые, шины, покрышки для грузовых автомобилей; шины, покрышки пневматические для легковых автомобилей);

- продукция топливно-энергетического комплекса (бензины автомобильные, топливо дизельное, мазут топочный, уголь);

- продукция перерабатывающей промышленности (прокат черных металлов, трубы стальные, пиломатериалы, портландцемент).

Следует отметить, что структура ввоза и вывоза сформирована естественным образом под влиянием сложившейся специализации регионов в составе федеральных округов. На основе анализа данной продукции был выполнен кластерный анализ по указанным выше показателям, характеризующим обменные операции (рис. 1-2). При этом в анализе не рассматривался Крымский федеральный округ, что связано с недостаточностью данных.

Рассматривая результаты кластерного анализа ресурсообменных операций, следует отметить, что в общую модель развития не укладывается Центральный федеральный округ (С_1). Остальные округа можно разделить на несколько групп:

- С_2 - Северо-Западный федеральный округ;

- С 3 - Южный федеральный округ и С_5 - Приволжский федеральный округ;

- С_4 - Северо-Кавказский федеральный округ, С_6 - Уральский федеральный округ, С_7 - Сибирский федеральный округ, С_8 - Дальневосточный федеральный округ.

Группировка округов по ввозным операциям несколько иная:

- С_4 - Северо-Кавказский федеральный округ и С_8 - Дальневосточный федеральный округ;

- С_2 - Северо-Западный федеральный округ, С_3 - Южный федеральный округ - С_6 - Уральский федеральный округ, С_7 - Сибирский федеральный округ.

Центральный и Приволжский федеральные округа развиваются по иным моделям, чем остальные регионы.

С_1 - Центральный федеральный округ; С 2 - Северо-Западный федеральный округ, С_3 - Южный федеральный округ: С 4 - Северо-Кавказский федеральный округ; С_5 - Приволжский федеральный округ; С_6 - Уральский федеральный округ; С_7 - Сибирский федеральный округ; С_8 - Дальневосточный федеральный округ

Рисунок 1. Дендрограмма операций по вывозу продукции на уровне федеральных округов.

С 1 - Центральный федеральный округ; С 2 - Северо-Западный федеральный округ, С_3 - Южный федеральный округ; С_4 - Северо-Кавказский федеральный округ; С_5 - Приволжский федеральный округ; С_6 - Уральский федеральный округ; С_7 - Сибирский федеральный округ; С_8 - Дальневосточный федеральный округ

Рисунок 2. Дендрограмма операций по ввозу продукции на уровне федеральных округов

С целью прогнозирования развития округов и упрощения их ранжирования выполняем нормализацию статистической базы данных. Так как в данных имеются относительно редкие выбросы, намного превышающие типичный разброс (как правило, это данные по Центральному федеральному округу или Приволжскому федеральному округу), то в этом случае гораздо надежнее ориентироваться не на экстремальные значения, а на типичные, то есть такие статистические характеристики данных, как дисперсия. Таким образом, нормализацию данных предлагается провести по формуле:

xi- фактическое значение показателя i-го региона; - среднее значение оцениваемого показателя среди регионов; ? - стандартное отклонение.

На основании данной формулы были получены нормализованные данные по всем ресурсообменым операциям.

Полученные таким образом показатели по укрупненным группам индикаторов представлены в таблице 2.

Таблица 2 Показатели операций по ввозу-вывозу федеральных округов

Источник: авторская разработка

Анализируя данные, представленные в таблице 2, можно сделать вывод, что лидером по величине индексов, и, соответственно, по объему ввозных операций по всем категориям является Центральный федеральный округ, а по объему вывозных операций - Приволжский федеральный округ. При этом следует отметить, что структура полученных индикаторов, которые представляют собой усредненную величину, не учитывает полное отсутствие отдельной категории в структуре операций ввоза-вывоза, таковым является, например, Северо-Кавказский федеральный округ, имеющий нулевые показатели по операциям ввоза труб стальных, угля и т.д., что объясняется сложившейся исторически специализацией региональной экономики.

Однако более показательными являются данные, характеризующие баланс операций по ввозу-вывозу, которые представляется возможным определить, как разницу между индикаторами вывоза и ввоза. Исчисленная подобным образом величина может быть использована в том числе и для определения или подтверждения промышленной специализации региона. Вывод о наличии собственного производства и, соответственно, более низкой зависимости от внешней среды, делается в случае, если указанный выше баланс положителен, т.е. вывоз продукции преобладает над ввозом.

Вычисленный баланс по операциям представлен в таблице 3.

Таблица 3. Баланс ресурсообменых операций

Источник: авторская разработка

Из данных таблицы следует, что, судя по положительной величине баланса, продукция автомобильной сферы производится в Северо-Западном, Северо-Кавказском и Приволжском федеральных округах; продукция топливно-энергетического комплекса в Северо-Кавказском и Приволжском, а также Сибирском федеральном округах; продукция перерабатывающей промышленности - в Северо-Западном, Южном, Сибирском и Дальневосточном федеральных округах.

Полученные показатели могут служить базой для прогнозирования развития регионов, традиционным показателем оценки которого принимается валовой региональный продукт. Для построения модели был использован регрессионный анализ. Регрессией y по x принимается зависимость e(y/x)=f(x) математического ожидания некоторой случайной величины y от значения независимой переменной x. Задача регрессионного анализа заключается в поиске функции (f), которая описывает эту зависимость, и отличается по каждому округу под влиянием независимых величин.

В данном случае в качестве независимых величин используются полученные показатели баланса по категориям ввоза-вывоза, а прогнозируемой величиной - значение валового регионального продукта (ВРП) по округам. Данные для прогнозирования развития округов выглядят следующим образом: автокомпоненты и готовые изделия - Х1; продукция топливно-энергетического комплекса - X2; продукция перерабатывающей промышленности - Х3.

Полученные значения ВРП представлены в таблице 4. Кроме того был исчислен коэффициент соответствия прогнозной величины ВРП и фактического значения, который определяется как отношение разницы фактической и прогнозной величин ВРП к фактическому.

Таблица 4

Результаты регрессионного анализа по федеральным округам

Источник: авторская разработка

Анализируя полученные коэффициенты соответствия, следует отметить, что в большинстве случаев они имеют значение, не превышающее по модулю 0,1, что свидетельствует о приемлемой точности модели.

Заключение

Таким образом, произведенные в данной статье расчеты, построение баланса ввоза-вывоза продукции между федеральными округами, выполненные кластерный и корреляционный анализы позволили установить зависимость между объемами ввоза-вывоза и суммарными величинами ВРП по округам, что позволяет использовать данный подход для стратегического планирования развития социально-экономических систем на основе оценки балансов операций по ввозу-вывозу продукции соответствующих округов. Предложенная методика является новой и имеет унифицированный характер, поэтому применима для любого территориального уровня. Использованный подход может быть применен в практической деятельности органов власти и управления различных уровней для контроля, корректировки и прогнозирования важнейших социально-экономических индикаторов.

Более того отсутствие после 2014 года в статистических сборниках данных экономического обмена между федеральными округами произошло, по нашему мнению, из-за снижения этих показателей в результате последствий экономического кризиса и санкций западных государств. Считаем, что преодоление кризисных явлений в экономике даст возможность расширить экономический обмен между округами и регионами, и соответствующие данные могут будут представлены органами государственной статистики, что создаст условия для более полного отражения имеющихся ресурсно-обменных связей и, соответственно, позволит расширить горизонты стратегического социально-экономического планирования и прогнозирования показателей роста суммарного валового регионального продукта федеральных округов.

Список литературы

1. Ansoff H.I. Strategic Management. 2007. - 251 p.

2. Galbraith J.K. The New Industrial State. 1967. - 576 p.

3. Myrdal G. An International Economy, Problems and Prospects. - London, 1956.

4. Martin R. Regional Competitiveness / R. Martin, M. Kitson, P. Tyler. - New York, 2006.

5. Scott J.W. Transborder Cooperation, Regional Initiatives and Sovereignty Conflicts in Western Europe: The Case of the Upper Rhine Valley // Publius. 1989. Vol. 19, N 1.

6. Storper M. The regional world: territorial development in a global economy. - New York, 1997.

7. Barca F., McCann Ph., Rodriguez-Pose P. The Case for Regional Development Intervention: Place-based versus Place-neutral Approaches // Journal of Regional Science. 2012, - Vol. 52, N 1. - P. 134-152.

8. Zimmermann E.W. What We Mean by Resources // Texas Looks Ahead. - Austin, 1944. - 136 p.

9. De Groot H., Poot J., Smith M. Agglomeration externalities, innovation and regional growth: theoretical perspectives and meta-analysis // Handbook of Regional Growth and Development Theories. - Cheltenham: Edward Elgar Publishing Limited, 2009. - P. 256-281.

Размещено на Allbest.ru