Воздействие экзогенных факторов на пространственные характеристики экономики

Таблица 3. Область эмпирического анализа влияния различных факторов на пространственные свойства экономики*

*- Крестиками отмечена область диссертационного исследования

ЧЕТВЁРТАЯ ГЛАВА диссертации посвящена формированию региональных групп и исследованию влияния валютного и нефтяного факторов на макроэкономическую открытость страны и сформированных групп регионов.

Экономика страны может рассматриваться как совокупность экономик отдельных регионов и их групп, которые в макроэкономическом отношении далеко неодинаково чувствительны к значениям ряда факторов экзогенного плана - типа номинальных валютных курсов мировых валют и мировых цен на сырую нефть - и даже весьма непредсказуемы в своей реакции на одновременное воздействие таковых.

В решении поставленных задач и формулировании подлежащих эмпирической проверке гипотез о валютном и нефтяном детерминантах регионального размещения инвестиций автор опирается на результаты проведенных им в соавторстве с Шакировой Э.Р. исследований, представленных в ранее опубликованных работах. Валиуллин Х.Х., Шакирова Э.Р. (a) Иностранные инвестиции в регионы России и Китая // Проблемы прогнозирования. - 2004, №5, c. 101 - 116; (b) Неоднородность инвестиционного пространства России: региональный аспект // Проблемы прогнозирования. - 2004, №1, c. 157 - 165. В них на основе расчета индекса концентрации Герфиндаля-Хиршмана (HHI) были исследованы динамика показателей неоднородности инвестиционного пространства России, а также проведен беглый сравнительный анализ региональной ориентированности отечественных и иностранных инвесторов.

Полученные результаты позволили сделать вывод, что региональная неоднородность инвестиционной привлекательности и активности России стала одной из основных особенностей периода рыночного реформирования экономики страны. Это связано, во-первых, с существенными региональными различиями в исходных природно-сырьевых, промышленных, технологических и географических условиях на момент перехода к рынку, а во-вторых, с уровнем политического и экономического патернализма (или суверенитета) субъектов РФ. Причем региональное распределение иностранного капитала оказалось в значительно большей степени асимметричным, чем аналогичное распределение отечественных капиталовложений. Следовательно, конкурентные преимущества и недостатки отдельных субъектов РФ, порождаемые целым рядом объективных причин, гораздо более сильно повлияли на степень концентрации иностранных, нежели отечественных инвестиций.

Группировка регионов. Необходимость процедуры группирования регионов в рамках проводимого исследования обусловлена, во-первых, излишне большим для проведения статистического анализа числом наблюдений - количеством субъектов Федерации (89), а также стремлением выявить близкие по экономическим характеристикам и поведению регионы. Объективность исследования требует объединения в одну группу необязательно территориально соседствующих регионов. Административно-территориальный метод группирования регионов по федеральным округам представляется неадекватным постановке и целям поставленной в настоящей диссертации задачи. Принятое в диссертации разбиение всех российских регионов на отдельные статистические группы с использованием декомпозиционного анализа видится достаточно обоснованным и продуктивным, поскольку позволяет выявить как основные формы, так и первопричины неоднородности инвестиционного пространства России. Разбиение российских регионов на 10 эмпирических групп, используемое в настоящей диссертации, осуществлено и тестировано совместно с Шакировой Э.Р. , в диссертации которой оно подробно описано - [Шакирова Э.Р. Региональная неоднородность инвестиционного пространства России: Автореферат диссертации на соискание ученой степени к.э.н.:. - Дубна: Международный университет "Дубна", 2007. - 31с. - На правах рукописи, http://horse.uni-dubna.ru/biblweb/unibooks.asp?nyear=2007 ].

Использование в исследовании индекса Тэйла (TI) в качестве тестирующего инструмента для измерения относительной концентрации инвестиций позволяет провести анализ неоднородности распределения инвестиций как между сформированными группами регионов, так и внутри каждой из этих групп. Этот подход был, в частности, успешно использован Ченом при анализе картины распределения ПИИ между китайскими провинциями. Chen Q. Economic Integration and Geographical Distribution of FDI - the Chinese Experience; http://www.econ.kuleuven.be/smye/abstracts/p449.pdf. Тестирование уровня неоднородности региональных групп по их инвестиционной однородности на базе индекса Тейла осуществляется по всем видам инвестиций - ИОК (Табл.4), ИИ и ПИИ. Результаты данного тестирования на широком временнум интервале демонстрируют высокую надёжность осуществленной группировки регионов как базы для дальнейших исследований степени неоднородности экономического пространства страны и неравномерности распределения в нём плотности макроэкономических показателей.

Таблица 4. Результаты декомпозиции общего межрегионального неравенства ИОК на межгрупповую и внутригрупповую компоненты по 10 типам регионов, 1975 - 2005 гг.

Открытость экономического пространства и внешние факторы.

В открытой рыночной экономике валютный курс играет важную макроэкономическую роль. Стабильность и значение валютного курса определяют степень конкурентоспособности торгуемых на мировых рынках товаров, объемы и структуру внешней торговли, состояние платежного баланса текущих операций, кредитную и инвестиционную активность. В свою очередь, с микроэкономических позиций международные (трансграничные) инвестиционные решения и проекты зависят от ожидаемой реальной прибыли на инвестируемый капитал, которая, в свою очередь, определяется соотношением процентных ставок в контактирующих странах и ожидаемыми изменениями обменного курса валют.

С целью раскрытия природы влияния рассматриваемых экзогенных факторов на макроэкономическую открытость России диссертант ограничивается двумя наиболее важными и показательными с его точки зрения составляющими этой открытости - торговой и инвестиционной. Макроэкономическая открытость представляет собой сложный феномен, содержаний несколько измерений, включая внешнюю торговлю, иностранные инвестиции, доступ зарубежных рынков etc. Например, с целью пояснения сложности и многоаспектности мер торговой открытости, Скволли и Уилсон используют 5 различных мер открытости и одну меру доступа к рынкам comprising общественные институты, управленческая среда (regulatory environment) и сетевые технологии (network industries) [Squalli J., Wilson K., Openness and Access, Applied Economics, 12 December 2007]. Группа мер торговой открытости была также выделена Ллойдом и Маклареном, использовавшим модель CGE (computable general equilibrium) мировой экономики [Lloyd P. J., MacLaren D., Measures of trade openness using CGE analysis, Journal of Policy Modeling, Volume 24, Issue 1, March 2002, 67-81]. Упрощенная схема формирования этих составляющих, служащая основой алгоритма расчета их значений, представлена на Схеме 1.

Схема 1. Взаимосвязь между обменными курсами, ценой на нефть и торговой и инвестиционной открытостью.

Следует отметить, что среди большого перечня количественных мер внешнеторговой активности страны наиболее популярным представляется отношение суммы экспорта и импорта к величине ВВП. Между тем некоторые экономисты предпочитают измерять коэффициент торговой открытости (trade openness ratio) как отношение объёма одного только экспорта к ВВП, а указанное ранее отношение экспорта и импорта к ВВП именовать как trade exposure ratio. Понятие торговой открытости также может ассоциировать с понятием торговой зависимости (trade dependence), представляющей собой суммарную долю экспорта и импорта в ВВП. Наряду с понятием торговой открытости особое значение приобретает понятие ограниченности торговли (trade restrictiveness), поскольку такие широко используемые показатели, как отношение импорта к ВВП (import-GDP ratio) достаточно некорректны [Kee H.L., Nicita A., Olarreaga M., Estimating trade restrictiveness, July 18,2007, http://www.voxeu.org/index.php?q=node/396].

В настоящем диссертационном исследовании используется следующий подход к вычислению показателя торговой открытости страныThis article is not included in your organization's subscription. However, you may be able to access this article under your organization's agreement with Elsevier. :

 (1)

где: E_k, I_k и GDP_k- соответственно объёмы экспорта, импорта и ВВП страны k.

Данный подход может быть успешно использован для определения степени открытости экономики любой территории (региона, области, края, штата) r страны k:

(2)

Следует отметить, что на региональном уровне эти показатели могут использоваться только при учёте некоторых оговорок и допущений методологического плана. Следует учесть, что суммарный (консолидированный) валовой продукт всех регионов России не есть величина, автоматически равная её ВВП. Рассчитанный для всех субъектов РФ суммарный ВРП отличается от ВВП страны «на величину добавленной стоимости услуг, территориальную привязку которых в настоящее время определить не представляется возможным» [Кузнецова О.В., Кузнецов А.В., Системная диагностика региона. - М.: КомКнига, Труды ИСА РАН, 2006, стр.40]. Аналогично и для США: валовой продукт штата (ВПШ, gross state product, GSP) не включает в себя компенсации федеральному гражданскому и военному персоналу, дислоцированному за рубежом, и государственную компенсацию основного капитала военных подразделений, расположенных за рубежом, и военное оборудование за исключением офисного оборудования в пределах территории США. Вдобавок, ВПШ и ВВП часто имеют различные графики ревизии (revision schedules). Инвестиционная открытость, также как и внешнеторговая, может быть измерена соотношением суммы поступающих извне и вовне инвестиций к величине ВВП или ИОК.

Результаты расчетов динамики показателей торговой и инвестиционной открытости России в посткризисный период 1998-2003гг. показывают, что если показатель внешнеторговой открытости страны и исследованных региональных групп имеет в расчётном периоде тенденцию постоянно уменьшаться, то динамика инвестиционной открытости после дефолта 1998 года постепенно изменяет своё движение в сторону возрастания (Рис. 1). Подобный эффект можно оценить как признание того факта, что объём валового продукта более чувствителен к экзогенным факторам, чем внешняя торговля. Фактор паритета покупательной способности (ППС) должен также быть принят во внимание как фактор, по-своему влияющий на объемы поступающих извне инвестиций и на объемы импорта и экспорта.

Рис. 1. Торговая и инвестиционная открытость России, 1998-2003 гг.

Группа столичных регионов демонстрирует самую высокую степень торговой и инвестиционной открытости, в то время как группа экспортно-ориентированных регионов лишь приближается к такой степени открытости. Одна из главных причин этого заключается в высокой концентрации корпораций в Москве, порождающей т.н. «эффект штаб-квартир». При этом Москва служит массивным 'инвестиционным якорем' для многих иностранных капиталов и высокая концентрация инвестиций в столичном регионе происходит из-за резкого увеличения доли столицы в общих доходах экономических агентов и населения.

Диссертантом эмпирически протестирована гипотеза о том, что более открытая экономика более продуктивна. Расчеты обнаруживают, что более открытая во внешнеторговом отношении региональная группа имеет бульшее значение ВРП на душу её населения (или vise versa). В качестве примера по статистическим данным 2003 года демонстрируется наличие подобной взаимозависимости (Рис.2).

Рис. 2. Зависимость между внешнеторговой открытостью региональных групп и их ВГП на душу населения, 2003г.

ПЯТАЯ ГЛАВА посвящена анализу чувствительности объёмных макропоказателей экономики к изменениям экзогенных переменных, а также влияния последних на статические и динамические свойства ЭП -неравномерность территориального распределения объёмов валового продукта, объемов инвестиций и населения, а также подвижность их центров.

Диссертантом делается вывод, что количество исследований характера, мощности и каналов этого влияния на внутренние характеристики национальной экономики в её пространственном аспекте остаётся пока недостаточно для получения объективного представления о реально происходящем в этой области. Существующие эконометрические модели, разрабатываемые с целью количественного описания характера вышеуказанного влияния, рассматривают национальную экономику преимущественно как нечто точечное или однородное в своём проявлении, абстрагируясь от факта большого разнообразия в географической рассредоточенности экономических ресурсов и факторов.

По мнению автора, любая отдельно взятая страна может рассматриваться как исторически сформировавшееся экономическое пространство, более или менее успешно поддающееся отдельным вариантам пространственной декомпозиции на заметно отличающиеся друг от друга по многим естественным и антропогенным характеристикам территориальные единицы. С этой позиции автор предлагает рассматривать и описывать страну как неоднородную совокупность ряда суб-стран с их специфичными и относительно локализованными суб-экономиками. При этом иерархическая многоуровневая соподчиненность составляющих общую национальную экономику суб-экономик требует адекватного учёта пространственных аспектов её неоднородности. Последнее наиболее уместно в рамках анализа стран, являющихся крупными по площади занимаемой ими территории, по численности населения, по размеру валового продукта и т.д.

Анализ чувствительности объёмных макропоказателей экономики к изменениям экзогенных переменных включает в себя корреляционный анализ зависимости объемов различных инвестиционных потоков в сформированные ранее региональные группы от изменения валютных курсов и цены на нефть. Влияние т.н. эффекта переноса (ЭП, или Pass-Through Effect, PTE) изменения валютного курса на внутренние цены (цены потребителя и производителя) в России было, в частности, изучено в (Dobrynskaya&Levando, 2005). Dobrynskaya, V. and Levando D. A Study of Exchange Rate Pass-through Effect in Russia. // Moscow, ICEF Working Paper #05/01, May 2005. Согласно авторам термин "эффект переноса" (ЭП) относится к влиянию изменения обменного курса местной валюты на уровень внутренних цен на торгуемые и неторгуемые товары. Для сравнения значение ЭП может определяться и как “процентное изменение цен на импорт в местной валюте, при однопроцентном изменении обменного курса между валютами экспортирующей и импортирующей стран”.(Goldberg P., Knetter M. (1997). Goods Prices and Exchange Rates: What Have We Learned? Journal of Economic Literature, 35 (3), 1243-1272). Посредством использования модели коррекции регрессионных остатков или ошибок (Error Correction Model, ECM) они нашли, что исследуемый эффект в большинстве случаев оказывается существенным и вариабельным, но в долгосрочном аспекте остается неполным. ЕСМ отражает кратко- и среднесрочные тенденции с учетом экзогенных факторов, включая влияние факторов сезонного плана.

Что касается настоящего исследования, то используемая в ней техника вычисления методологически достаточно близка к динамической оценке эластичности значений некоторых макроэкономических показателей к однопроцентному изменению значений курсов доллара США и евро, а равно и цены на сырую нефть марки Urals.

Валютные курсы и распределение инвестиций. Согласно расчётам динамика объёмов ИОК сильно связана с номинальными курсами обеих инвалют - доллара и евро - и составляет для всей страны соответственно R^$_ИОК(РФ) = 0, 70 и R^€_ИОК(РФ) = 0, 83. Динамика ИОК во всех 10-ти группах практически одинаково коррелируют и с курсом доллара (минимальное значение коэффициента парной корреляции у седьмой группы: R^$_ИОК(7) = 0, 63, максимальное - у четвёртой: R^$_ИОК(4) = 0, 76) и с курсом евро (min: R^€_ИОК(10) = 0, 78, max: R^€_ИОК(1) = 0, 86). Корреляция по курсу евро оказывается несколько выше, чем по курсу доллара и более стабильной. Общий объём ИИ в своей динамике, как и в случае с ИОК, коррелирует с динамикой номинальных курсов в основном положительно (за исключением одной группы - по евро, и двух групп - по доллару), однако степень корреляции по курсу доллара оказывается теперь заметно ниже, чем по курсу евро - в среднем по всей стране `восприимчивость' уровня поступающих ИИ к курсам валют составляет соответственно R^$ _ИИ(РФ) = 0, 31 и R^€_ИИ(РФ) = 0, 67.

Существенной спецификой ПИИ выступают высокие издержки их `потопления' (sunk costs), в силу чего именно осуществление ПИИ служит наиболее надёжным индикатором инвестиционной привлекательности тех или иных объектов, компаний, отраслей, регионов, территорий или стран в целом. Данная специфика ПИИ не преминула сказаться на исследуемой автором корреляционной связи пространственной направленности инвестиционных потоков и валютных курсов. Практически полностью отрицательной эта связь и по доллару и по евро оказывается у шестой (дальневосточной) группы регионов (R^$_ПИИ(6) = - 0, 93, R^€_ПИИ(6) = -0, 91).

Положительная связь по доллару наиболее заметна вновь у четвёртой группы (R^$ _ПИИ(4) = 0, 62), по евро - у второй (R^€ _ПИИ(2) = 0, 74), которая по доллару уступает четвёртой группе совсем незначительно (R^$ _ПИИ(2) = 0, 58). Последний результат можно обосновать тем, что ядро второй группы составляют нефте- и газодобывающие регионы, общая доля добычи которых составляет 85-95% от общестрановой. Для эмпирической проверки последнего утверждения проведён корреляционный анализ зависимости качественной структуры ИИ от валютных курсов, использующий в качестве количественного критерия долю ПИИ в общем объёме ИИ. В итоге получен результат принципиального плана - положительной оказывается корреляция между долей ПИИ и номинальными курсами обеих валют только у экспортно-ориентированной группы (соответственно R^$ _{ПИИ/ИИ(2)} = 0, 49 и R^€_{ПИИ/ИИ(2)} = 0, 39), и ещё у группы 4, но уже только по доллару и практически незначимой (R^$ _{ПИИ/ИИ(4)} = 0, 09). По остальным девяти группам эта корреляция отрицательна.

По России доля ПИИ/ИИ за 1995-2003гг. составила в среднем 36, 73%. В 2005 году доля ПИИ в структуре зарубежных инвестиций в Россию составила 46%, а в 2007 - 44, 5%. Наиболее высока эта доля у десятой, восьмой и четвёртой групп (80, 96%, 62, 42% и 61, 14% соответственно). Наиболее солидные по суммарному объёму привлеченных с 1995 по 2004 гг. ИИ первая и вторая группы - соответственно 53, 67% и 20, 47% от общестранового объёма за этот период - имеют среднегодовые доли ПИИ в последних 36, 33% и 37, 54% соответственно (Рис.3).

Рис.3. Темпы роста курса доллара США и доля ПИИ в ИИ, (соответственно для страны в целом и отдельно для региональных групп 1и 2), 1995г = 100%.

Цена нефти и распределение инвестиций. Расчёты коэффициентов парной корреляции между относительным ростом цены нефти и погрупповой динамикой инвестиций различного вида позволяет выявить различия в зависимости последних от цен на Urals. По ИОК теснота связи очень высокая и практически одинаковая во всех группах (от R^OIL_ИОК(10)= 0, 80 до R^OIL_ИОК(8)= 0, 87 при среднем по стране R^OIL_ИОК(РФ) = 0, 86). По суммарным ИИ теснота связи сопоставляемых показателей различается по группам достаточно заметно (от R^OIL_ИИ(10)= -0, 24 до R^OIL_ИИ(3)= 0, 75). Что касается «нефтегазовой» группы 2 - «родственной» для рассматриваемого теперь статистического признака - то она по связи лишь немного уступает группе 3 (R^OIL_{ИИ (2)}= 0, 73). Связь динамики ПИИ с ценовой динамикой нефти преимущественно отрицательна за исключением групп 2, 4 и 9 - по ним обнаруживается положительная, но слабая теснота связи (от R^OIL _ПИИ(6)=-0, 82 до R^OIL _ПИИ(3)= 0, 12 при общем по стране R^OIL _ПИИ(РФ) = -0, 32).

Географические центры макропоказателей.

Диссертантом рассчитаны местоположения ежегодных центров территориального распределения ряда макроэкономических индикаторов - объёма ВВП, численности населения и объёмов ИОК, ИИ и ПИИ. Для этого по всем пяти макроиндикаторам вычислено ежегодное матожидание их распределения как по долготе, так и по широте, что позволило определить центр их географического распределения. К числу основных позитивных моментов такого подхода можно отнести то обстоятельство, что знание направленности и амплитуды миграции центров распределения макроиндикаторов позволяет оценить, во-первых, несбалансированность территориального развития экономики страны; во-вторых, тенденции в дрейфе этих показателей, приводящие либо к стабильному центрированию или дальнейшей разбалансировке исследуемых центров относительно других экономических центров страны; и, в-третьих, сопоставить между собой соответственно центр расселения населения и центры приложения производственных и инвестиционных ресурсов.

Анализ пространственной подвижности центров распределения исследуемых макропоказателей России основывается на расчете ежегодных значений географических координат данных центров за соответствующий им статистический период. Географическая широта и долгота центра распределения натуральных или финансовых объёмов соответствующих макроэкономических индикаторов рассчитываются по следующим формулам:

, (4.1) , (3)

где: lon_x и lat_x - соответственно географическая долгота и широта пространственного центра распределения макроэкономических индикаторов (доли градуса даны не в традиционных для географии минутах и секундах, а в десятичном исчислении); lon_r и lat_r --соответственно географическая долгота и широта административного центра региона (штата, провинции) r; - натуральный или финансовый (денежный) объём макроэкономического индикатора x по региону (штату, провинции) r, x = 1, m; n - число регионов для России (n = 89), штатов для США (n = 51 (включая округ Колумбия)) или провинций и территорий для Канады (n = 13).

Пространственные сдвиги и эксцентриситеты. Все географические перемещения (сдвиги, дрейфы) центров отдельных макроэкономических индикаторов и их взаимное смещение друг относительно друга (т.е. их эксцентриситет) рассчитываются как физическое расстояние между двумя точками 1 и 2 земной поверхности, определяемое по следующей формуле:

S= R * arccos [sin(lon₁)*sin(lon₂) + cos(lon₁)*cos(lon₂)*cos(lat₁-lat₂)] (4)

где: R - радиус Земли (принято R = 6 371км).

Анализ дрейфа геоцентров основных макроиндикаторов России

Инвестиционные потоки.

Дрейф центра распределения ИОК (тонкие прямые линии) демонстрирует отсутствие долгосрочных трендов (Рис. 4).

В качестве причины того, что кризис 1998 года привёл к дрейфу центра ИОК в северном направлении, можно рассматривать резкую девальвацию российского рубля, общее сокращение объёма всех инвестиций и их концентрирование вокруг столичного региона (доля Москвы в страновом объёме ИОК составила в 1998 году максимальные 16%, а всей столичной группы - 26%).

Рис. 4. Дрейф ИОК в РФ.

Заметный сдвиг в 1998-м году в западном направлении объясняется снижением их объёма и концентрацией в столичном регионе - он компенсируется по долготе к 2001 году и по широте к 2005 году. Итоговое смещение центра размещения ИОК за период с 1990-го по 2007-ой год составляет по широте всего 0, 3є на север, а по долготе - почти 3, 5є на запад (Табл. 5). В целом же территориальное размещение ИОК достаточно локализовано. Плавная жирная линия отражает центр ИОК, накопленных с 1995 года при 5%-ном уровне их ежегодной капитализации. Общий дрейф центра ИОК за 17 лет составляет 219 км.

Аналогичным образом исследован и дрейф центра распределения поступающих в Россию иностранных инвестиций. ИИ размещаются по регионам с втрое бульшим широтным размахом, чем ИОК. Основной объём ИИ осуществляется лишь в 10-15 регионах преимущественно столичной и экспортно-ориентированной групп. На долю первой десятки регионов устойчиво приходится около 4/5 всех иностранных инвестиций. Итоговое за период с 1995-го по 2006-ой год смещение центра ИИ демонстрирует заметный дрейф на восток протяженностью в 4, 5є по долготе и всего 0, 19є по широте на север.

Общий дрейф ИИ составил 286км на восток, а приток ИИ вырос с 3-х до 55 млрд. долларов. Начиная с 2000-го и до 2004-го года достаточно равномерное движение центра ИИ на восток следует связывать с ростом доверия западных инвесторов к региональным властям неевропейской части страны, устойчивым ростом цены на нефть, а также с реализацией крупномасштабных инвестиционных проектов в Сибири и на Дальнем Востоке (проекты Сахалин-1, Сахалин-2 и т.п.). Начиная с 2004 года вновь наблюдается некоторое смещение центра ИИ на запад благодаря возрастающей привлекательности нефтегазового тюменского региона и регионов пятой группы.

Подвижность центров валового продукта и населения России. В отличие от инвестиционных процессов, процессы создания валового продукта по экономической сути своей более сильно детерминируемы в пространстве, более жёстко привязаны к географическом территории и пространственно менее мобильны. Это подтверждается и анализом динамики перемещения центра производства ВВП страны, рассматриваемого опять же как центр распределения всех ВРП, пространственными центрами создания которых также приняты административные центры соответствующих регионов.

Движение центра ВВП России в 1997-2005гг. преимущественно поступательно (Рис.5). Западная составляющая дрейфа до 2005 года связана с постепенным ростом доли столичного региона в ВВП страны (от 11% в 1995 году до 20, 7% в 2005 году). Резкий сдвиг на северо-восток в 2006 году связан с устойчивым ростом цен на энергоносители,

Рис.5. ВВП и население РФ.

Что касается подвижности центра расселения населения, то за последние 12 лет ХХ века миграционный оборот в России составил 52, 4 млн. человек, из которых три четверти перемещались внутри страны (из них 55% миграций осуществлялось внутри отдельно взятых регионов -- областей, краев и республик). При этом наиболее интенсивно миграционный оборот происходил в округах восточной части страны. Мкртчян Н. Внутренние миграции населения России в 1990-е годы (в книге Россия и её регионы в ХХ веке: территория -- расселение -- миграции / под. ред. О.Глезер и П.Поляна. -- М.:ОГИ, 2005, стр.429). В целом, миграция центра тяжести населения России находится южнее всех остальных макропоказателей (кроме ПИИ), но имеет наименьший разброс, что говорит о ее высокой инерционности и иммобильности (Рис. 8.1).. Безусловно, следует учитывать, что текущий центр расселения населения есть результирующая величина миграционного и демографического процессов, которые в пространственном измерении протекают самым различным образом.

Континентальные части и Федеральные округа РФ. Декомпозиция экономического пространства страны на 2 части - европейскую и азиатскую - позволила выявить интересные с макроэкономических и пространственных позиций закономерности дрейфа соответствующих им долей валовых континентальных продуктов (ВКП). В частности, центр европейской доли ВВП страны постоянно смещался в сторону её столицы и к 2006 году приблизился к ней более чем на треть. Центр азиатской доли ВВП двигается в сторону тюменского региона.

Аналогичное исследование при декомпозиции пространства страны на семь федеральных округов (ФО) позволяет выявить и интерпретировать разнонаправленность смещения центров производимых в них валовых окружных продуктов (ВОП) (Рис.6(a-d)). Основными округами, способствующими смещению центра ВВП страны в северном направлении выступают УФО и ЦФО, в которых смещение их ВОП происходит в направлении столицы (финансово-коммерческий полюс) и в направлении тюменского региона (природно-ресурсный полюс). В то же время СЗФО и ЮФО демонстрируют определенный дрейф их ВОП в южном направлении - соответственно к северной столице и к Дагестану. Перемещение центров ВОП ПФО и ДФО не выявляет длительного устойчивого тренда - в первом случае по причине отраслевой и территориальной сбалансированности округа, а во втором - по причине того, что первоначальный тренд ВОП на север компенсирован в последние годы экономическим ростом в Сахалинской области (эффект массированных инвестиций).

Рис. 6 (a-d). Дрейф центров валового продукта и населения ФО.

География активов и кредитных услуг банковской системы

Изменение макроэкономической ситуации в стране и её регионах значительно влияет на масштабы и географию банковской деятельности. Анализ данных ЦБ РФ за 2000-08гг. позволяет выявить ряд закономерностей в эволюции пространства активности банковского сектора (Рис. 7):

- высокая и устойчивая концентрация совокупных активов кредитных организаций в столичном регионе;

- смещение центра кредитной задолженности юридических лиц (ю.л.) в западном направлении, т.е сонаправленно с дрейфом центра ВВП;

- смещение центра кредитной задолженности физических лиц (ф.л.) в восточном направлении, т.е противонаправленно дрейфу центра ВВП;

- расположение центра кредитов ф.л. между ВВП и населением, а центра кредитов ю.л. - в центре треугольника, образуемого центрами ВВП, населения и банковских активов.

Разнонаправленность векторов движения центров кредитов ю.л. и ф.л. обосновывается тем, что региональные рынки кредитования населения остаются ненасыщенными и в них растет розничная активность банков. Если в случае ю.л. за период с 2001 по 2009 гг. в кредитном портфеле банковской системы выявлен рост доли СЗФО с 7, 65% до 12, 95% при стабильной доле ЦФО в 51-52%, то в случае ф.л. фиксируется падение доли ЦФО с 43, 68% до 24, 75%. Доля ф.л. в суммарном кредитном портфеле банковской системы РФ возросла за указанный период с 8, 3% до 47, 1%, т.е. почти в 8 раз и сравнялось с портфелем ю.л. При этом, если в Москве эта доля составила на начало 2009 года 17, 5%, в Санкт-Петербурге - 37, 7%, то её среднерегиональные значения по ФО варьируют в диапазоне от 57% до 72%.