Оценивание уровня инновационного развития хозяйственного комплекса региона с помощью прикладных инструментов экономико-математического моделирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оценивание уровня инновационного развития хозяйственного комплекса региона с помощью прикладных инструментов экономико-математического моделирования

Регион - это межсубъектная территория со схожими географическими и природными условиями, которая имеет однотипные хозяйственные, культурные и идеологические признаки развития. Территории, входящие в регион, взаимодействуют в рамках государственной системы управления и межрегиональных организаций.

Например, с Донецкой Народной Республикой (ДНР) граничит регион Российской Федерации (РФ) - Южный федеральный округ (ЮФО). В составе ЮФО - 8 субъектов РФ [8]. Его население насчитывает почти 16,5 млн. чел. (11,22% населения России). Площадь региона составляет почти 448 тыс. кв. км (2,6% площади России).

Под хозяйственным комплексом региона будем понимать целостную систему взаимосвязанных и взаимодействующих экономических институтов и отношений в сфере распределения и потребления материальных и нематериальных ресурсов, а также производства, распределения, обмена и потребления товаров и услуг. Под управлением хозяйственным комплексом региона понимается разработка приоритетных направлений воздействия на экономические отношения внутри его территории для достижения определённых целей, а именно:

- совершенствование производственных процессов;

- переход к новым технологическим укладам;

- улучшение инфраструктуры жизнеобеспечения;

- эффективное использование человеческого капитала, материальных и финансовых ресурсов;

- рост конкурентоспособности региона.

Диагностика уровня инновационного развития хозяйственного комплекса региона основывается на индикаторах:

1) уровня экономического развития региона ;

2) качественных характеристик населения ;

3) благосостояния населения ;

4) качества социальной сферы ;

5) качества окружающей среды .

Нижний индекс обозначает номер региона среди анализируемых в динамике территориальных образований.

Сначала оцениваются абсолютные и относительные статистические показатели каждого региона, из значений которых вычитают , делят на разность между и , а затем умножают на 100. Построенные показатели () принимают свои значения от 0 до 100 баллов, что является унификацией, позволяющей перевести совокупные индикаторы 1) - 5) в общую 100-балльную шкалу.

В состав индикатора уровня экономического развития региона входят показатели:

- объёма выпуска продукции на душу населения ;

- стоимости ОПФ на душу населения ;

- объёма валовых инвестиций на душу населения ;

- доли занятых в хозяйственном комплексе региона .

В результате чего имеем оценку уровня экономического развития региона:

оценка регион экономический моделирование

.

Скажем несколько слов о статистических весах , , и , которые содержатся в составе индикатора. Для них выполняется логичное свойство:

.

Будем полагать, что веса принимают одинаковые значения (в данном случае 0,25). Такой способ присвоения значений статистического веса называют эгалитарно-объективистским.

Эгалитаризм обусловлен одинаковыми значениями статистических весов. Субъективистский способ имел бы место, если бы значения весов формировались группой экспертов или на основе опросов населения регионов, чего в данном случае нет, поэтому и применён термин «объективистский».

Ключевые экономические риски обусловлены возможностью снижения показателей, формирующих индикатор уровня экономического развития региона . Чем меньше значения данных показателей, а, следовательно, меньше значение индикатора, тем большими, на наш взгляд, являются риски менеджмента хозяйственного комплекса территориального образования.

Риски социально-трудовой сферы региона оцениваются посредством остальных четырёх индикаторов 2) - 5). Индикатор качественных характеристик населения складывается из показателей воспроизводства и здоровья населения, состояния семейной жизни, уровня квалификации, уровня образования и культуры.

В индикатор благосостояния населения входят показатели реальных доходов населения, уровня развития инфраструктуры региона, объёма сбережений населения, наличия жилья и собственности. В свою очередь, индикатор качества социально-трудовой сферы состоит из показателей условий труда, социально-политической стабильности, личной и имущественной безопасности, наличия социальных патологий, социальной и территориальной мобильности населения.

В индикаторе качества окружающей среды учтены показатели климата, биологического разнообразия экосистем, уровня развития рекреационных зон, наличия природно-сырьевых ресурсов, состояния почвы, водного и воздушного бассейнов.

Общая диагностика уровня инновационного развития хозяйственного комплекса региона с помощью прикладного инструментария динамического моделирования отражается в значении интегрального индикатора оценки рисков:

. (1)

В равенстве (1) верхний индекс «» означает операцию транспонирования матрицы. В (1) участвуют векторы-столбцы статистических весов и значений индикаторов экономических и социальных рисков региона:

; .

Отметим, что значения индикаторов , , , и являются индивидуальными для каждого региона, а набор статистических весов () является общим для каждого из территориальных образований, анализируемых в динамике по уровню рисков управляющих воздействий на экономику и социальную сферу региона. При этом выполняется свойство:

.

Перейдём к совершенствованию методики оценивания значений статистических весов , основанной на инструментах прикладного динамического моделирования. Методика базируется на гипотезе о том, что годовой объём ВРП (валового регионального продукта) на душу населения будет зависеть от пяти описанных выше индикаторов.

Запишем линейную модель множественной регрессии в стандартизированном виде:

. (2)

Здесь () - стандартизированные коэффициенты линейной регрессии, и другие факторы стандартизированы вычитанием выборочного среднего значения и делением на выборочное среднее квадратическое отклонение, () - случайные остатки модели. Применяя к эконометрическому уравнению (2) метод наименьших квадратов, мы пришли к системе нормальных уравнений, решение которой позволяет определить неизвестные (), благодаря чему, элементы матрицы найдены по формуле:

()(3)

Прикладной инструментарий динамического моделирования и методика эконометрического моделирования (1) - (3) были апробированы на тридцати девяти административно-территориальных единицах России [8]. Анализировались показатели территориальных образований за период с 2000 по 2017 год.

Согласно табл. 1 оцениванию уровня инновационного развития хозяйственного комплекса региона были подвергнуты регионы по всей территории Российской Федерации - от Архангельской области до Кабардино-Балкарской Республики, от Забайкальского края до Республики Карелия. В базу обследования вошли все административно-территориальные единицы ЮФО, за исключением Республики Крым и г. Севастополя, т.к. данные по ним имеются только за последние 5 лет.

Многофакторная линейная эконометрическая модель (2) статистически значима по критерию Фишера с надёжностью не менее 95% и коэффициентом детерминации 0,73. Максимально значимым по статистическому критерию Стьюдента является коэффициент регрессии , соответствующий стандартизированному индикатору уровня экономического развития региона .

Таблица 1 Основные этапы реализации прикладного инструментария динамического моделирования при оценивании уровня инновационного развития хозяйственного комплекса региона

По формуле (3) были рассчитаны оценки значений весовых коэффициентов индикаторов, характеризующих риски, присущие хозяйственному комплексу и социально-трудовой сфере регионов России:

.

Согласно усовершенствованной методике динамического моделирования (1) - (3) индикаторам риск-менеджмента в хозяйственном комплексе и социально-трудовой сфере российских регионов соответствуют численные значения статистических весов, вошедшие в матрицу (рис. 1).

Рисунок 1. Значения весовых коэффициентов в интегральном индикаторе экономических и социальных рисков регионов РФ

Из рис. 1 видно, что наиболее значимыми при диагностических процедурах уровня инновационного развития хозяйственных комплексов регионов России являются индикатор уровня экономического развития территории, индикатор благосостояния населения, а также индикатор качества окружающей среды, т.к. при его оценке учитывается показатель наличия природно-сырьевых ресурсов в регионе. Индикаторы качества социальной сферы и качественных характеристик населения не оказывают существенного влияния на общую картину уровня инновационного развития территориальных образований РФ. Данный эмпирический факт, по нашему мнению, является тревожным симптомом трудностей формирования и развития российского человеческого капитала.

Согласно диагностике административно-территориальные единицы ЮФО условно разделены на три группы. Критерием дифференциации уровня инновационного развития является значение интегрального индикатора оценки рисков

().

В первой группе, для которой , оказались Краснодарский край, Ростовская и Волгоградская области. Перечисленные административно-территориальные единицы имеют удовлетворительный уровень экономических и социальных рисков, обусловленных отдельными ошибками стратегии развития данных регионов, а именно:

- инновационным развитием;

- развитием качества окружающей среды;

- развитием качественных характеристик населения (особенно трудоспособной его части).

Вторая группа регионов с имеет высокий уровень рисков. К таковым относится Астраханская область.

Для исправления трудной ситуации, в которой находится эта область, необходимы значительные усилия во многих направлениях её социально-экономического развития. Астраханская область, как и регионы первой группы, имеет существенные проблемы с продвижением инноваций, качеством окружающей среды и качественными характеристиками населения. На наш взгляд, региональным органам власти следует, прежде всего, преодолеть перекосы социально-трудовой сферы, поэтому на повестке дня стоят острые вопросы ненадлежащих условий труда, наличия социальных патологий, низкого уровня территориальной и социальной мобильности населения.

Третья группа регионов, имеющая , находится, на наш взгляд, в чрезвычайной ситуации с угрожающим уровнем рисков в хозяйственном комплексе и социально-трудовой сфере территориального образования. Без кардинальных мер, способных изменить траекторию развития, не обойтись Республикам Калмыкия и Адыгея.

К описанным проблемам регионов первой и второй группы добавляется низкий уровень благосостояния населения. Основная трудность данных территорий обусловлена, в первую очередь, реальными доходами и объёмом сбережений трудоспособного населения, уровнем развития инфраструктуры, наличием жилья и собственности.

Без решения перечисленных проблем, на наш взгляд, крайне трудно поднимать вопросы роста численности населения, продолжительности жизни, безработицы, динамики индексов потребительских цен, промышленного производства и ВРП, размера заработной платы, объёма инвестиций в хозяйственный комплекс, оборота розничной торговли и общественного питания, дохода регионального бюджета и количества субъектов предпринимательской деятельности.

Заключение

В работе предложена методика оценивания уровня инновационного развития хозяйственного комплекса региона. Основой методики являются усовершенствованные прикладные инструменты экономико-математического моделирования. Обосновано, что диагностические процедуры уровня инновационного развития хозяйственного комплекса региона базируются на пяти индикаторах экономического и социального развития территории, которые, в свою очередь, оцениваются посредством анализа их абсолютных и относительных показателей на основе эгалитарно-объективистского подхода. С помощью индикаторов уровня экономического развития региона, качественных характеристик населения, уровня благосостояния населения, качества социальной сферы, качества окружающей среды формируется интегральный индикатор оценки рисков региона. Инструментарий опробован на социально-экономических показателях административно-территориальных единиц Южного федерального округа. Органам власти данных территориальных образований предложены рекомендации по риск-менеджменту в хозяйственном комплексе и социально-трудовой сфере.

Список литературы

1. Движение регионов России к инновационной экономике [Текст]: монография / Под ред. А.Г. Гранберга, С.Д. Валентея; Ин-т экономики РАН. - М.: Наука, 2006. - 402 с.

2. Дончевский Г.Н. Оценка деятельности публичной власти по организации среды стратегического развития локальных территорий / Г.Н. Дончевский, Н.А. Устина, А.А. Карлина // Вестник Самарского муниципального института управления. 2015. - № 2. - С. 34-44.

3. Колемаев В.А. Оптимальный сбалансированный рост открытой трёхсекторной экономики // Прикладная эконометрика. 2008. - № 3 (11). - С. 15-42.

4. Кужелева А.А. Эволюция подходов к анализу теорий регионального развития // Вестник Донецкого национального университета. Серия В. Экономика и право. 2019. - № 1. - С. 77-91.

5. Маннапов Р.Г. Современное развитие системы управления регионом: методология, инструментарий, механизмы: монография / Р.Г. Маннапов, Л.Г. Ахтариева; под науч. ред. д-ра экон. наук, проф. Р.Г. Маннапова. - Уфа: Уфимская государственная академия экономики и сервиса, 2010. - 221 с.

6. Припотень В.Ю. Региональные кластеры как основа маркетинга территорий в системе социально-экономического развития // Вестник Донецкого национального университета. Серия В. Экономика и право. 2018. - № 4. - С. 159-166.

7. Регион в условиях роста открытости национальной экономики: монография / Н.Г. Чумаченко, Л.Г. Червова, Л.М. Кузьменко и др.; НАН Украины, Ин-т экономики пром-сти; Науч. ред. Н.Г. Чумаченко. - Донецк, 2010. - 393 с.

8. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации - 2018 г. / Федеральная служба государственной статистики. - https://gks.ru/bgd/regl/b18_14s/Main.htm

9. Шеломенцев А.Г. Особенности оценки барьеров в контексте парадигмы регионального саморазвития / А.Г. Шеломенцев, С.В. Дорошенко, О.А. Козлова, С.А. Суспицын, Л.И. Власюк // Приволжский научный вестник. 2014. - № 9 (37). - С. 60-69.

10. Яковлева Ю.К. Индикативное управление социально-экономическим развитием территорий старопромышленных регионов: концептуальные основы, методы и модели: монография. - Донецк: Фолиант, 2017. - 388 с.

11. Benneworth P. The new economic geography of old industrial regions: universities as global - local pipelines / P. Benneworth, G.-J. Hospers // Environment and Planning C: Government and Policy. 2007. - N 25 (6). - Р. 779-802.

12. Foster J. Measuring the Distribution of Human Development: Methodology and an Application in Mexico / J. Foster, L. Lopez-Calva, M. Szekely // Journal of Human Development and Capabilities. 2005. - N 6 (1). - P. 5-25.

13. Seth S. Inequality, Interactions, and Human Development // Journal of Human Development and Capabilities. 2009. - N 10 (3). - P. 375-396.

14. Steiner М. Old Industrial Areas: a Theoretical Approach // Trajectories of the New Economy: Regeneration and Dislocation in the Inner City. Urban Studies. 2009. - N 46 (May). - Р. 987-1001.

15. Vishnevsky V. Scenarios of the old industrial regions' development: selecting the methodology / V. Vishnevsky, I. Aleksandrov, A. Polovyan // Environment, development and sustainability. 2011. - Vol. 13, N 1. - P. 65-78.

Размещено на Allbest.ru