Управление постдепрессивным регионом: подходы к расчету мультипликативного эффекта инвестиций в особые экономические зоны

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Управление постдепрессивным регионом: подходы к расчету мультипликативного эффекта инвестиций в особые экономические зоны

монография

Предисловие

Социально-экономическая ситуация, сложившаяся в регионах Российской Федерации в начале ХХI в., определилась как общим кризисным состоянием российского общества и экономики, так и сильной дифференциацией регионов по многим и самым различным показателям, то есть наметилась тенденция диспропорциональности территориального развития, когда налицо мощная динамика спада в некоторых регионах или их отставание от других. Наиболее ощутима территориальная дифференциация в том случае, когда прежнее благополучие сменилось упадком, когда отмечается резкий спад производства либо явное ухудшение экологической обстановки, а проживающие в таком регионе люди не имеют возможности изменить место жительства или работы. В подобных условиях необходимы срочные регулятивные меры со стороны государства, поддерживающие данный, ставший депрессивным, регион. Кризис переходного периода привел к нарастанию депрессивного состояния во многих регионах страны, в том числе практически всех монопромышленных и угледобывающих регионах.

В начале 90-х гг., в самом начале реформирования, реструктуризация угольной отрасли предлагалась как единственный путь для достижения социальной стабильности в угольных регионах, их гармоничного социально-экономического развития. В долгосрочном плане она должна была стать выгодна шахтерам, жителям угольных регионов, обществу в целом. Однако ее проведение с самого начала оказалась необходимостью принятия жестких мер, вызывающих отрицательные социальные последствия. Это - закрытие убыточных шахт, сокращение численности занятых в отрасли трудящихся, передача социальных обязательств от угольных компаний различным правопреемникам. Важнейшей целью реструктуризации, как тогда декларировали ее инициаторы, должно было стать создание конкурентной среды частных рентабельных угольных компаний, способных к саморазвитию в долгосрочном плане. В этой связи приватизация угольных компаний рассматривались как стержневой процесс, составляющий содержание реструктуризации. В этом смысле некорректно говорить о том, чтобы сначала реструктурировать угольные компании, а потом их приватизировать. Приватизация нужна была для вовлечения стратегических инвесторов в управление и привлечения инвестиций в развитие угольных компаний.

В депрессивных регионах кризисные процессы и явления обладают мультипликативным эффектом и нередко блокируют возможности воспроизводственного процесса в целом и его отдельных элементов, то есть происходит деградация ресурсного, хозяйственного, социального и экономического потенциалов территорий. Поэтому, в связи с рыночной трансформацией российского экономического пространства, существенными изменениями в системе общественного разделения труда, производственно-хозяйственных связей и экономических отношений представляется важным и своевременным определить место и функциональную роль депрессивных регионов в этом переходном процессе, наметить как общие пути по выравниванию уровней развития российских регионов, так и особые непосредственно для традиционно угледобывающих регионов России и, в частности, для шахтерских районов Ростовской области, расположенных в восточной части Донбасса.

Ликвидация угледобывающих предприятий, несмотря на помощь государства, фактически усугубила экономическое положение действующих шахт в связи с возникновением проблем правопреемственности ликвидируемых предприятий (например, регрессные иски, пайковый уголь, другие льготы, предусмотренные законодательством об угледобывающей промышленности). И, кроме того, ситуация обострилась в связи со сложностями в техническом обслуживании объектов ликвидируемых шахт, сохраняющимися экологическими проблемами, наличием кредиторской задолженности перед бюджетом и внебюджетными фондами.

Убыточность шахтерских территорий Ростовской области свидетельствовала о необходимости существенного изменения на плановой основе стратегии и тактики их развития, включающего как центральное звено обоснование перспективных направлений хозяйственной специализации региона. Вместе с тем, несмотря на очевидность планового начала в управлении экономикой шахтерских территорий уровень этой работы в них был крайне неудовлетворительным.

Современная экономика Восточного Донбасса сложилась в результате реструктуризации угольной промышленности. На территории Российского Восточного Донбасса функционирует 2 0667 хозяйствующих субъектов, из которых 4269, или 20,7%, составляют юридические лица, являющиеся коммерческими организациями; 1801, или 8,7%, - юридические лица, являющиеся некоммерческими организациями; 556, или 2,7%, - организации без прав юридического лица и 14041, или 67,9%, - инди-видуальные предприниматели. Преобладающей формой собственности по всем муниципальным образованиям является частная: 80-90%, а по г. Шахты - 92,09% от общей численности хозяйствующих субъектов. Муниципальная форма собственности сохранилась в основном в сфере жилищно-коммунального хозяйства.

Однако внушают оптимизм новые тенденции в развитии Восточного Донбасса. С июля 2004 г. вступил в силу «Закон о приоритетном развитии шахтерской территории», который принес существенные налоговые льготы хозяйствующим субъектам и в определенной мере оздоровил социально-экономическую обстановку в шахтерских городах и поселках. В регионе на смену доминировавшей угольной отрасли стабильно формируется многоотраслевая экономика смешанного типа, и комплекс связанных с этим позитивных факторов проанализирован автором.

В предоставленной монографии предпринята попытка расчетом методами кластерного анализа зафиксировать тенденции преодоления региональной депрессивности и зафиксировать фактический выход угледобывающего региона Ростовской области на уровень постдепрессивного состояния.

Кроме того, поскольку в стране формируется законодательная база для развития свободных и особых экономических зон, постольку возможные варианты создания особых экономических зон рассмотрены в представленном монографическом исследовании, и особое внимание уделено расчету мультипликативного эффекта инвестиций в особые экономические зоны как инструменты государственно-частного партнерства.

1. Преодоление социально-экономической депрессии на региональном уровне: расчет методами кластерного анализа (таксономий)

депрессия региональный административный шахтерский

В представленном монографическом исследовании под понятием «регион» мы подразумеваем сложившийся механизм (систему), мини-государство на региональном уровне, развивающееся и существующее в специфических условиях, обусловленных рядом территориальных отраслевых, демографических и экономических факторов. На наш взгляд, трудно не согласиться с авторами статьи «Регион» В.И. Немчиной и М.А. Толкачевым в кратком тематическом словаре «Регионоведение (Юг России)», утверждающими, что элементы (в том или ином аспекте составляющие регион) могут видоизменяться, но для того, чтобы возник регион или субрегион, необходимы более или менее однородная физическая среда и более или менее однородная экономика, которые в совокупности составляют каркас общинной жизни и общий дом исторического и нравственного развития. Указанные авторы приводят в своей статье определение термина «регион», предложенное Л. Рэмхельдом и используемое при разработке доктрины европейского интегрального федерализма, - «сверхтермин», включающий в себя ряд основополагающих признаков: общую (определенную) территорию; определенное население; общность истории; общность природных условий; общность решаемых проблем. Все же остальное, по справедливому мнению В.И. Немчиной и М.А. Толкачева, зависит от тех задач, которые решает исследователь.

А что касается непосредственно объекта нашего исследования - угледобывающего региона, то это - территория, на которой в течение длительного времени (нередко до полутора веков) сложился производственно-технический, транспортно-коммуникационный и социально-экономический комплекс, обеспечивающий добычу и переработку каменного угля, расположенных здесь же металлургических заводах и предприятиях топливно-энергетического комплекса - ГРЭС.

Границы такого угледобывающего региона могут совпадать с границами субъекта Федерации России (Кемеровская область - Кузнецкий угольный бассейн) или границами административно-территориальных делений какого-либо государства (Донецкая и Луганская область Украины - Центральный Донбасс; Карагандинская область Казахстана - Карагандинский угольный бассейн; Катовицкое воеводство в Польше, где расположена Верхнесилезская или Катовицкая городская агломерация шахтерских городов и поселков - ѕ месторождений Верхнесилезского угольного бассейна), а могут составлять часть административно-территориального деления, включая группу шахтерских поселков и небольших городов с прилегающими территориями, где угольная отрасль является градо- и поселкообразующей, то есть совпадать с площадью угольного бассейна или района месторождений (в недалеком прошлом в России до реструктуризации это - части Тульской (половина разрозненных месторождений Подмосковного угольного бассейна) и Челябинской (Челябинский угольный бассейн) областей; Пермского края (Кизеловский угольный бассейн), а в настоящее время это - части Республики Коми (Печорский угольный бассейн), Красноярского края (город Черногорск, расположенный в южной части этого края, где с 70-х гг. двадцатого века формировался Саянский территориально-производственный комплекс), Приморского края (города Партизанск, Артем, пос. Новошахтиск), Сахалинской области (города Углегорск и Поронайск), Ростовской области (Восточный Донбасс); части Днепропетровской области (Западный Донбасс), Львовской и Волынской областей Украины (Львовско-Волынский угольный бассейн); часть Павлодарской области Казахстана (Экибастузский угольный бассейн); агломерация шахтерских городов и поселков, расположенных на площади каменноугольного бассейна Петрошани в Румынии.

Население таких территорий объединено сходными чертами образа жизни особой социально-территориальной общности (от нескольких тысяч человек до двух миллионов (как в Верхней Силезии), до трех миллионов (как в Кузбассе), до восьми миллионов (как в центральном Донбассе) и социально-профессиональной шахтерской общности.

Разноликость российских регионов порождает множество их классификаций по разным направлениям. Предлагается следующая классификация российских регионов по различным признакам.

Крайне противоречивый и болезненный процесс российского реформирования на протяжении последних уже почти двадцати лет, обусловивший диспропорции в региональном развитии, со всей остротой поставил задачу исследовать особенности региональной депрессивности и определить пути санации депрессивных территорий.

При этом следует отметить, что проблема хронического либо резко обозначившегося отставания ряда российских регионов по основным параметрам социально-экономического развития, сопровождающегося негативным состоянием на региональном рынке труда, отрицательным миграционным сальдо, низким уровнем жизни населения весьма актуальна для Южного федерального округа, где на один из тридцати субъектов не является регионом-донором, а все национально-государственные образования (республики Северного Кавказа и Нижнего Поволжья - Калмыкия) являются депрессивными регионами. Поэтому в последние годы особое внимание ученых - экономистов ЮФО уделяется вопросам социально-экономи-ческого развития депрессивных регионов, выравнивания межрегиональных различий, управлению воспроизводственным развитием региональных эко-номических систем и их восстановительному росту, эколого-экономи-ческому развитию депрессивных территорий, программно-целевому развитию депрессивных регионов.

Автор данной монографии уже в течение многих лет осуществляет на основе в том числе и хоздоговорных исследований мониторинг социально-экономической ситуации в одном из «Добывающих (очаговых)» - по классификации академика А.Г. Гранберга депрессивных российских регионов: традиционно угледобывающем Восточном Донбассе - части Ростовской области. В целом ряде статей и монографий ею и ее соавторами отслеживались процессы возникновения и проблемы существования российских депрессивных регионов и территориальных образований. Автором ранее уже рассматривались имеющиеся в отечественной и зарубежной научной литературе концептуально-методические подходы к определению региональной депрессивности, технологии депрессивных регионов, а также к выявлению путей и механизмов их санации.

При определении инструментария своего монографического и, в дальнейшем, докторского диссертационного исследования автором принята развернутая, проблемная и динамичная характеристика «депрессивных территорий как объектов государственной поддержки», принадлежащая В.Н. Лексину и А.Н. Швецову: «…это такие территориальные образования, в которых по экономическим, политическим, социальным, экологическим и иным основаниям перестали действовать условия и стимулы развития; эти территориальные образования не могут рассчитывать на саморазрешение депрессивной ситуации и требуют для этого чрезвычайной, специально организуемой поддержки извне, со стороны государства в целом». Указанные авторы справедливо замечают, что в этом должно быть заинтересовано и само государство, потому что точки депрессии рано или поздно становятся центрами политических, социально-экономических напряжений в масштабах всей страны.

В указанной работе В.Н. Лексин и А.Н. Швецов аргументированно утверждают, что в конкретных общекризисных условиях России, когда депрессия становится общерегиональной и общехозяйственной, предлагаемое ими определение пришлось бы распространить практически на все производственно-хозяйственные структуры и на все регионы и, следовательно, выхолостить специфическое содержание проблемы. Поэтому, по их мнению, в настоящее время российскими депрессивными территориями, могущими претендовать на государственную поддержку, следует считать только те, в пределах которых темпы спада производства, снижения уровня жизни, нарастания негативных тенденций в сфере занятости, демографии, экологии, предоставления социальных услуг и т.п. выше как российских, так и макрорегиональных.

Также в качестве одного из подходов, служащих основанием для выявления количественных показателей региональной депрессивности, автор данной монографии приняла модель, представленную исследователями программы Евросоюза TACIS, согласно которой регионы дифференцируются следующим образом:

регионы «капитала» с разносторонне развитой экономикой и ростом финансового сектора;

регионы с экспортоориентированным сырьевым, металлургическим и транспортным секторами;

материально сильные регионы с крупномасштабной промышленностью;

республики с богатыми природными ресурсами, получившие независимость от федерального центра;

области, которые реализуют политику «мягкого» перехода к рынку;

депрессивные регионы, специализирующиеся на легкой промышленности и оборудовании, включая оборонную промышленность;

экономически слаборазвитые периферийные области, зависящие от федерального бюджета;

отдаленные северные и восточные области. Ссылаясь на несовершенство статистической базы, западные ученые подчеркивают условность предлагаемых ими подходов к дифференциации.

Несомненный интерес при оценке социально-экономического состояния регионов представляет опыт ученых Института экономики Уральского отделения РАН: на основе статистических данных ими рассчитываются некоторые основные индикаторы данного состояния, а именно: экономический, финансовый, уровня жизни и интегральный. При этом экономический индикатор учитывает изменение объемов производства промышленной продукции, удельный объем в расчете на одного жителя, удельную валовую прибыль; финансовый индикатор - сумму налогов и иных обязательных отчислений, удельные капитальные вложения в развитие территории, степень дотационности местного бюджета, а индикатор уровня жизни - среднемесячный доход работников, занятых в промышленности, уровень официальной безработицы, обеспеченность населения жильем и личным автотранспортом. Такой подход успешно применялся ими при оценке социально-экономического состояния муниципальных образований северной территории Свердловской области, где расположены десять городов в основном горнопромышленной специализации.

На постсоветском пространстве вопросам поддержки депрессивных регионов также уделялось особое внимание. Например, в «Концепции региональной политики Республики Казахстан на 2002-2006 гг. заложен критерий отбора конкретных административно-территориальных единиц, в том числе депрессивных городов и районов, подлежащих государственной поддержке. Так, согласно указанной концепции, на основе критерия, вычисленного для каждого региона в среднедушевом исчислении, определяются регионы, показатели которых значительно ниже средних, принимаемых в качестве стандарта. На основе тщательного анализа и оценки из них отбираются регионы, подлежащие поддержке в соответствии с региональной политикой.

В качестве критериев используются следующие показатели:

- валовой региональный продукт на душу населения - ниже 75% среднереспубликанского уровня;

- средний уровень безработицы за последние три года выше среднереспубликанского показателя на 50% и более;

- средний доход занятых в промышленности по сравнению со средним по республике;

- низкий уровень доходов населения в сельском хозяйстве;

- более высокая доля занятых в сельском хозяйстве в общей численности занятых в экономике по сравнению со средней в республике;

- периферийное положение региона по отношению к крупным центрам экономической деятельности;

- непосредственная близость региона к государственной границе, особенно к южной;

- удаленность сельских ареалов от крупных рынков сбыта продукции;

- слабая оснащенность производственной инфраструктурой;

- отсутствие и истощение ресурсной базы;

- неблагоприятные экологические условия.

В России поддержка регионов осуществляется за счет финансирования по федеральным целевым программам из фонда регионального развития и фонда адресной инвестиционной поддержки, региональных программ, государственной поддержки инвестиционных проектов, а также за счет программы «Сокращение различий в социально-экономическом развитии регионов Российской Федерации (2002-2010 годы и до 2015 года)», направленной в основном па поддержку развития депрессивных регионов.

Попытка количественного подхода к определению депрессивности представлена в работе «Региональные проблемы переходной экономики: вопросы теории и практики». Определение уровня депрессивности в этой работе предлагается осуществлять на основании такого метода, как факторны анализ. Система показателей депрессивности представляется в следующем виде:



Система показателей депрессивности:

D - обобщающий показатель депрессивности; F_i - общие факторы;

X_п - первичные признаки

Методика построения показателей депрессивности реализуется в несколько этапов:

1) формирование признакового пространства (на этом этапе формируется 33 исходных признака региональной депрессии);

2) выявление общих факторов;

3) выявление обобщающего показателя депрессивности (на этом этапе предлагается оценивать уровень депрессивности с помощью таксономического показателя уровня развития);

4) оценка регрессионной модели;

5) типология депрессивных регионов.

Автором были получены следующие модели для оценки обобщающего показателя депрессивности.

Для данных 1996 г.

D = 0,921 - 0,023F₁ - 0,019F₂ - 0,020F₃ - 0,010F₄ - 0,006F₅ -

- 0,008F₆ - 0,006F₇ - 0,004F₈ + 0,002F₉ - 0,001F₁₀,

где F₁ - факторы социально-экономического благополучия территории; F₂ - факторы результативности деятельности хозяйствующих субъектов; F₃ - факторы финансового состояния территории; F₄ - не интегрированы; F₅ - факторы промышленного производства; F₆ - факторы инвестиций; F₈ - факторы транспортной освоенности территории; F₁₀ - факторы плотности населения.

Для данных 1997 г.

Д = 0,918 - 0,025F₁ - 0,0009F₂ - 0,022F₃ - 0,017F₄ - 0,013F₅ -

- 0,002F₆ + 0,0002F₇ - 0,002F₈ + 0,003F₉ - 0,001F₁₀

Автором предлагается следующая градация степени депрессивности в зависимости от значения обобщающего показателя депрессивности: (0,7; 1) - уровень высокой депрессивности; (0,5; 0,7) - средний уровень депрессии; (01,; 0,5) - состояние близкое к депрессивному. Данная грация используется автором для определения уровня экономического развития региона методами кластерного анализа (таксономий).

Суть указанного кластерного анализа заключается в распределении всех рассматриваемых признаков (индикаторов), характеризующих изучаемый объект по группам, которые называются кластерами (таксонами). В каждый кластер входят похожие индикаторы (подобные, родственные), однако индикаторы, входящие в разные группы, качественно различаются между собой, являются независимыми и соответственно по-разному характеризуют изучаемый объект (показатель уровня развития территории).

Принципиальная разница между свойствами индикаторов в одной группе и свойствами различных групп индикаторов определяется различными мерами, которыми описываются силы влияния индикаторов или их групп на изучаемый объект.

Для описания силы влияния кластера (группы индикаторов) на изучаемый объект организуется совокупный признак (называемый фактором) для данной группы, при этом указывается мера, связывающая фактор со своей группой признаков. Исходный объект, таким образом, может описываться факторами, которых существенно меньше, чем признаков, и они обладают свойством взаимной независимости друг от друга. Сила влияния факторов на изучаемый объект описывается другой мерой, чем для признаков одной группы, например, естественной мерой n-мерного арифметического пространства.

Процесс распределения всех индикаторов на кластеры и определение меры как для каждой группы, так и между кластерами называется кластеризацией. В качестве основных индикаторов уровня развития территорий из 168 социально-экономических показателей методом качественного анализа был отобран 21 индикатор. Совокупность из 21 индикатора была в свою очередь сгруппирована в семь кластеров (групп) по принципу подобия входящих в каждую группу индикаторов.

Статистический сбор данных проводился по городам Ростовской области: Шахты, Белая Калитва, Гуково, Зверево, Красный Сулин, Донецк, Новошахтинск.

Статистические данные были собраны за период с 1993 по 2007 гг. (за 15 лет). Результаты статистических обследований вышеуказанных территорий представлены в таблицах А.1 - А.8.

На основании статистических данных методами кластерного анализа были проведены расчеты количественных значений факторов, описыва-ющих каждую группу индикаторов, а также был получен интегральный показатель уровня экономического развития каждого из указанных городов.

Поскольку в каждый кластер входят подобные (близкие, родственные) индикаторы, а свойства каждого из кластеров существенно отличаются, то и количественные описания для факторов, характеризующих соответствующий кластер, отличаются от формул, объединяющих различные группы.

Рассмотрим сначала описание факторов для каждой группы индикаторов отдельно. Все изучаемые факторы будут приведены к безразмерному виду с помощью соответствующей нормировки.

Для описания демографического фактора предлагается формула вида:

, (1.1)

где ФД - значения демографического фактора; П_р - индикатор прироста населения; Б_р - индикатор числа зарегистрированных браков; Р_а - индикатор числа зарегистрированных разводов; МП_а - маргинальное среднее для всех рассматриваемых территорий по индикаторам прироста населения; МБ_р - маргинальное среднее для всех рассматриваемых территорий по индикаторам числа зарегистрированных браков.

Как показали статистические исследования, значения демографи-ческого фактора в настоящее время отрицательны из-за отрицательной динамики прироста населения и малой разницы между числом зарегистрированных браков и разводов, соответственно демографический фактор для изучаемого ряда наблюдений оказывает тормозящее влияние на экономическое развитие.

Для количественного описания фактора занятости населения предлагается следующая формула:

, (1.2)

где ФЗ - значения фактора занятости населения; Ч_р - индикатор среднесписочной численности работников; Ч_п - индикатор численности пенсионеров; Ч_б - индикатор численности безработных; У_б - уровень безработицы; МЧ_р, МЧ_п, МЧ_б, МУ_б - соответствующие маргинальные средние значения для всех рассматриваемых территорий по индикаторам численности работников, численности пенсионеров, численности безработных.

Фактор занятости для изучаемого ряда наблюдений также принимает отрицательные значения, что свидетельствует о его тормозящем влиянии на экономическое развитие.

Значения производственного фактора предлагается описывать с помощью формулы:

, (1.3)

где ФП - производственный фактор; ОТ - индикатор объема произведенных товаров и услуг; ИП - индекс физического объема производства; МОТ, МИП - соответствующие маргинальные средние значения для всех рассматриваемых территорий по объему произведенных товаров и индексу физического объема производства; номер соответствующего года; параметр, учитывающий инфляционное влияние в соответствующем году.

Для количественного описания фактора потребления предлагается формула:

, (1.4)

где ФП_о - значения фактора потребления; РТ - индекс объема оборота розничной торговли; ОП - индекс объема оборота общественного питания; ПУ - индекс объема платных услуг; ЧА - индекс количества автомобилей; МРТ, МОП, МПУ, МЧА - соответствующие маргинальные средние значения для всех рассматриваемых территорий по индексам объема оборота розничной торговли, общественного питания, платных услуг и индекса количества автомобилей.

Формула для описания значений социального фактора имеет вид:

, (1.5)

где ФС - значения социального фактора; СД - индикатор среднемесячного дохода; СЗ - индикатор среднемесячной заработной платы; ОМ - индикатор отношения среднемесячной заработной платы к прожиточному минимуму; SД - индикатор общей площади введенных в строй жилых домов; индикатор количество врачей; ОК - индикатор обеспеченность населения поликлиническими учреждениями; индикатор численности детей в детских дошкольных учреждениях.

Для финансово-инвестиционного фактора предлагается формула вида:

, (1.6)

где ФИ - значения финансово-инвестиционного фактора; ИК - индикатор инвестиций в основной капитал; МИК - маргинальное среднее для всех рассматриваемых территорий по индикаторам инвестиций в основной капитал.

Следует отметить, что факторы, описываемые формулами (1.5) - (1.6) принимают положительные значения и соответственно оказывают стимулирующее влияние на экономическое развитие территорий.

Для количественного описания фактора девиантного поведения населения предлагается формула:

, (1.7)

где фактор девиантного поведения; индикатор заболеваемости населения алкоголизмом; маргинальное среднее для всех рассматриваемых территорий по индикаторам заболеваемости населения алкоголизмом.

Нетрудно видеть, что фактор девиантного поведения оказывает тормозящее влияние на экономическое развитие территории, в соответствии с этим значения показателя взяты со знаком минус.

Для количественного описания каждого из стимулирующих факторов в силу подобия входящих в каждый кластер индикаторов использовался вариативный принцип, то есть для подобных нормированных индикаторов за каждый год определялось среднее по выборке. Каждый из изучаемых четырех стимулирующих факторов по-разному и независимо друг от друга характеризуют интегральный показатель уровня экономического развития территории. Иными словами, в многомерном пространстве вектор влияния каждого из этих факторов будет близок к ортогональному относительно других. Таким образом, модуль вектора от четырех стимулирующих факторов учитывает их совокупную силу влияния.

Учет факторов, тормозящих, вообще говоря, рост показателя развития будет учтен во втором множителе, который является аппроксимирующей функцией для учета влияния факторов . Следует отметить, что факторы могут принимать как положительные значения, так и отрицательные, поэтому учет их влияния в такой же форме, как и для стимулирующих факторов, не представляется возможным.

Предлагается следующая формула для количественного описания интегрального показателя уровня экономического развития территории:

, (1.8)

где показатель уровня экономического развития территории.

Все необходимые расчеты проводились с применением современного пакета прикладных математических программ Maple 9.5. С помощью пакета Maple 9.5 были введены базы данных таблиц А.1 - А.8 приложения монографии и проведены необходимые расчеты параметров, а также построены графики для показателей уровня экономического развития.

Важным показателем уровня развития изучаемых территорий является показатель экономического развития относительно показателя развития Ростовской области. Относительный показатель развития каждой из территорий будем вычислять по формуле:

, (1.9)

где показатель относительного уровня развития территории (с соответствующим названием индекса); показатель соответствующего уровня развития территории; показатель уровня экономического развития Ростовской области.

Расчеты показателей относительного развития территорий были выполнены в Maple 9.5, их значения приведены в таблице 1.2.

Таким образом, за период наблюдений с 1993 по 2007 гг. имеет место существенная неравномерность развития шахтерских территорий как по времени, так и по каждой территории в отдельности. Следует отметить общую тенденцию снижения как абсолютных показателей социально-экономического развития, так и относительного показателей за период 1993-1998 гг. В течение 1998-2004 гг. имела место общая стабилизация уровня развития, при этом наблюдался некоторый рост абсолютных показателей развития и тенденция к некоторому убыванию показателей уровня развития относительно совокупных показателей Ростовской области. С 2004 г. наблюдается рост как абсолютных, так и относительных показателей уровня развития шахтерских городов.

Для изучения закона распределения относительных показателей, описывающих уровень развития шахтерских городов (ОУР), была рассмотрена выборочная совокупность из значений по всем семи городам за 15 лет. Как известно, для выборки объема п ? 100 статистические критерии дают достаточно точные и несмещенные рекомендации на уровне значимости б = 5%.

Значения показателей развития указаны в таблице 1.2. Номер выборочного значения в таблице 1.2 вычисляется по формуле:

, (1.10)

где N - номер выборочного значения; N_стр - номер строки для рассматриваемого значения; N_столб - номер столбца для рассматриваемого значения.

С помощью команд пакета Maple 9.5 были написаны программы для статистических исследований в форме научного блокнота.

Для полученной по результатам расчетов выборочной совокупности показателей развития был составлен статистический ряд. Количество разрядов статистического ряда вычисляется по правилу Штюргеса:

, (1.11)

где [х] - операция вычисления целой части числа.

Таким образом, при объеме выборочной совокупности п = 105 количество интервалов статистического ряда равно k = 8.

Границы разрядов статистического ряда с частотами выборочных значений, попавших в соответствующий разряд, запишем в виде таблицы.

Статистический ряд для относительных показателей уровня развития шахтерских городов

Разряды	1	2	3	4	5	6	7	8
Границы разрядов	0,279 0,571	0,571 0,863	0,863 1,155	1,155 1,447	1,447 1,739	1,739 2,030	2,030 2,322	2,322 2,614
Частоты	31	36	16	8	7	4	2	1

Графическое изображение статистического ряда (гистограмма) представлена на рисунке.

Гистограмма показателей относительного уровня экономического развития городов Восточного Донбасса

Вдоль горизонтальной оси на рисунке 1.4 отложены границы разрядов статистического ряда, а вдоль вертикальной оси - относительные частоты, деленные на шаг.

где m_j - количество выборочных значений (табл. 1.2), попавших в j-й разряд, j = 1, 2, … 8; - размах выборки; - шаг выборки; - относительные частоты выборочных значений, деленные на шаг (значения эмпирической функции плотности).

По выборочной совокупности наблюдаемых значений случайной величины х вычисляются основные числовые характеристики эмпирического закона распределения:

1) среднее по выборочной совокупности:

,

2) выборочную дисперсию:

,

3) выборочное среднеквадратическое отклонение:

,

4) выборочный коэффициент асимметрии:

,

5) выборочный коэффициент эксцесса:

.

Выборочное среднее для полученного ряда наблюдений равно:

. (1.12)

Выборочное среднее является состоятельной, несмещенной и эффективной оценкой для математического ожидания гипотетического закона распределения. Выборочное среднее указывает на среднее значение распределения показателей уровня развития.

Значение выборочной дисперсии равно:

(1.13)

Выборочная дисперсия является состоятельной оценкой для теоретического значения дисперсии гипотетического закона распределения.

Значение выборочного среднеквадратического отклонения:

.

Значение выборочного коэффициента асимметрии по данной выборке:

.

Оно существенно больше нуля и указывает на правостороннюю скошенность гистограммы относительно нормального закона распределения с тем же математическим ожиданием. Значение выборочного коэффициента асимметрии является состоятельной оценкой для неизвестного параметра теоретического коэффициента асимметрии.

Значение выборочного коэффициента эксцесса составило:

и указывает на островершинность эмпирической функции плотности относительно плотности нормального закона распределения с теми же параметрами математического ожидания и дисперсии. Значение выборочного коэффициента эксцесса является состоятельной оценкой для неизвестного параметра теоретического коэффициента эксцесса.

Для проверки статистических гипотез о законе распределения изучаемой случайной величины согласно методу моментов неизвестные числовые характеристики гипотетического закона распределения приравниваются к своим эмпирическим оценкам:

(1.14)

Из выборочных значений коэффициентов асимметрии и эксцесса следует, что гипотезу о нормальном распределении для данной выборочной совокупности следует отвергнуть как маловероятную. Гипотеза о показательном законе также отвергается, поскольку выборочные значения вообще не попадают в интервал (0; 0,279).

По виду гистограммы можно выдвинуть гипотезы о распределении хи-квадрат, либо о логарифмически нормальном законе распределения. Однако, для распределения хи-квадрат должно выполняться условие:

что противоречит формулам (1.14 и 1.15), следовательно, гипотеза о распределении хи-квадрат отвергается.

Таким образом, по виду гистограммы рисунка 1.4 выдвигаем гипотезу о логарифмически нормальном законе распределения показателей уровня социально-экономического развития шахтерских территорий.

Описание основных параметров этого распределения и вид соответствующей функции плотности приводится в справочнике по математике для научных работников и инженеров.

Практическое значения критерия ч² при проверке статистических гипотез о законе распределения вышеописанных показателей развития, вычисляется по формуле:

, (1.15)

где n - объем выборки; m_j - количество выборочных значений, попавших, в j-й разряд; p_j - вероятности попадания в j-й разряд случайной величины гипотетического закона распределения; k₁ - количество разрядов статистического ряда пересчитывается по критерию Пирсона из условия

. (1.16)

Те разряды, для которых условие (1.16) не выполняется, объединяются с соседними до тех пор, пока (1.16) будет выполняться.

Значение статистики критерия ч² для логарифмически нормального закона распределения равно:

.

Теоретическое значение критерия вычисляется в зависимости от числа степеней свободы r и уровня значимости критерия б. Уровнем значимости статистического критерия называется вероятность принятия неправильной основной гипотезы, она задается экспериментатором. Число степеней свободы равно числу разрядов статистического ряда после пересчета минус число связей, наложенных на частоты:

r = k₁ - 1 - 2. (1.17)

Для логарифмически нормального распределения k₁ = 6.

Связи, наложенные на частоты:

1) сумма относительных частот равна единице,

2) два неизвестных параметра логарифмически нормального распределения приравниваются к своим эмпирическим оценкам.

Таким образом, теоретическое значение критерия ч² при уровне значимости б = 0,05 будет равно:

Поскольку , то нет оснований отвергать гипотезу о логарифмически нормальном распределении, и она принимается как правдоподобная.

Логнормальное распределение задается функцией плотности:

(1.18)

где параметры a и s удовлетворяют следующей системе уравнений:

(1.19)

Решая систему (1.21) относительно a и s, получим:

(1.20)

График гипотетической функции плотности в сочетании с гистограммой приводится на рисунке.



Гистограмма показателей уровня развития и гипотетическая функция плотности логнормального распределения

Из полученного закона распределения показателей развития следуют практические рекомендации. По функции плотности логнормального распределения вычисляем:

Следовательно, по результатам исследований территория является депрессивной, если ее показатель уровня социально-экономического развития попадает в интервал (0; 0,7644).

Аналогично определяем точку, соответствующую вероятности 70%:

Соответственно зона постдепрессии определяется интервалом (0,7644; 0,9973).

Показатель уровня социально-экономического развития территории находится в зоне подъема, если он превышает значение 0,9973.

Следует отметить, что наряду с показателем относительного уровня развития территории (ОУР) важно знать и динамику изменения этого показателя. Для определения динамики относительного показателя уровня развития введем индекс относительного уровня развития:

(1.22)

где ОУР_j - относительный показатель уровня развития в текущем году; ОУР_j-1 - относительный показатель уровня развития в предшествующем году.

Цепной показатель уровня развития будет также использоваться для характеристики социально-экономического положения городов Восточного Донбасса.

Рассмотрим сначала показатели экономического развития Ростовской области. Приведем график изменения показателя уровня развития.

График показателя уровня социально-экономического развития Ростовской области

Общая тенденция показателя развития для Ростовской области за период 1993-2007 гг. заключалась в практически стабильном росте показателя развития, за изучаемый период он вырос в 2,86 раза.

Наглядно указывает интервалы роста поведение цепного показателя развития Ростовской области:

, (1.23)

где УРо_j - показатель уровня развития области в текущем году; УРо_j-1 - показатель уровня развития области в предшествующем году.

График цепного показателя развития области представлен на рисунке.

График цепного показателя уровня социально-экономического развития Ростовской области

Интервалам роста показателя развития области соответствует часть графика, которая расположена выше единицы. Небольшое снижение показателя развития наблюдалось в 1994, 1998 и 2002 гг. Снижение показателя в 1994 гг. может объясняться посткризисными явлениями экономики России, в 1998 гг. снижение показателя совпало с дефолтом по внешним обязательствам и общим обвалом экономических показателей в России. Начиная с 2002 гг. в Ростовской области наблюдается устойчивый рост основных экономических показателей и, соответственно, рост показателя уровня социально-экономического развития.

2. Свободные и особые экономические зоны в современной России: опыт административно-правового становления

Определившиеся в годы реформ диспропорции регионального развития чрезмерны и требуют неотложного вмешательства государства. Само наличие столь значимых территориальных диспропорций является общегосударственной проблемой, которая не может быть решена без согласованных действий органов власти всех уровней - от федерального центра до местного самоуправления. Откладывать внедрение «выравнивающей» региональной политики опасно (прежде всего, из-за той угрозы, которую представляют для государства особо масштабные территориальные диспропорции) и, более того, экономически неэффективно, так как в будущем решение этой кумулятивно нарастающей проблемы потребует значительно больших ресурсов. Однако, по итогам дважды проведенных в конце 90-х гг. парламентских слушаний по проблемам депрессивных территорий, закон о них так и не был принят. По-видимому, законодатели согласились тогда в 2002 г. с аргументированным призывом президента России В.В. Путина не принимать популистских законов, которые не имеют финансового обеспечения.

В отечественной научной литературе под государственной политикой зонирования принято понимать комплекс мер социального, экономического и правового характера, направленных на создание и эффективное функционирование особых образований (зон) на территории данной страны. Определяя круг экономических и социальных проблем, которые предполагается решить с помощью государственной политики зонирования, необходимо указать, что особые зоны создаются, прежде всего, в целях развития и более рационального использования производственного потенциала страны, ее отдельных регионов и отраслей. При этом содержание и цели государственной политики зонирования сводятся к следующему:

- обеспечение благоприятных условий для активизации совместной с зарубежными партнерами деятельности по увеличению экспортно-импортных возможностей данного региона и страны в целом;

- расширение торгово-экономического сотрудничества с зарубежными государствами данного региона и РФ;

- формирование благоприятных условий для привлечения иностранного капитала (инвестиций), современной и высокоэффективной технологии и новых видов техники;

- создание нового научно-промышленного парка с целью накопления и тиражирования опыта в области производства высококачественной наукоемкой продукции, привлечения высоких технологий;

- более рациональное и эффективное использование земельных ресурсов региона, развитие инфраструктуры на территории зоны и сопредельных территориях; привлечение зарубежного управленческого опыта с целью распространения его на отечественные организации и предприятия;

- отработка на локальном уровне новых форм хозяйствования в условиях перехода к рыночной экономике;

- практическое обучение отечественных специалистов приемам и методам бизнеса; переподготовка кадров для удовлетворения потребностей предприятий и организаций, размещенных на территории зоны и сопредельных территориях.

Понятие особых зон многоаспектно, так как в основе его толкования лежат самые разнообразные критерии. В отечественных и зарубежных источниках отсутствует однозначная трактовка этого понятия. Особые зоны чаще всего увязывают со свободными экономическими зонами в различных формах.

В 1960-70-е гг., когда в мире преобладали свободные торговые зоны, Международная конвенция по упрощению и гармонизации таможенных процедур (Киотская конвенция, май 1973 г.) заложила в основу создания этих зон принцип таможенной экстерриториальности. В соответствии с этим принципом зона Свободной торговли (или «зона - франко») определяется как часть территории страны, в которой любые товары считаются находящимися за пределами таможенной территории и не принадлежат обычному таможенному контролю и налогообложению. Из этого определения видно, что свобода обособленной части государственной территории является не абсолютной, а относительной. Свободной эта территория является лишь в том отношении, что введенные в нее товары освобождаются от таможенных пошлин и налога на импорт, которые в соответствии с национальным таможенным законодательством применяются в отношении вводимых товаров на других территориях этой страны.

В 1970-80-е гг. во всем мире широкое распространение получили экспортно-производственные зоны, что отражало общую тенденцию к смене импортозамещающей модели на экспортно-ориентированную путем развития отраслей, специализирующихся на производстве товаров исключительно для внешнего рынка.

Одно из определений экспортно-производственных зон, предложенное Всемирным банком в 1992 г., характеризует их как встроенные к территорию страны промышленные платформы, специализирующиеся на экспортно-ориентированном обрабатывающем производстве и предлагающие фирмам, зарегистрированным в экспортно-производственных зонах, режим беспошлинной торговли, либеральное налоговое регулирование. Другое определение, данное Международной организацией труда (1998), описывает ЭПЗ как промышленные зоны со специальной системой льгот для привлечения иностранных инвесторов, где импортируемые материалы подвергаются определенной переработке, а затем реже портируются. Таким образом, ЭПЗ представляют собой анклавные образования в рамках таможенной территории страны с преференциальным налоговым режимом и минимумом административных формальностей.

Авторы учебного пособия «Свободные экономические зоны» В.Г. Игнатов и В.И. Бутов дают следующее определение этих экономических формирований: «Свободные экономические зоны - ограниченные территории, морские и авиационные порты, в которых действуют особые льготные экономические условия для национальных и иностранных предпринимателей, способствующие решению внешнеторговых, общеэкономических, социальных, научно-технических и научно-технологических задач».

В плане конкретной формулировки можно сослаться на «Большой экономический словарь», который определяет ОЭЗ как ограниченную часть национально-государственной территории, на которой действуют особые льготные экономические условия для иностранных и национальных предприятий (льготы таможенного, арендного, налогового, визового, трудового режима и т.д.), что создает условия для развития промышленности и инвестирования иностранного капитала. В этом определении не только указывается на особые льготные экономические условия для иностранных и национальных предпринимателей, но и конкретизируются важнейшие льготы, действующие в ОЭЗ. Однако это определение не совсем полно отражает содержание механизма функционирования ОЭЗ.

В современных теоретических работах экономистов и правоведов, посвященных проблемам особых экономических зон, их сущность трактуется более широко: они определяются как инструмент выборочного сокращения масштабов государственного вмешательства в экономические процессы, или как уникальная форма государственно-частного партнерства. Эта формулировка понятия «свободная зона» охватывает весь спектр явлений, связанных с действием преференциального режима хозяйствования. При таком подходе свободная зона - это не только и не столько обособленная географическая территория, сколько часть национального экономического пространства, где введена и применяется определенная система льгот и стимулов для бизнеса, не используемая в других его частях.

Интересно отметить, что первый документально зафиксированный прообраз свободной зоны, который датируется 166 г. до н.э. был создан на греческом острове Делос. В дальнейшем в районах крупных европейских портов на пересечении мировых торговых путей возникли свободные таможенные зоны - участки таможенной территории, в рамках которой устанавливался беспошлинный режим экспорта и импорта товаров.

В работе С.А. Рыбакова и Н.А. Орлова отмечается, что в теоретической литературе выделяют до 30 различных категорий особых экономических зон, однако их можно свести к пяти основным видам:

- зоны свободной торговли или свободные таможенные, транзитные зоны (Нидерланды, Латвия, Индия);

- промышленно-производственные зоны (развиты в США и Западной Европе, а также в Китае);

- технико-внедренческие или технополисы (Япония, Китай, «азиатские драконы» - Тайвань, Сингапур, Южная Корея и т.д.);

- сервисные зоны или зоны услуг (Кипр, Мальта, Карибский бассейн, другие страны, специализирующиеся на туризме и сфере сервиса);

- комплексные зоны, интегрирующие черты двух или более свободных зон других типов.

Необходимо кратко затронуть еще одну разновидность свободных зон, распространенных в мире, - оффшорные зоны, которые служат своего рода «налоговыми оазисами», обслуживающими международные финансовые операции. Примерами оффшорных центров являются, прежде всего, островные территории - Антильские, Багамские, Бермудские, Виргинские, Каймановы, Барбадос, Гернси и Джерси, Кипр, Мальта, Мадейра, а также Гонконг, Западное Самоа, Ирландия, Либерия, Ливан, Лихтенштейн, Панама, Сингапур и ряд других.

Офшорные зоны дают использующим их компаниям следующие преимущества: налоговые льготы, значительную свободу бизнеса, практическое отсутствие валютного контроля, возможность проведения операций с резидентами в любой иностранной валюте, списание затрат на месте, анонимность, секретность финансовых операций (главным образом действует лишь требование информировать власти о «сомнительных» финансовых операциях). При этом внутренний рынок ссудных капиталов зоны изолируется от счетов резидентов по причине того, что классический вариант офшора предполагает хозяйственную и финансовую деятельность только нерезидентов.