Научная статья

Original article

УДК 332.122

doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10468 

РОЛЬ СУБЪЕКТОВ МАЛОГО И СРЕДНЕГО БИЗНЕСА В РЕГИОНАЛЬНОМ РАЗВИТИИ

THE ROLE OF SMALL AND MEDIUM-SIZED BUSINESSES IN REGIONAL DEVELOPMENT

Петрухина Наталья Викторовна,  доцент кафедры  Производственный менеджмент  ФГБОУ ВО Брянского государственного технического университета, г.Брянск, Е-mail: natalia_petr@mail.ru

Petrukhina Natalia Viktorovna,  associate Professor of the Department of Production Management, Bryansk State Technical University, Bryansk, E-mail: natalia_petr@mail.ru 

Аннотация. В статье приведены результаты исследований о роли малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации на период субъектов малого и среднего бизнеса в региональном развитии. Проанализированы нормативно-правовые акты по данной проблематике: Национальный проект “Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы,  паспорт национального проекта, проанализированы каждый из четырех федеральных проектов (поддержка самозанятых, создание условий для легкого старта и комфортного ведения бизнеса, акселерация субъектов малого и среднего предпринимательства, создание цифровой платформы с механизмом адресного подбора и возможностью дистанционного получения мер поддержки и специальных сервисов субъектами МСП и самозанятыми гражданами. Приведены и проанализированы данные по финансовому обеспечению национального проекта. Проведен сравнительный анализ по численности занятых в экономике в разрезе субъектов ЦФО. Выявлены регионы с наименьшей и наибольшей численностью. Проведен сравнительный анализ работников малого и среднего бизнеса в общей численности рабочей силы в разрезе субъектов ЦФО России за 2018-2019гг. Выявлены  регионы, обладающие наибольшей и наименьшей долей работников предприятий малого и среднего бизнеса в регионах центрального федерального округа, а также составлен рейтинг субъектов ЦФО по данному показателю. Проанализированы проекты регионального развития в сфере малого и среднего бизнеса, выявлено , что на территории Брянской области действуют пять проектов, помогающих развиваться предпринимательским структурам. Рассмотрен  новый механизм развития малого и среднего бизнеса – «зонтичные гарантии», который позволит в дальнейшем  привлечь ресурсы на развитие субъектов предпринимательства до 600 млрд.рублей. 

Abstract. The article presents the results of research on the role of small and medium-sized businesses in the Russian Federation for the period of small and medium-sized businesses in regional development. The normative legal acts on this issue are analyzed: the National project ” Small and medium-sized entrepreneurship and support for individual entrepreneurial initiative, the passport of the national project, each of the four federal projects is analyzed (support for the self-employed, creating conditions for an easy start and comfortable business, acceleration of small and medium-sized businesses, creation of a digital platform with a mechanism for targeted selection and the possibility of remote receipt of support measures and special services by SMEs and self-employed citizens. The data on the financial support of the national project are presented and analyzed. A comparative analysis of the number of people employed in the economy in the context of the subjects of the Central Federal District is carried out. The regions with the smallest and largest population were identified. A comparative analysis of small and medium-sized business employees in the total workforce in the context of the subjects of the Central Federal District of Russia for 2018-2019 was carried out. The regions with the largest and smallest share of employees of small and medium-sized businesses in the regions of the central Federal District were identified, and a rating of the subjects of the Central Federal District was compiled for this indicator. Regional development projects in the field of small and medium-sized businesses are analyzed, it is revealed that five projects are operating in the territory of the Bryansk region that help business structures develop. A new mechanism for the development of small and medium – sized businesses – “umbrella guarantees”, which will allow to attract resources for the development of business entities up to 600 billion rubles in the future, is considered. 

Ключевые слова: малый и средний бизнес, национальный проект, инфраструктурная поддержка, численность занятых, доля работников, регион, субъект, зонтичные гарантии

Keywords: small and medium-sized businesses, national project, infrastructure support, number of employees, share of employees, region, subject, umbrella guarantees 

Введение. Выступая  27.01.2021г.  на сессии онлайн-форума «Давосская повестка дня, В.В. Путин сообщил о том, что  необходимо обеспечить цифровую трансформацию как соответствующую основу технологического уклада будущего России, а также создать условия для  эффективного труда людей, предпринимателей. На реализацию  указанных задач необходимо сконцентрировать усилия государства, бизнеса, гражданского общества, а также  выстраивать стимулирующую бюджетную политику в предстоящие годы [4].

21.04.2021г. В.В. Путин выступая со своим ежегодным посланием к Федеральному собранию, особо подчеркнул следующие моменты. Сниженные страховые взносы с тридцати до пятнадцати процентов для  субъектов малого и среднего бизнеса позволят в дальнейшем создать новые рабочие места; предоставленные льготные кредиты на выплату зарплат позволили сохранить более пяти миллионов рабочих мест; списанные  в утиль устаревшие  нормы и требования, а также отказ от  ненужных контрольных проверок позволят улучшить деловой климат в стране, что скажется на притоке инвестиций. Кроме того, глава государства обратил внимание на то, что принятие ключевых решений в экономической сфере в диалоге с представителями предпринимательских структур позволяет достигать главного результата – «трансформацией прибыли в инвестиции, в развитие», поскольку « талант предпринимателя – это в первую очередь талант созидателя, стремление менять жизнь к лучшему вокруг себя, создавать новые рабочие места» [3].

Сегодня предпринимательские структуры играют очень важную роль в развитии как отдельно взятого региона, так и страны в целом. Успешное предпринимательство определено в качестве одной из национальных целей в Указе  Президента РФ от 21.07.2020 N 474 “О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года”. В нем также законодателем отмечаются: цифровая трансформация,  обеспечение сохранения населения, благополучия и здоровья людей; самореализация талантов, безопасная и комфортная среда для жизни;  а также эффективный и достойный труд [7].

Для исполнения указанного нормативно-правового акта, Минэкономразвития России разработало и утвердило новый паспорт Национального проекта “Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы”[2]. Представим указанное на рисунке 1.

Объем финансового обеспечения по указанному проекту за период с 2019-по 2024гг. весьма серьезный и  составляет- 408 268 168,61 тыс.рублей.

Среди источников финансирования проекта выделяется как федеральный бюджет (384209485,40 тыс.руб.), консолидированные бюджеты субъектов РФ (161410056,31 тыс.руб.), так и внебюджетные источники (11800000 тыс.руб.)[2]. Отразим схематично указанное на рисунке 2.

Проанализируем каждый из представленных федеральных проектов. В рамках первого проекта предоставляется инфраструктурная помощь в виде сниженной ставки арендной платы на офисные и производственные помещения, а также микрозаймы по льготной ставке, а также обеспечивается доступ к финансовой поддержке, предоставляемой  АО «МСП Банк», АО «Корпорация «МСП», и информационно-консультационной, оказываемой центрами региона «Мой бизнес».  Согласно установленным показателям планируется  увеличение самозанятых граждан, применивших налог на профессиональный доход и воспользовавшиеся мерами поддержки от государства (70 тыс. человек в 2021 году, с увеличением до 240 тыс. человек к 2024 году).

В рамках второго проекта  предоставляется патентная система налогообложения, а также предусматривается уменьшение количества  представляемой субъектами финансовой, налоговой, статистической отчетности в связи с переходом государственных органов  в дистанционный формат. Указанный проект включает мероприятия как для начинающих предпринимателей, так и для  физических лиц, которые планируют начать предпринимательскую деятельность.

Третий федеральный проект «Акселерация субъектов малого и среднего предпринимательства» включает в себя мероприятия для функционирующих уже на рынке предпринимателей с целью их развития и выходом на иностранные рынки. В рамках предоставляемых проектом мероприятий стоит отметить программу  льготного кредитования по ставке 7%; возможность льготного участия субъектов МСП в конкурентных процедурах, поддержка экспорта реализуемых товаров, работ, услуг, предоставление грантов и др.

Среди  запланированных показателей стоит выделить размер поддержки субъектов, который определяется в 2021г. в количестве 881,9 млрд. рублей, а к 2024г. в размере до 920,9 млрд. рублей.

В рамках третьего проекта «осуществляются мероприятия для функционирующих уже на рынке предпринимателей с целью их развития и выходом на иностранные рынки. Выделяется возможность льготного участия субъектов МСП в конкурентных процедурах, а также программа  льготного кредитования по ставке 7%; предусматривается поддержка экспорта реализуемых товаров, работ, услуг, предоставление грантов и др.

Размер поддержки от государства предусмотрен в 2021г. в количестве 881,9 млрд рублей, а к 2024г. в размере до 920,9 млрд. рублей..

В рамках четвертого проекта предусматривается создание единой цифровой экосистемы, которая содержит информацию о существующих институтах поддержки субъектов, функционирующих на территории страны, а также существующих  на сегодняшний день мерах. Дистанционный формат обеспечивает получение  бизнес-структурами  необходимых мер поддержки.

Кроме того, предоставляется возможность  дистанционного доступа к инфраструктурной поддержке, осуществляемой на территории региона отдельными организациями. В цифровом формате осуществляется подбор кадров, а также осуществляется создание мобильного приложения для доступа к сервисам платформы для участников проекта.

При исполнении проекта планируется достигнуть следующих результатов: увеличить количество полученных услуг и сервисов (в 2021г.-300,0 тыс. единиц,  в 2024 году- 600 тыс. единиц), а также получить удовлетворенность пользователей, которые  получили услуги с 50 % в 2021г.  до 80% соответственно к 2024г.

Малый и средний бизнес, который осуществляет свою непосредственную деятельность на территории определенного региона, является  важным игроком социально-экономического развития субъекта, поскольку создают новые рабочие места, способствуют     росту налоговых поступлений на территории региона.

Таким образом, в проанализированном документе отражены основные моменты инфраструктурной поддержки представителей малого и среднего предпринимательства.

Сравнительный анализ численности занятых в экономике в разрезе субъектов ЦФО России за 2018-2019гг.

Согласно рейтинга социально-экономического положения субъектов РФ, составляемого агентством «РИА-Рейтинг» [5], одним из важных показателей является численность занятых в экономике.

Проанализируем данные по указанному показателю по субъектам ЦФО  за период  2018-2019 гг. Так, например, Белгородская область представлена 793 тыс.человек в 2019г., 792 тыс.человек в 2018г., Брянская область -571 тыс.человек в 2019г., 586 тыс.человек в 2018г.; Владимирская область-691 тыс.человек в 2019г., 686 тыс.человек в 2018г.; Воронежская область-1138 тыс.человек в 2019г., 1134 тыс.человек в 2018г.; Ивановская область-496 тыс.человек 2019г., 503 тыс.человек в 2018г.; Костромская-297 тыс.человек в 2019г.,303 тыс.человек в 2018г.; Курская область-547 тыс.человек в 2019г, 550 тыс.человек в 2018г.; Липецкая область-574 тыс.человек в 2019г., 578 тыс.человек в 2018г, Московская область-4063тыс.человек в 2019г.,4032 тыс.чел. в 2018г.; Орловская область-327 тыс.человек в 2019г., 350 тыс.человек в 2018г.;Рязанская область-512 тыс.человек в 2019г., 504 тыс.человек в 2018г.; Смоленская область-456 тыс.человек в 2019г., 482 тыс.человек в 2018 г.; Тамбовская область-479 тыс.человек в 2019г., 486 тыс.человек в 2018г.,; Тверская область-646 тыс.человек в 2019г., 656 тыс.человек в 2018г.; Тульская область-760 тыс.человек в2018- 2019 гг.; Ярославская область-613 тыс.человек в 2019г., 626 тыс.человек в 2018г.; г.Мосвка-7196 тыс.человек в 2019г.,7158 тыс. человек в 2018г.

Таким образом, наибольшую численность человек занятых в экономике среди субъектов центрального федерального округа имеет г. Москва и Московская область, а наименьшую- Орловская и Костромская области. Отразим указанное на рисунке 3.

Проведем сравнительную характеристику субъектов ЦФО за период 2018-2019гг. по доле работников малого и среднего бизнеса в общей численности рабочей силы. Данные для сравнительного анализа взяты из официального рейтинга, проведенного агентством «РИА-Рейтинг» [6].  Так, например, Брянская область в 2019г. занимает 52 место среди регионов страны с показателем по доле работников предприятий малого и среднего бизнеса в общей численности рабочей силы (%)- 12,5; в 2018г. наш регион имеет показатель-12,7. Белгородская область в 2019г. занимает 32 место с показателем 14,7, а в 2018г.-35 место с показателем 14,4;  Владимирская область  в 2019г. занимает 19 место с показателем 15,8, а в 2018г.-19 место с показателем 16,3; Воронежская область – в 2019г. занимает 8 место с показателем 18,2, а в 2018г.-7 место с показателем 19,1; Ивановская область занимает 17 место с показателем 16,2, а в 2018г.-12 место с показателем 17,4; Костромская область занимает 26 место с показателем 15,2, а в 2018г.-20 место с показателем 16,2;  Курская область занимает 60 место с показателем 10,9, а в 2018г.-59 место с показателем 11,5;  Липецкая область-. занимает 36 место с показателем 13,7, а в 2018г.-33 место с показателем 14,7; Московская область  занимает 30 место с показателем 14,9, а в 2018г.-31 место с показателем 14,8;  Орловская область  занимает 55 место с показателем 12,0, а в 2018г.-56 место с показателем 12,1; Рязанская область-. занимает 22 место с показателем 15,7, а в 2018г.-13 место с показателем 17,4;  Смоленская область занимает 18 место с показателем 16,1, а в 2018г. -25 место с показателем 15,5; Тамбовская область  занимает 57 место с показателем 11,0, а в 2018г.-58 место с показателем 11,5;   Тверская область  занимает 31 место с показателем 14,8,  а в 2018г.-30 место с показателем 14,9; Тульская область  занимает 42 место с показателем 13,4, а в 2018г.-32 место с показателем 14,8;  Ярославская область занимает 23 место с показателем 15,5, а в 2018г.-17 место с показателем 16,4;  г.Москва занимает 6 место с показателем 20,4,  а в 2018г.-4  место с показателем 23,1.

Таким образом, наименьшую долю работников малого и среднего бизнеса за анализируемый период имеют такие регионы, как  Тамбовская и Курская области, а наибольшую долю – г. Москва, Воронежская область. Отразим указанное на рисунках 4,5.

По данным официального сайта Департамента экономического развития Брянской области наш регион активно включен в реализацию Национальных проектов страны. Одним из двенадцати направлений стратегического развития России является «Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы» [1]. В целях улучшения социально-экономического развития Брянской области, на территории региона утверждены следующие региональные проекты в сфере развития малого и среднего предпринимательства. Отразим схематично указанное на рисунке 6.

4.06.2021г. на Пленарном заседании Петербургского международного экономического форума Президент страны анонсировал новый механизм поддержки малого и среднего предпринимательства – “зонтичные гарантии”[4], обеспечиваемое “Корпорацией МСП” по кредитам банков-партнеров. Указанная корпорация возьмет на себя часть рисков предпринимателей, сделав получение кредитов более доступными, т.е. будет выдавать поручительства по кредитам банков-партнеров. Гарантии будут выдаваться в соответствии с утвержденными параметрами и условиями, не дожидаясь одобрения корпорации. Указанный механизм позволит привлекать ресурсы на развитие субъектов предпринимательства 600 млрд. рублей до 2024г. Кроме того, получить зонтичные гарантии смогут все предприниматели, которые не находятся в стадии банкротства, а также числятся в едином реестре МСП.

 Таким образом, Президентом анонсирована новая инфраструктурная финансовая поддержка субъектов предпринимательства. 

Заключение. Резюмируя все вышесказанное, стоит отметить, что представители малого и среднего бизнес является очень важным, ключевым субъектом развития любого региона. Руководство региона, участвуя в национальном проекте по развитию малого и среднего бизнеса, тем самым поддерживает главных игроков, которые обеспечивают инвестиционную  привлекательность, а также инновационное развитие региона. Увеличение числа работников малого и среднего предпринимательства внесет значительный вклад в социально-экономическое развитие региона. Новый механизм поддержки региональных игроков – «зонтичные гарантии» обеспечат участниками регионального развития повышение ВРП. 

Список источников

1. Департамент экономического развития Брянской области// http://econom32.ru/activity/nat_project/
2. Национальный проект “Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы”// https://www.economy.gov.ru/material/directions/nacionalnyy_proekt_maloe_i_srednee_predprinimatelstvo_i_podderzhka_individualnoy_predprinimatelskoy_iniciativy/.
3. Послание Президента РФ Федеральному Собранию от 21.04.2021 “Послание Президента Федеральному Собранию”. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_382666/
4. Пленарное заседание Петербургского международного экономического форума//http://kremlin.ru/events/president/news/65746
5. Рейтинг социально-экономического положения субъектов РФ. Итоги 2020г. //https://riarating.ru/infografika/20210531/630201353.html
6. Рейтинг регионов по вовлеченности населения в малый бизнес – 2020// https://ria.ru/20200512/1570723636.html
7. Указ Президента РФ от 21.07.2020 N 474 “О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года” [Электронный ресурс]. – Режим доступа: // http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_357927/                                             

References

1. Department of Economic Development of the Bryansk region// http://econom32.ru/activity/nat_project/
2. National project “Small and medium-sized entrepreneurship and support for individual entrepreneurial initiative” // https://www.economy.gov.ru/material/directions/nacionalnyy_proekt_maloe_i_srednee_predprinimatelstvo_i_podderzhka_individualnoy_predprinimatelskoy_iniciativy/.
3. The Message of the President of the Russian Federation to the Federal Assembly of 21.04.2021 “The Message of the President to the Federal Assembly”. [electronic resource]. – Access mode: http://. http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_382666/
4. Plenary session of the St. Petersburg International Economic Forum / / http: / / kremlin.ru/events/president/news/65746
5. Rating of the socio-economic situation of the subjects of the Russian Federation. Results of 2020. //https://riarating.ru/infografika/20210531/630201353.html
6. Rating of regions by population involvement in small business-2020// https://ria.ru/20200512/1570723636.html
7. Decree of the President of the Russian Federation of 21.07.2020 N 474 

Для цитирования: Петрухина Н.В. Роль субъектов малого и среднего бизнеса в региональном развитии // Московский экономический журнал. 2021. № 8. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2021-20/

© Петрухина Н.В., 2021. Московский экономический журнал, 2021, № 8.

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10465

ТРАНСФОРМАЦИЯ ДЕНЕЖНОЙ СИСТЕМЫ КАК ИНСТРУМЕНТ ПРЕОДОЛЕНИЯ КРИЗИСНЫХ ЯВЛЕНИЙ В МИРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ

TRANSFORMATION OF THE MONETARY SYSTEM AS A TOOL FOR OVERCOMING CRISIS PHENOMENA IN THE WORLD ECONOMY 

Ломакин Андрей Леонидович, доктор экономических наук, профессор, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (РАНХиГС) 

Полещук Мария Игоревна, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (РАНХиГС)

Lomakin Andrey Leonidovich, Doctor of Economic Sciences(Advanced Doctor), Professor, The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA) 

Poleschuk Maria Igorevna, The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA) 

Аннотация. В статье исследуются проявления трансформации международных экономических процессов, предопределённые субъективной деятельностью хозяйствующих субъектов и объективными закономерностями в контексте главенствующей капиталистической парадигмы. Актуальность темы обусловлена обострением международных кризисных явлений в рамках циклических колебаний экономики, геоэкономических отношений на мировой арене, проведением целенаправленно жесткой политики ведущими государствами в области экономического влияния. Особое внимание уделяется новому витку кризисных колебаний на современном этапе развития, планомерно ведущих мировое сообщество к совершенствованию / замене главенствующей парадигмы. Данное исследование проводится с применением корреляционного анализа, выявления статистических закономерностей в исторической ретроспективе, изучения биржевых индикаторов, демонстрирующих оторванность финансовых инструментов последнего десятилетия от реальной экономики, рассматриваются долгосрочные и краткосрочные тенденции развития. Выдвигается гипотеза о несостоятельности существующей денежной системы и проводимой в связи с этим политикой иностранных государств. На основе статистического анализа, рассмотрения результатов исследований зарубежных отчетов предлагается константа (золото), способная сгладить кризисные явления, спровоцированные циклическими колебаниями, уменьшить волатильность основных фондовых инструментов и показателей, экономических отношений, позволяющая двигаться в направлении стабильности всему мировому сообществу и экономической системе в целом.

Abstract. The article examines the manifestations of the transformation of international economic processes caused by the subjective activity of economic entities and objective laws in the context of the dominant capitalist paradigm. The relevance of the topic is due to the exacerbation of international crisis phenomena within the framework of cyclical fluctuations in the economy, geo-economic relations in the world arena, the pursuit of a purposefully tough policy by the leading states in the field of economic influence. Particular attention is paid to a new round of crisis fluctuations at the present stage of development, systematically leading the world community to improve / replace the dominant paradigm. This study is carried out using correlation analysis, identifying statistical patterns in the historical retrospective, studying stock indicators that demonstrate the isolation of financial instruments of the last decade from the real economy, and examines long-term and short-term development trends. A hypothesis is put forward about the insolvency of the existing monetary system and the policy pursued by foreign states in this regard. Based on statistical analysis, consideration of the research results of foreign reports, a constant (gold) is proposed that can smooth out the crisis phenomena provoked by cyclical fluctuations, reduce the volatility of the main stock instruments and indicators, economic relations, allowing the entire world community and the economic system as a whole to move towards stability.

Ключевые слова: экономическая безопасность, экономический цикл, международный экономический кризис, фондовый рынок, мыльный пузырь, денежная система, золото, фиатная денежная единица, инфляция.

Keywords: economic security, economic cycle, international economic crisis, stock market, bubble, monetary system, gold, fiat currency, inflation.

Введение

На современном этапе человеческого развития, в эпоху господства капиталистической теории, ее экономическая парадигма приобрела главенствующий характер. Вбирая в себя всю окружающую действительность экономическая система стала вектором, задающим направление всем прочим параметрам развития общества.

Экономика капитализма провозглашает незыблемость индивидуального риска, сопряженного с индивидуальной ограниченной ответственностью, упоминая циклические колебания с преувеличенным оптимизмом. Так, кризисные явления, приобретающие общемировые масштабы, стали преподноситься как вынужденная необходимость, без которой невозможно дальнейшее развитие экономики. Однако объективной составляющей экономических кризисов является не что иное, как субъективное желание экономического агента увеличить собственные капиталы. Также цикличность экономических процессов рассматривается преимущественно с точки зрения присущего им тренда. Разумеется, в долгосрочной перспективе трендовая составляющая имеет позитивную динамику и неуклонно демонстрирует стабильный рост точек экстремума функции. Но если рассмотреть экономические циклы со стороны тактического планирования, то точки минимума, практически не имеющие значения при стратегическом планировании, приобретают колоссальное значение в данный конкретный момент времени. Трендовая составляющая перестанет интересовать кого бы то ни было, как только единственная точка минимума обрушит существующую экономическую систему и подвергнет сомнениям состоятельность главенствующей капиталистической парадигмы.

Реалии последних лет таковы, что экономическая система стремительно приближается к подобной поворотной точке. Так, вопрос заключается лишь в готовности национальных экономик к неизбежным фундаментальным изменениям.

Литературный обзор

Понятие «кризис» известно с древних времен (греч. язык –  поворотный пункт, решение по какому-либо вопросу или в сомнительной ситуации [1]; лат. –  разделение, перелом [2]). В связи с участившимися мировыми кризисными явлениями XX-XXI веков данная категория стала одной из наиболее употребляемых в контексте экономической области научного познания.

Концептуальные подходы к толкованию, определению причинно-следственных связей, формированию классификационной и функциональной структуры до сих пор являются одними из самых дискуссионных в макроэкономике. На каждом этапе исторического развития циклическая теория кризисов объяснялась десятками концепций, однако ни одна из них не признана безупречной. Отечественные ученые-экономисты выделяют три этапа в изменении взглядов на экономические циклы: Первый (н. XVIII в. – сер. 1930-х г.г.) – кризисы в экономике или вовсе не возникают в условиях рынка (Дж. С. Милль, Ж. Б. Сэй, Д. Рикардо), либо возникают случайно и могут быть самостоятельно купированы рыночными механизмами (Ж. Ш. Сисмонди, Р. Родбертус, К. Каутский). Второй (сер. 1930-х – сер. 1960-х г.г.) – капиталистический рынок содержит различные виды монополий и может включать разную степень воздействия государства (Дж. М. Кейнс); Третий (сер. 1960-х г.г. – наст. время) – государство далеко не всегда стремится к сглаживанию циклических колебаний и к стабилизации экономического равновесия, провоцирует и поддерживает кризисные явления [3].

Содержание исследования

Одним из катализаторов нестабильности мировой экономики выступает совокупность так называемых «мыльных пузырей», являющихся прямым следствием финансовых спекуляций, несоразмерности спроса и предложения, нарастающего эффекта толпы и т.п. Крайний оптимизм инвесторов, удвоенный нежеланием эмитентов обеспечивать ценные бумаги основными фондами, увеличивает спекулятивные риски до катастрофических размеров и переводит «растянутость» финансового рынка в неустойчивую категорию гиперболичности цены, не имеющей объективной основы. Так, на рисунке 1 представлены «пузыри» за последние четыре десятилетия.

Рассматривая данный вопрос в исторической ретроспективе, необходимо

обратить внимание на беспрецедентность складывающейся ситуации на финансовых рынках. Так, существующий экономический «пузырь», берущий свое начало в 2009 году, демонстрирует тенденцию к плавному росту, с некоторой долей условности рыночных колебаний. Не представляется возможным достоверно определить дату достижения им точки максимума, но с уверенностью можно заявить, что она будет достигнута в ближайшие несколько лет. Также небезосновательно выглядит заявление о приближающемся спаде, который спровоцирует более разрушительные последствия нежели его предшественники. В сложившейся ситуации Федеральная резервная система (ФРС) США способствует лишь «надуванию пузыря», демонстрируя инвесторам ложную уверенность в незыблемости финансовых рынков. Однако крайняя степень оптимизма Федерального агентства порождает логическую ошибку: невозможно субъективными действиями радикально изменить закономерность течения объективных экономических процессов. Пришло время признать неизбежность спада и приступить к реализации мероприятий, способных обеспечить плавное падение и сократить дельту колебаний, пусть и на непродолжительный временной период.

Наличие «финансового пузыря» также подтверждает «индикатор Баффета», представленный на рисунке 2.

График составлен на основе пропорции суммарной капитализации фондового рынка США (Wilshire 5000 индекс) к ВВП. Так, американская версия рыночного индикатора, отражающая общемировую тенденцию, достигла исторического максимума на отметке в 180%. «Индикатор Баффета», который с опережением предупреждал о крахе доткомов, датируемых началом двадцать первого века, и мировом кризисе 2008 года, вновь сигнализирует о приближающемся спаде. Долгосрочная тенденция такова, что после любого экстремума, спровоцированного небывалой переоцененностью рынка акций в сравнении с реальной экономикой, приходит стремительное падение, «мыльный пузырь лопается», восстанавливая равновесное значение, задавая фондовому рынку тренд сокращения разницы между фактической и справедливой стоимостью.

Абсолютно аналогичную тенденцию демонстрирует и «коэффициент Шиллера» (CAPE / Shiller P/E и т.д.), выражающийся в циклически скорректированном соотношении цены и прибыли на фондовом рынке применительно к индексу S&P 500 (рис.3).

Текущее несоответствие цены акций компаний, входящих в S&P 500, и совокупной корпоративной прибыли планомерно увеличивается с 2008 года, превысив максимальное значение эпохи Великой депрессии, и вполне сможет конкурировать с пузырем доткомов в ближайшие несколько лет, если не будет изменен вектор движения международной экономической политики.

Также одной из существенных предпосылок складывающейся кризисной ситуации является существующая корреляционная зависимость между рынком и реальной экономикой (рис. 4).

В текущем году соотношение S&P 500 к мировому ВВП достигло своего максимального значения, равного 0,0448. Также темп роста индекса S&P 500 в 4,5 раза превышает аналогичный показатель для мирового ВВП, что демонстрирует нарастающую несостоятельность финансовых инструментов последнего десятилетия, в большей степени не обеспеченных реальным конечным продуктом.

Регрессионная модель для обозначенных статистических значений представлена на рисунке 5.

Коэффициент парной корреляции для представленной регрессионной модели равен 0,879, что позволяет (по шкале Чеддока) определить степень взаимной согласованности в изменениях признаков как высокую. Значимость рассчитанного коэффициента парной корреляции подтверждает F-критерий Фишера. Коэффициент детерминации для представленной модели  равен 0,864: 86% реальной цены индекса S&P 500 определяется мировым ВВП. Аналогичным образом доказывается наличие корреляции между индексом S&P 500 YoY (изменения относительно предшествующего года) и реальным ВВП YoY (изменения относительно предшествующего года).

Рассматривая рисунок 6, необходимо отметить, что присущая 2021 году отрицательная корреляционная зависимость является аномалией.

Вызвано это прежде всего не изменениями фундаментальных рыночных показателей, а массовой валютной интервенцией ФРС США (рис. 7).

Наличием поворотных точек и тенденцией роста баланс ФРС США обязан неоднократно проводимой Федеральным агентством политике количественного смягчения (QE). Примером, иллюстрирующим данное суждение, выступает монетарная политика (QE), с помощью которой ФРС США боролся с падением рынка (2008 г.) и поглощением ликвидности кредитным кризисом.

Осенью 2020 г. Societe Generale констатировала факт астрономического искажения рыночных цен и их оторванность от реальных экономических процессов. Европейская финансовая группа провела исследование и представила модель, отражающую значение основных фондовых индексов с корректировкой на политику количественного смягчения и без таковой (рис. 8).

Наибольшее воздействие политика количественного смягчения оказала на индекс Nasdaq 100: по состоянию на октябрь 2020 г. уровень стоимость индекса был на 57% объяснен QE. Так, значение Nasdaq 100 должно быть ниже существующего уровня более чем в два раза и приближаться к 5000, в то время как индекс S&P 500 – к 1800 [11].

Таким образом, искажение финансовых рынков ФРС США лишь создало иллюзию процветающей экономики, от которой она никогда не откажется по собственному желанию.

Фондовый рынок – это не экономика, но результат расхождения между ценой и ценностью фундаментальных факторов. Фондовый рынок – это инструментарий, позволяющий извлечь максимум прибыли из искусственно созданных с этой целью кризисных ситуаций. Так, государства обладают достаточным количеством методик, позволяющих не только способствовать раздуванию «финансового пузыря», увеличивая при этом объем собственных долговых обязательств, но и определять «день Х». Как только функция приближается к точке экстремума, правительства активируют так называемый «пылесос» и реструктуризируют денежную массу, не препятствуют обрушению рынка, оставляя хозяйствующие субъекты с реализовавшимся предпринимательским риском, которому совершенного нечего вменять, и запускают новый виток фондовых гонок, поддерживая тем самым цикличность экономической системы.   

Допустим, что на очередном витке одно из государств зайдет слишком далеко: доведет пузырь до катастрофических размеров, преобразует всю имеющуюся валюту в реальные активы, дождется обвала рынка и объявит, что незыблемая международная денежная единица больше не существует и не обладает абсолютно никакой покупательной способностью.

Международная экономическая система потеряет фундамент, оборвет на неопределенный период времени множественные связи между национальными экономиками и застынет в ожидании действий оставшихся резервных валют.

Тогда перед государствами встанет вопрос о состоятельности существующей денежной системы: позволить другой стране снова зарабатывать за их счет или же предложить принципиально новый подход, предполагающий выдвижение стоимостной константы, выступающей обеспечением любой денежной единицы.

Заинтересованность инвестора любой категории в фондовом рынке очевидна: спекуляции, при их грамотном использовании, способны за сутки превысить годовой доход среднестатистического субъекта экономической деятельности.

Так, на графике (рис. 9) представлена динамика процентной доходности индекса Dow Jones Industrial Average и золота.

Рассматривая индекс DJIA в качестве базового параметра, характеризующего фондовый рынок, а золото – показателя, выступающего в качестве индикатора реального сектора экономики, необходимо отметить фундаментальные изменения, произошедшие за несколько последних десятилетий. Так, первоначальная идентичность трансформировалась в общую согласованность, рассматриваемую под призмой долгосрочной перспективы. Разрыв в темпах роста доходности был порожден отказом от золотого обеспечения доллара США и позволил скорректировать вектор дальнейшего развития экономической системы. На данный момент экономика всего мира работает во благо фондового рынка, позволяя безнаказанно проводить «политику выкачивания». Получение прибыли хозяйствующим субъектом стало возможным без выполнения фундаментального условия эпохи расцвета капитализма (XX век) – удовлетворения потребностей общества.

Основополагающий механизм ценообразования и распределения денежных средств был нарушен: единственными значимыми игроками стали участники финансового рынка, заинтересованные в спекулятивной покупке / продаже ценных бумаг и производных финансовых инструментов. Так, пытаясь привлечь дополнительный капитал, компании, выходя на IPO, становятся марионетками и невольно превращаются в «участников конных скачек», на которых то и дело будут приниматься ставки инвесторов. Спекуляции на фондовых рынках гарантируют победу исключительно субъекту, который делает ставки, тогда как организация получает минимальные фиксированные призовые.

Как только денежные средства переходят в категорию прибыли, у любого инвестора появляется новый интерес – сохранение собственных активов в период турбулентности. Так, описанная выше проблематика способствует появлению реверсивных базисных точек (рис. 10).

Представленный график (рис. 10) фиксирует количество тройских унций золота, необходимых для покупки акций индекса DJIA. Так, реверсивные базисные точки выступают индикаторами кризисных настроений, господствующих в тот или иной момент времени: когда фондовый рынок начинает сужаться и стремительно теряет обороты, определенная категория инвесторов предпочитает переводить денежные активы в драгоценный металл, тогда как другая – приобретает ценные бумаги золотодобывающих компаний, ориентируясь на долгосрочную перспективу, дабы сохранить собственный капитал, переждать турбулентность. Так, исторические точки максимума данной функции приходились на Великую депрессию, Никсоновский шок, пузырь доткомов и 2020 – 2021 г.г. На протяжении всей истории человеческого развития золото выступало в качестве надежного инструмента, способного сохранить, не подразумевая стремительного обогащения. Разумеется, когда экономическая система проходит дно и начинает восстанавливаться, участники фондового рынка стремятся заработать на аномальной доходности спекулятивного характера, однако, при любых обстоятельствах возвращаются к золоту, замыкая круг во имя цикличности.

Реальность такова, что постоянная природа золота – абсолютна и исключительна, ни одна фиатная валюта не способна конкурировать с драгоценным металлом в долгосрочной перспективе. На протяжении всей истории человеческого развития золото либо признавалось ядром денежной системы «де-юре», либо выводилось за скобки и становилось среднестатистическим биржевым товаром, увеличивая дельту волатильности в краткосрочной и среднесрочной перспективе. Однако «де-факто» драгоценный металл никогда не выходил из поля зрения экономических субъектов и, позволяя истощать экономическую систему, наводненную «мыльными пузырями», демонстрировал небывалую стабильность покупательной способности.

Ценность золота необходимо оценить с точки зрения реальных вещественных индикаторов (товары, услуги и т.д.): ценные бумаги и их производные инструменты, составляющие ядро фондового рынка, являются лишь средством достижения цели и не имеют никакой потребительской ценности для общества.  Таким образом, для измерения стабильности драгоценного металла необходимо проанализировать количество товаров и услуг, стоимость которых оценивается в золотом эквиваленте.

Далее рассмотрим динамику индекса покупательной способности золота в сравнении с индексом цен на золото и индексом оптовых цен. Для объективизации аналитики воспользуемся помощью другой резервной валюты и исследуем ситуацию с точки зрения британских фунтов стрерлингов (рис. 11).

Необходимо отметить корреляционную взаимосвязь представленных параметров: если цена на золото выходит за пределы оптовых цен, то покупательная способность золота повышается – и наоборот.

Если рассматривать покупательную способность золота в исторической ретроспективе, то невозможно не отметить ее беспрецедентную стабильность в течение сотен лет. Конечно, после ухода от золотого стандарта покупательная способность стала подвержена незначительной волатильности в среднесрочной и краткосрочной перспективе, но не потеряла трендовой составляющей в долгосрочной. Также наблюдается постоянство индекса оптовых цен до 1914 года, обусловленное обеспеченностью фунта стерлингов золотом. Однако после постепенной отмены золотого стандарта британская денежная единица стала молниеносно утрачивать покупательную способность, что наглядно представлено стремительным ростом цен на золото и индекса оптовых цен. Таким образом, с 1971 года британский фунт потерял более 93% своей покупательной способности, а в 1975 г. инфляция превысила 20% [10].

В таком случае возникает вполне логичный вопрос: что смогли предложить фиатные деньги человеку и всей экономической системе. За стабильность, поддерживаемую золотом, государства слишком дорого платят отсутствием свободы собственных действий.

Одним из главных аргументов в пользу фиата выступает его постоянство в краткосрочной перспективе. Но никогда нельзя забывать о поправке на охватываемый временной период: фиатная денежная единица всегда будет терять ценность в среднесрочной перспективе и «испаряться» в долгосрочной (рис. 12).

Реальность последних лет такова, что государствам проще принять хрупкую природу фиата, подвластного всем ветрам мировой экономики и способного обесцениться за один день, но предоставляющего полную свободу действий в рамках увеличения объемов денежной массы, спекулятивных способов получения прибыли и т.д., чем добровольно отказаться от финансовой вседозволенности, выстроив четкий регламент ограничений, связанных с введением золотого обеспечения.

При действующей системе фондовых ценностей золото перешло в категорию среднестатистических биржевых товаров, стоимость которых остро реагирует на увеличение денежной массы М2 и как следствие инфляцию, обесценение доллара (рис. 13).

Представленные данные отлично отражают тенденцию и выявляют закономерность, но не позволяют построить регрессионную модель и, соответственно, не могут быть использованы для прогноза дальнейшего поведения рынка.

Для корректировки ситуации используется торгово-взвешенный индекс доллара TWDI, являющийся средневзвешенной валютной стоимостью денежной единицы США по отношению к резервным валютам.

На рисунке 14 прослеживается взаимосвязь анализируемых показателей: при снижении значения индекса цена на золото устремляется вверх – и наоборот.

Так, корректируя денежную массу М2 на торгово-взвешенный индекс доллара TWDI, получаем график, представленный на рисунке 15.

Регрессионная модель для анализируемых данных отражена на рисунке 16.

Коэффициент парной корреляции для представленной регрессионной модели составил 0,807, что позволяет, по шкале Чеддока, определить степень взаимной согласованности в изменениях признаков как высокую. Значимость рассчитанного коэффициента парной корреляции подтверждает F-критерий Фишера. Коэффициент детерминации для представленной модели равен 0,734: 73% стоимости золота определяется соотношением денежной массы М2 к индексу TWDI.

Трендовая составляющая прогнозирует дальнейший рост стоимости золота при наличии вполне ожидаемых краткосрочных рыночных колебаний, а также при условии продолжения политики бесконтрольного «печатного станка».

Если для инвесторов обвал фондового рынка – величина непостоянная, с присущими ей параметрами: продолжительность, катализатор, понижательный вектор, то для государства – это поле и стратегия реализации зачастую необоснованных экономических амбиций. Оптимальным временем для введения собственных правил игры являются точки бифуркации: существующая экономическая система входит в резонанс и должна быть либо усовершенствована, либо заменена новой, более эффективной.

Результаты

В 1944 году США предложило всему мировому сообществу разыграть «партию в шахматы», признать доллар международной резервной валютой. Изначальная пара нефть – золото была разбита третьей составляющей – долларом США. Этап принятия и становления необходимо трактовать как этап относительного штиля с допустимыми рыночными колебаниями: экономика достаточно стабильна, фундаментальные параметры не нарушены, поскольку мировая денежная единица – своеобразный золотой суррогат, призванный на помощь драгоценному металлу, а не в качестве его замены. На протяжении нескольких десятилетий доллар США становится неотъемлемым участником международной экономики, гарантом абсолютной стабильности, ориентиром для других национальных валют.

Как только психологический эффект был достигнут, США вывели золото за скобку. Данный период характеризуется началом серьезных фондовых колебаний: все, что торгуется на бирже, приобрело небывалую волатильность, доходность, цену при сохранении той же ценности (рис. 17). Данные исторические события лишь способствовали укреплению могущества доллара.

США было достаточно несколько десятилетий для того, чтобы убедить мировое сообщество в исключительности денежной единицы, нарастить собственное могущество, путем сосредоточения международных финансовых потоков в руках ФРС, и не оставить другим государствам выбора и возможности выхода из существующей системы.

О трансформации мировой экономики в угоду США необходимо говорить как о свершившемся факте: доллар стал мировым эквивалентом. Так, например, чтобы проанализировать стоимость барреля нефти в унциях золота, надлежит найти соотношение стоимости полезных ископаемых в долларах США.

Одним из фундаментальных аргументов в пользу отказа от золотого обеспечения выступает потребность в небывалом экономическом росте, необходимом для удовлетворения неограниченных потребностей общества с помощью весьма ограниченного количества ресурсов. Данный процесс не представляется возможным обеспечить, обладая конечным объемом денежной массы, подконтрольной не печатному оборудованию, а параметрам добычи драгоценного металла. Однако совершенно логичным является вопрос об адресности увеличения объемов экономики: кому прежде всего необходимы поразительные показатели роста в течение непродолжительного временного отрезка.

Анализируя представленный на рисунке 18 график, становится очевидно, что выгодоприобретателями являются абсолютное меньшинство во главе с государственным аппаратом США, а не заявленное подавляющее большинство всего мирового сообщества.

Заключение

Таким образом, в 20 веке в результате введения доллара как всеобщего эквивалента стоимости и платежного средства США сформировали инструмент всеобъемлющего контроля: денежная единица стала неотъемлемой составляющей любой национальной экономики, в результате чего трансформировала независимые страны в фигуры на шахматной доске, подвластные доллару. «Мыльные пузыри» создали глобальное общество потребления, позволив крупным биржевым игрокам (правительство, транснациональные корпорации и т.п.) сосредоточить в собственных руках основную часть богатств всего мирового сообщества. Так, существующий механизм подконтрольности финансовых потоков в совокупности с пульсирующей экономикой потребления, требующей постоянного вливания денежной массы, позволил обеспечить доминирование экономической системы США, уровня жизни граждан государства, международных корпораций и избранных стран-сателлитов.

Однако реальность такова, что возможно обыграть всех (государства, их хозяйствующие субъекты, общество), кроме объективных экономических законов. Фиатные деньги, подверженные инфляции, теряющие покупательную способность, позволившие США стать ядром международной экономической системы на 80 лет, не имеют никакой ценности в долгосрочной перспективе. Объективная сущность главенствующих парадигм такова, что они имеют свойство замещаться другими, более эффективными, отражающими изменения реалий политического и экономического ландшафтов мира.

Так, рано или поздно, когда капиталистическая теория главенства США подойдет к точке бифуркации, мировое сообщество будет вынуждено вернуться к вопросу о создании новой модели экономического партнерства, денежного обращения, платежных систем и международных правовых норм.

Список источников

1. Современный энциклопедический словарь // Еncyclopediadic.slovaronline [Электронный ресурс]. URL: https://encyclopediadic.slovaronline.com/31198-KRIZIS (дата обращения: 18.08.2021).
2. Толковый словарь В. Даля // Словопедия [Электронный ресурс]. URL: http://www.slovopedia.com/1/202/737519.html (дата обращения: 18.08.2021).
3. Фирсова А.А. Антикризисное управление: учеб. пособие / А.А. Фирсова. 2-е изд., стер. М.: ФЛИНТА, 2013. 180 с.
4. Andrew Keefer. The Roaring 20’s, April 30, 2020 // MPC [Электронный ресурс]. URL: https://mpc-wm.com/the-roaring-20s/ (дата обращения: 18.08.2021).
5. Dow to Gold Ratio – 100 Year Historical Chart // macrotrends [Электронный ресурс]. URL: https://www.macrotrends.net/1378/dow-to-gold-ratio-100-year-historical-chart (дата обращения: 18.08.2021).
6. FRED [Электронный ресурс]. URL: https://fred.stlouisfed.org (дата обращения: 18.08.2021).
7. Gold Prices and U.S. Dollar Correlation – 10 Year Chart // macrotrends [Электронный ресурс]. URL: https://www.macrotrends.net/1335/dollar-vs-gold-comparison-last-ten-years (дата обращения: 18.08.2021).
8. Gold Prices vs Oil Prices – Historical Relationship // macrotrends [Электронный ресурс]. URL: https://www.macrotrends.net/1334/gold-prices-vs-oil-prices-historical-correlation (дата обращения: 18.08.2021).
9. Gold Price vs Stock Market – 100 Year Chart // macrotrends [Электронный ресурс]. URL: https://www.macrotrends.net/2608/gold-price-vs-stock-market-100-year-chart (дата обращения: 18.08.2021).
10. Koos Jansen. How Constant Is Gold’s Purchasing Power?, September 28, 2016 // bullionstar [Электронный ресурс]. URL: https://www.bullionstar.com/blogs/koos-jansen/how-constant-is-golds-purchasing-power/ (дата обращения: 18.08.2021).
11. Lance Roberts. Buffet Indicator: Why Investors Are Walking Into A Trap, November 16, 2020 // RIA [Электронный ресурс]. URL: https://realinvestmentadvice.com/buffett-indicator-why-investors-are-walking-into-a-trap/ (дата обращения: 18.08.2021).
12. Market Cap to GDP – The Buffett Indicator // Longtermtrends [Электронный ресурс]. URL: https://www.longtermtrends.net/market-cap-to-gdp-the-buffett-indicator/ (дата обращения: 18.08.2021).
13. S&P 500 Price to Earnings Ratio // Longtermtrends [Электронный ресурс]. URL: https://www.longtermtrends.net/sp500-price-earnings-shiller-pe-ratio/ (дата обращения: 18.08.2021).
14. VOIMA [Электронный ресурс]. URL: https://www.voimagold.com (дата обращения: 18.08.2021).

References

1. Sovremenny`j e`nciklopedicheskij slovar` // Encyclopediadic.slovaronline [E`lektronny`j resurs]. URL: https://encyclopediadic.slovaronline.com/31198-KRIZIS (data obrashheniya: 18.08.2021).
2. Tolkovy`ĭ slovar` V. Dalya // Slovopediya [E`lektronny`j resurs]. URL: http://www.slovopedia.com/1/202/737519.html (data obrashheniya: 18.08.2021).
3. Firsova A.A. Antikrizisnoe upravlenie: ucheb. posobie / A.A. Firsova. 2-e izd., ster. M.: FLINTA, 2013. 180 s.
4. Andrew Keefer. The Roaring 20’s, April 30, 2020 // MPC [E`lektronny`j resurs]. URL: https://mpc-wm.com/the-roaring-20s/ (data obrashheniya: 18.08.2021).
5. Dow to Gold Ratio – 100 Year Historical Chart // macrotrends [E`lektronny`j resurs]. URL: https://www.macrotrends.net/1378/dow-to-gold-ratio-100-year-historical-chart (data obrashheniya: 18.08.2021).
6. FRED [E`lektronny`j resurs]. URL: https://fred.stlouisfed.org (data obrashheniya: 18.08.2021).
7. Gold Prices and U.S. Dollar Correlation – 10 Year Chart // macrotrends [E`lektronny`j resurs]. URL: https://www.macrotrends.net/1335/dollar-vs-gold-comparison-last-ten-years (data obrashheniya: 18.08.2021).
8. Gold Prices vs Oil Prices – Historical Relationship // macrotrends [E`lektronny`j resurs]. URL: https://www.macrotrends.net/1334/gold-prices-vs-oil-prices-historical-correlation (data obrashheniya: 18.08.2021).
9. Gold Price vs Stock Market – 100 Year Chart // macrotrends [E`lektronny`j resurs]. URL: https://www.macrotrends.net/2608/gold-price-vs-stock-market-100-year-chart (data obrashheniya: 18.08.2021).
10. Koos Jansen. How Constant Is Gold’s Purchasing Power?, September 28, 2016 // bullionstar [E`lektronny`j resurs]. URL: https://www.bullionstar.com/blogs/koos-jansen/how-constant-is-golds-purchasing-power/ (data obrashheniya: 18.08.2021).
11. Lance Roberts. Buffet Indicator: Why Investors Are Walking Into A Trap, November 16, 2020 // RIA [E`lektronny`j resurs]. URL: https://realinvestmentadvice.com/buffett-indicator-why-investors-are-walking-into-a-trap/ (data obrashheniya: 18.08.2021).
12. Market Cap to GDP – The Buffett Indicator // Longtermtrends [E`lektronny`j resurs]. URL: https://www.longtermtrends.net/market-cap-to-gdp-the-buffett-indicator/ (data obrashheniya: 18.08.2021).
13. S&P 500 Price to Earnings Ratio // Longtermtrends [E`lektronny`j resurs]. URL: https://www.longtermtrends.net/sp500-price-earnings-shiller-pe-ratio/ (data obrashheniya: 18.08.2021).
14. VOIMA [E`lektronny`j resurs]. URL: https://www.voimagold.com (data obrashheniya: 18.08.2021).

Для цитирования: Ломакин А.Л., Полещук М.И. Трансформация денежной системы как инструмент преодоления кризисных явлений в мировой экономике // Московский экономический журнал. 2021. № 8. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2021-17/

© Ломакин А.Л., Полещук М.И., 2021. Московский экономический журнал, 2021, № 8.

Научная статья

Original article

УДК 35.07:330

doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10461 

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОСНОВЫ МЕХАНИЗМА ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ И МУНИЦИПАЛЬНЫХ УСЛУГ В РФ

IMPROVING THE ECONOMIC BASIS OF THE MECHANISM FOR THE PROVISION OF STATE (MUNICIPAL) SERVICES IN THE RUSSIAN FEDERATION

Мурзин Антон Дмитриевич, доцент, кандидат экономических наук, ФГАОУ «Южный федеральный университет»

Дубская Елена Сергеевна, старший преподаватель, ФГАОУ «Южный федеральный университет»

Янченко Дмитрий Валерьевич, доцент, кандидат технических наук, Новочеркасский инженерно-мелиоративный институт им. А. К. Кортунова – филиал ФГБОУ ВО «Донской государственный аграрный университет»

Murzin Anton Dmitrievich, Docent, Candidate of Economic Sciences, FSAEO «South Federal University»

Dubskaya Elena Sergeevna, Senior Lecturer, FSAEO «South Federal University»

Yanchenko Dmitry Valerievich, Docent, Candidate of Technical Sciences, Novocherkassk Engineering and Reclamation Institute named after A. K. Kortunova – branch of the FSBEI HE «Don State Agrarian University»

Аннотация. В статье рассматриваются вопросы развития ресурсного обеспечения оказания гражданам Российской Федерации государственных и муниципальных услуг. На основе исследования доходов федерального бюджета за период 2016-2019 гг, динамики сборов государственной пошлины, анализа установленных бюджетным и налоговым законодательством нормативов отчисления сборов государственной пошлины за оказанные государственные (муниципальные) услуги между уровнями бюджетной системы обоснованы предложения, направленные на совершенствование механизма финансирования предоставления гражданам РФ государственных и муниципальных услуг в контексте повышения их качества и доступности. Также авторами обоснованы приоритетные направления развития института государственных (муниципальных) услуг в РФ на современном этапе.

Abstract. The article examines the development of resource provision for the provision of state and municipal services to citizens of the Russian Federation. Based on the study of federal budget revenues for the period 2016-2019, the dynamics of state duty collection, analysis of the standards for deduction of state duty collections for provided state (municipal) services established by budgetary and tax legislation between the levels of the budget system, proposals aimed at improving the financing mechanism have been substantiated. provision of state and municipal services to citizens of the Russian Federation in the context of improving their quality and availability. The authors also substantiated the priority directions of the development of the institute of state (municipal) services in the Russian Federation at the present stage.

Ключевые слова: государство, муниципалитет, государственная услуга, муниципальная услуга, бюджет, развитие, механизм.

Key words: state, municipality, public service, municipal service, budget, development, mechanism.

Введение

В современном обществе источником функционирования государства являются налоги, взимаемые с граждан и юридических лиц, таможенные сборы, доходы, получаемые государством от использования принадлежащего ему имущества (движимого, недвижимого), других активов. Совокупность денежных средств, поступающих по вышеизложенным основным направлениям, формирует доходную часть бюджетной системы РФ. В свою очередь, доходная часть бюджета является источником исполнения государственных обязательств, в том числе касающихся предоставления государственных услуг гражданам и юридическим лицам. В связи с этим, не вызывает сомнений актуальность и своевременность научных исследований, посвящённых поиску путей оптимизации механизма предоставления государственных (муниципальных) услуг за счёт повышения эффективности использования финансовых ресурсов бюджетной системы.

Методы

При написании статьи нами использовались следующие методы научного познания: абстрагирование, сравнение, синтез, анализ, а также современного эконометрического инструментария, изложенного в трудах Тарановой И. [9]. Использование данных методов обеспечило высокий уровень достоверности результатов и выводов исследования.

Результаты и обсуждение

В научных трудах Ламперта Х. [2], Мурзина А. Д., [3], Олсон М. [5], Ревунова Р. В. [8] указывается на тесную взаимосвязь действующих форматов, инструментов, практик государственного налогового регулирования, правил межбюджетных взаимоотношений, стандартов исполнения государственными органами своих полномочий (в т. ч. в части, касающейся предоставления услуг) и показателями социально-экономического развития на микро- мезо- и макроэкономическом уровнях.

В контексте сказанного, рассмотрим состав и структуру доходов федерального бюджета РФ за период 2016-2019 гг., представленных в таблицах 1 и 2 [6, 7].

Анализ информации, представленной в таблицах 1 и 2 позволяет сформулировать следующие основные выводы. За период с 2016-го по 2019-й годы наблюдается увеличение доходной части федерального бюджета, составившее +3763 млрд руб.: с 23600 млрд руб. в 2016 г. до 27363 млрд руб. в 2019 г. При этом, отмечается тенденция сокращения доходов от нефтегазового сектора экономики, снизившихся на 697 млрд руб. за анализируемый период. Их доля в структуре доходов сократилась на 7,6 %. Наблюдается рост собираемости налоговых платежей по всем видам налогов, что  в совокупности дало положительную динамику государственных доходов от реального сектора экономики, составившую +2918 млрд руб.: с 10041 млрд в 2016 г. до 12959 млрд в 2019 г. Отмечается устойчивый рост данной укрупнённой группы в структуре доходов с 42,5 до 47,4 % (+4,8 %) за период наблюдения. Величина таможенных сборов в доходную часть федерального бюджета возрастает с 3148 млрд руб. в 2016 г. до 4206 млрд руб. в 2019 г. (+1058 млрд руб.).

Указанные доходы являются экономической основой производства государственных услуг в Российской Федерации. Аналогичным образом устроено финансовое обеспечение производства муниципальных услуг.

Помимо опосредованной оплаты производства государственных (муниципальных) услуг в виде налогов, действующим российским законодательством предусмотрена прямая оплата, имеющая вид государственной пошлины.

Согласно положений Налогового кодекса РФ [4], государственная пошлина это «сбор, взимаемый с лиц при их обращении в государственные органы, органы местного самоуправления, иные органы и (или) к должностным лицам, которые уполномочены в соответствии с законодательными актами Российской Федерации, законодательными актами субъектов Российской Федерации и нормативными правовыми актами органов местного самоуправления, за совершением в отношении этих лиц юридически значимых действий».

Таким образом, государственная пошлина представляет собой форму прямой оплаты получателя государственной (муниципальной) услуги за производство данной услуги. Поступления денежных средств отражаются среди прочих доходов бюджета соответствующего уровня.

На рисунке 1 отражена динамика сборов государственной пошлины за период 2016-2019 гг.

Как видно из информации, представленной на рисунке 1, граждане РФ стали активнее потреблять государственные (муниципальные) услуги за период наблюдения. Суммарный сбор государственной пошлины увеличился с 478,2 млрд руб. в 2016 г. до 529,8 млрд руб. в 2019 г. (+51,6 млрд руб.). При этом доходы от государственной пошлины распределяются между уровнями бюджетной системы на основании нормативов, установленных Бюджетным кодексом РФ [1]. Действующие нормативы отчисления сборов государственной пошлины за оказанные государственные (муниципальные) услуги между уровнями бюджетной системы РФ представлены в таблице 3.

По нашему мнению, в действующих нормативах распределения доходов от государственной пошлины между местным, региональным и федеральным уровнями бюджетной системы РФ имеется дисбаланс в пользу федерального центра. Это приводит к дополнительной нагрузке на структурные подразделения федерального казначейства, федеральное и региональные министерства финансов. В частности, федеральный минфин собирает платежи в рамках государственной пошлины, затем, в виде целевых субвенций связанных с выполнением делегированных государственных полномочий РФ по оказанию тех или иных госуслуг, направляет денежные средства обратно в регионы, где происходит ещё один этап распределения между муниципальными образованиями.

По сути получается, что одни и те же деньги перемещаются из муниципалитетов в федеральный центр, затем обратно. Это приводит к созданию избыточной нагрузки на работников сферы государственных и муниципальных финансов, на телекоммуникационные каналы связи, замедляет процесс принятия управленческих решений.

С учётом сказанного, по нашему мнению, необходимо пересмотреть нормативы межбюджетного распределения доходов от государственной пошлины в пользу региональных и муниципальных бюджетов, в той части, которая касается государственных услуг, оказываемых через многофункциональные центры предоставления государственных (муниципальных) услуг. Регионы и муниципальные образования РФ несут основное бремя содержания многофункциональных центров, поэтому необходимо обеспечить их соответствующими финансовыми ресурсами, позволяющими эффективно оказывать государственные и муниципальные услуги гражданам и юридическим лицам.

Заключение

В завершение сказанного выше, необходимо отметить, что целесообразность и своевременность рыночно-общественной оптимизации института государственных (муниципальных) услуг не вызывает сомнений в контексте повышения его социально-экономической эффективности. Рыночно-общественная оптимизация указанного института обоснована отказом расширенного государства от избыточных регулятивных функций, передачей некоторых полномочий организованным общественным группа, что позволяет внести в процесс оказания государственных (муниципальных) услуг организационный опыт, прогрессивные практики.

Суть эффекта, получаемого вследствие рыночно-общественной оптимизации института государственных услуг, заключается в минимизации издержек, связанных с их производством (при повышении качества за счёт более эффективных форм обратной связи).

Исследование признаков, типовых характеристик государственных (муниципальных) услуг позволил идентифицировать подходы к механизму их регулирования (посредством влияния на сложившиеся формальные и неформальные институты). С нашей точки зрения, максимально эффективным способом улучшения качественных характеристик системы предоставления государственных (муниципальных) услуг является организация взаимодействия структур общества и государственной власти, и выработки в результате подобного взаимодействия механизма общественно-государственного регулирования института государственных услуг. Подобный подход способствует достижению общественных, государственных и частных интересов, ориентирует институт госуслуг на реальные потребности граждан и фирм, сокращает функциональные издержки, повышая конкурентоспособность экономической системы в целом, ускорению темпа реагирования на внешней и внутренней экономико-политической ситуации и др.

В контексте двойственной природы производимых с помощью государственных (муниципальных) услуг общественных благ, выделим важнейшие направления развития данного института: снижение издержек, возникающих в процессе производства и предоставления государственных услуг; ускорение документооборота между субъектами предоставления госуслуг за счёт использования инновационных технологических решений (в т. ч. цифровых); оптимизация процедур предоставления и расширение применения аутсорсинга при оказании государственных (муниципальных) услуг.

Список источников

1. Бюджетный кодекс Российской Федерации от 31.07.1998 г. №145-ФЗ
2. Ламперт Х. Социальная рыночная экономика. Германский путь / Пер. с нем. Под ред. Г. П. Барковой. – М.: «Дело», 1993. – С. 38.
3. Мурзин А. Д. Налоговый потенциал как фактор социально-экономической поляризации территорий / Мурзин А. Д. // В сборнике: Проблемы теории и практики управления Сборник трудов Международного научного форума. В 3-х томах. Ответственные редакторы Т. Ю. Анопченко, А. Д. Мурзин, Т. М. Рогова. 2018. С. 171-175.
4. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 05 августа 2000 г. № 117-ФЗ
5. Олсон М. Рассредоточение власти и общество в переходный период. Лекарства от коррупции, распада и замедления темпов экономического роста // Экономика и математические методы. Т. 31. Вып. 3. – С.12.
6. Официальный сайт Росстата https://rosstat.gov.ru/accounts дата обращения 29.07.2021 г.
7. Официальный сайт Федеральной налоговой службы https://www.nalog.gov.ru дата обращения 29.07.2021 г.
8. Ревунов Р. В. К вопросу модернизации бюджетной системы России / Ревунов Р. В. // В сборнике: Проблемы экономического развития Юга России. материалы Всероссийской научно-практической конференции. Министерство сельского хозяйства РФ, ФГБОУ ВПО «Новочеркасская государственная мелиоративная академия»; редколлегия: А. П. Москаленко, Н. Б. Сухомлинова, М. А. Стрежкова. 2011. С. 75-79.
9. Таранова И. В. Особенности применения экономико-математических и эконометрических методов в экономических исследованиях / Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2011. №12 (36). С. 59.

References

1. Byudzhetny`j kodeks Rossijskoj Federacii ot 31.07.1998 g. №145-FZ
2. Lampert X. Social`naya ry`nochnaya e`konomika. Germanskij put` / Per. s nem. Pod red. G. P. Barkovoj. – M.: «Delo», 1993. – S. 38.
3. Murzin A. D. Nalogovy`j potencial kak faktor social`no-e`konomicheskoj polyarizacii territorij / Murzin A. D. // V sbornike: Problemy` teorii i praktiki upravleniya Sbornik trudov Mezhdunarodnogo nauchnogo foruma. V 3-x tomax. Otvetstvenny`e redaktory` T. Yu. Anopchenko, A. D. Murzin, T. M. Rogova. 2018. S. 171-175.
4. Nalogovy`j kodeks Rossijskoj Federacii (chast` vtoraya) ot 05 avgusta 2000 g. № 117-FZ
5. Olson M. Rassredotochenie vlasti i obshhestvo v perexodny`j period. Le-karstva ot korrupcii, raspada i zamedleniya tempov e`konomicheskogo rosta // E`konomika i matematicheskie metody`. 1995. T. 31. Vy`p. 3. – S.12.
6. Oficial`ny`j sajt Rosstata https://rosstat.gov.ru/accounts data obrashheniya 29.07.2021 g.
7. Oficial`ny`j sajt Federal`noj nalogovoj sluzhby` https://www.nalog.gov.ru data obrashheniya 29.07.2021 g.
8. Revunov R. V. K voprosu modernizacii byudzhetnoj sistemy` Rossii / Re-vunov R. V. // V sbornike: Problemy` e`konomicheskogo razvitiya Yuga Rossii. ma-terialy` Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Ministerstvo sel`skogo xozyajstva RF, FGBOU VPO «Novocherkasskaya gosudarstvennaya meli-orativnaya akademiya»; redkollegiya: A. P. Moskalenko, N. B. Suxomlinova, M. A. Strezhkova. 2011. S. 75-79.
9. Taranova I. V. Osobennosti primeneniya e`konomiko-matematicheskix i e`konometricheskix metodov v e`konomicheskix issledovaniyax / Upravlenie e`ko-nomicheskimi sistemami: e`lektronny`j nauchny`j zhurnal. 2011. №12 (36). S. 59.

Для цитирования: Мурзин А.Д., Дубская Е.С., Янченко Д.В. Совершенствование экономической основы механизма предоставления государственных и муниципальных услуг в РФ // Московский экономический журнал. 2021. № 8. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2021-13/

© Мурзин А.Д., Дубская Е.С., Янченко Д.В., 2021. Московский экономический журнал, 2021, № 8.

Научная статья

Original article

УДК 332.146

doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10460

НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ НАЛОГОВОЙ И БЮДЖЕТНОЙ ПОЛИТИКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ

DIRECTIONS FOR INCREASING THE EFFICIENCY OF THE TAX POLICY OF THE RUSSIAN FEDERATION AT THE REGIONAL LEVEL

Янченко Дмитрий Валерьевич, доцент, кандидат технических наук, Новочеркасский инженерно-мелиоративный институт им. А. К. Кортунова – филиал ФГБОУ ВО «Донской государственный аграрный университет»

Рогова Татьяна Михайловна, доцент, кандидат экономически наук, ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова»

Боева Ксения Юрьевна, старший преподаватель, ФГАОУ «Южный федеральный университет»,

Yanchenko Dmitry Valerievich, Docent, Candidate of Technical Sciences, Novocherkassk Engineering and Reclamation Institute named after A. K. Kortunova – branch of the FSBEI HE «Don State Agrarian University»

Rogova Tatiana Mikhailovna, Docent, Candidate of Economic Sciences, FSBEI HE «Plekhanov Russian University of Economics»

Boeva Ksenia Yurievna, Senior Lecturer, FSAEO «South Federal University»

Аннотация. в статье исследована практика налогового администрирования Российской Федерации в современных условиях. На примере Ростовской области рассмотрены состав и структура поступлений налогов и сборов в бюджетную систему РФ, обоснованы предложения, направленные на устранение существующих в настоящее время диспропорций в межбюджетных отношениях РФ (в частности, авторами предлагается увеличение доли муниципальных образований в структуре распределения валовых сборов по некоторым видам налогов до 15 %), что позволит значительно улучшить финансовое обеспечение реализации установленных законодательством РФ полномочий органов местного самоуправления, повысить качество оказываемых муниципальных услуг и, тем самым, снизить социальную напряжённость.

Abstract. The article examines the practice of tax administration in the Russian Federation in modern conditions. On the example of the Rostov region, the composition and structure of tax and levy receipts into the budgetary system of the Russian Federation are considered, proposals are justified aimed at eliminating the currently existing imbalances in interbudgetary relations of the Russian Federation (in particular, the authors propose an increase in the share of municipalities in the structure of distribution of gross taxes by some types of taxes up to 15%), which will significantly improve the financial support for the implementation of the powers of local self-government bodies established by the legislation of the Russian Federation, improve the quality of municipal services provided and, thereby, reduce social tension.

Ключевые слова: налоги, сборы, регион, муниципалитет, бюджетные отношения, Ростовская область

Key words: taxes, fees, region, municipality, budgetary relations, Rostov region

Введение

Документами стратегического планирования Российской Федерации [8, 9] установлены целевые ориентиры социально-экономического развития на макро- и мезоуровнях. Реализация поставленных задач требует стимулирования экономического роста, что закономерно предполагает совершенствование нормативно-правовых, административных, организационно-экономических механизмов государственного регулирования экономики, в том числе – налоговой политики РФ на региональном уровне. Одним из приоритетов государственной политики на современном этапе является повышение качества жизни граждан РФ, подразумевающее реализацию комплекса мер по повышению ресурсной обеспеченности муниципальных образований, в том числе за счёт совершенствования налогового администрирования. Указанные обстоятельства волной мере аргументируют актуальность и своевременность тематики данного исследования.

Методы

При написании статьи нами использовались следующие методы научного познания: синтез, анализ, экономико-математические и эконометрические методы, представленные в трудах И. В. Тарановой [7]. Применение указанных методов обеспечило высокий уровень достоверности итоговых результатов и выводов исследования.

Результаты и обсуждение

Полномочия Российской Федерации, субъектов РФ, муниципальных образований в части налогового регулирования, взаимодействий между уровнями бюджетной системы установлены Налоговым [4], Бюджетным [1] кодексами РФ, федеральными законами [10], и другими нормативно-правовыми актами. Рассмотрим состав и структуру поступлений налогов и сборов в бюджетную систему РФ по Ростовской области в 2019 г. представленные в таблице 1 [5, 6].

Анализ информации, представленной в таблице 1, позволяет сказать следующее. Валовой сбор налогов и сборов в консолидированный бюджет РФ в 2019 году составил 229,8 млрд руб. Данная сумма была распределена между уровнями бюджетной системы РФ следующим образом: 72,4 млрд руб. (31,5 %) поступило в доходную часть бюджета РФ, 157,4 млрд руб. (48,5 %) – в доходную часть бюджета Ростовской области, 31,4 млрд руб. (20,0 %) – в доходную часть местных бюджетов. Наибольший объём поступлений приходится на такие виды налогов и сборов, как НДФЛ, налог на прибыль организаций, акцизы, НДС. Установленные Бюджетным кодексом РФ пропорции распределения составили:

• НДФЛ: 0 % – в доходную часть федерального бюджета, 70,2 % – в доходную часть бюджета Ростовской области, 29,8 % в доходную часть местных бюджетов.
• налог на прибыль организаций: 11,8 % – в доходную часть федерального бюджета, 88,2 % – в доходную часть бюджета Ростовской области; 0 % – в доходную часть местных бюджетов.
• акцизы: 88,2 % – в доходную часть федерального бюджета; 11,8 % – в доходную часть бюджета Ростовской области; 0 % – в доходную часть местных бюджетов.
• НДС: 100 % – доходную часть федерального бюджета, 0 % – в доходную часть бюджета Ростовской области, 0 % – в доходную часть местных бюджетов.

Как показывают эмпирические данные, доля муниципалитетов в наиболее крупных по объёму сборов налогах невелика и не позволяет обеспечить надлежащую реализацию законных полномочий органов местного самоуправления.

Заключение

В завершение необходимо сформулировать следующие основные выводы:

1. Cсуществующая в настоящее время налоговая система РФ не в полной мере отвечает целям и задачам, установленным документами стратегического планирования. Среди недостатков, присущих российской налоговой системе необходимо выделить чрезмерно высокую фискальную нагрузку, непосредственно связанную с результатами экономической деятельности (налоги и сборы, взимаемые с прибыли и дохода налогоплательщиков). В тоже время, масштаб налогообложения собственности существенно ниже. Подобная практика дестимулирует деловую активность и мотивирует налогоплательщиков к извлечению пассивного дохода из собственности, что приводит к сокращению производственной деятельности и, в конечном итоге, ограничивает экономический рост. Также среди недостатков налоговой системы РФ необходимо отметить высокий уровень обложения косвенными налогами, в частности, налогом на добавленную стоимость, провоцирующим хозяйствующие субъекты к краткосрочным заимствованиям для своевременной уплаты данного налога. Указанная тенденция провоцирует дополнительные издержки на микроэкономическом уровне, связанные с необходимостью обслуживать возникающую кредиторскую задолженность и снижает конкурентоспособность, а также инвестиционную привлекательность хозяйствующих субъектов РФ [2, 3].
2. Налоговым кодексом и другими нормативными и правовыми документами РФ установлены полномочия РФ, субъектов РФ, органов местного самоуправления в части регулирования налоговых ставок, сроков и форматов уплаты федеральных, региональных и местных налогов. В целях совершенствования налогового администрирования, а также более полного учёта региональной специфики РФ, нами предлагается ввести в законодательство инструментарий временного делегирования каких-либо федеральных полномочий, связанных с налоговым администрированием, на региональный и муниципальный уровни.
3. По нашему мнению, установленные Бюджетным кодексом [1] РФ пропорции распределения собранных налогов и сборов между уровнями бюджетной системы РФ нуждаются в корректировке. Основной целью предлагаемых законодательных нововведений является расширение собственной ресурсной базы муниципальных образований, в частности, доходной части местных бюджетов. Как показывает анализ эмпирических данных, основными источниками дохода для муниципальных образований РФ являются три налога – земельный, налог на имущество физических лиц, налог на имущество юридических лиц. Сборы по указанным налоги в полном объёме зачисляются в бюджеты муниципальных образований. Однако удельный вес упомянутых налогов в общем объёме собранных налогов и сборов сравнительно невелик и не может обеспечить покрытие расходов местных бюджетов. Подобная практика межбюджетных взаимоотношений порождает следующие проблемы: недостаток собственных источников дохода побуждает муниципалитеты осуществлять заимствования; распорядители денежных средств вышестоящих уровней бюджетной системы РФ вынуждены участвовать в решении локальных проблем местных сообществ (строительство и содержание школ, больниц, благоустройство территорий и т. п.). Вследствие значительных объёмов переписки между органами местного самоуправления, государственными органами субъектов РФ и РФ решение вопросов местного значения замедляется, возрастает нагрузка на аппарат управления и казначейские органы. В связи со сказанным, считаем целесообразным пересмотреть пропорции распределения налоговых поступлений в пользу муниципальных образований. Представляется необходимым установить долю зачисления в местные бюджеты по таким налогам, как налог на добавленную стоимость, налог на прибыль организации в размере 15 % от валового сбора по перечисленным налогам. Реализация данного предложения позволит значительно улучшить финансовое обеспечение установленных федеральным законодательством полномочий органов местного самоуправления, повысить заинтересованность местных властей в развитии бизнеса на своей территории, снизить социальную напряжённость посредством ускорения решения актуальных проблем местных сообществ.

Список источников

1. Бюджетный кодекс Российской Федерации от 31.07.1998 г. №145-ФЗ
2. Москаленко А. П. Инвестиционное проектирование: основы теории и практики Москаленко А. П., Москаленко С. А., Ревунов Р. В., Вильдяева Н. И. / Санкт-Петербург, 2018. (1-е, Новое)
3. Мурзин А. Д. Налоговый потенциал как фактор социально-экономической поляризации территорий / Мурзин А. Д. // В сборнике: Проблемы теории и практики управления Сборник трудов Международного научного форума. В 3-х томах. Ответственные редакторы Т. Ю. Анопченко, А. Д. Мурзин, Т. М. Рогова. 2018. С. 171-175
4. Налоговый кодекс Российской Федерации от 31.07.1998 г., №146-ФЗ
5. Официальный сайт Росстата https://rosstat.gov.ru/accounts дата обращения 27.07.2021 г.
6. Официальный сайт Федеральной налоговой службы https://www.nalog.gov.ru дата обращения 27.07.2021 г.
7. Таранова И. В. Особенности применения экономико-математических и эконометрических методов в экономических исследованиях / Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2011. №12 (36). С. 59.
8. Указ президента России от 7.05.2018 г. № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года»
9. Указ президента России от 16.01.2017 №13 «Об утверждении Основ государственной политики регионального развития Российской Федерации на период до 2035 года»
10. Федеральный закон от 06.10.2003 «131-ФЗ «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации»

References

1. Byudzhetny`j kodeks Rossijskoj Federacii ot 31.07.1998 g. №145-FZ
2. Moskalenko A. P. Investicionnoe proektirovanie: osnovy` teorii i praktiki Moskalenko A. P., Moskalenko S. A., Revunov R. V., Vil`dyaeva N. I. / Sankt-Peterburg, 2018. (1-e, Novoe)
3. Murzin A. D. Nalogovy`j potencial kak faktor social`no-e`konomicheskoj polyarizacii territorij / Murzin A. D. // V sbornike: Problemy` teorii i praktiki upravleniya Sbornik trudov Mezhdunarodnogo nauchnogo foruma. V 3-x tomax. Otvetstvenny`e redaktory` T. Yu. Anopchenko, A. D. Murzin, T. M. Rogova. 2018. S. 171-175.
4. Nalogovy`j kodeks Rossijskoj Federacii ot 31.07.1998 g., №146-FZ
5. Oficial`ny`j sajt Rosstata https://rosstat.gov.ru/accounts data obrashheniya 27.07.2021 g.
6. Oficial`ny`j sajt Federal`noj nalogovoj sluzhby` https://www.nalog.gov.ru data obrashheniya 27.07.2021 g.
7. Taranova I. V. Osobennosti primeneniya e`konomiko-matematicheskix i e`konometricheskix metodov v e`konomicheskix issledovaniyax / Upravlenie e`ko-nomicheskimi sistemami: e`lektronny`j nauchny`j zhurnal. 2011. №12 (36). S. 59.
8. Ukaz prezidenta Rossii ot 7.05.2018 g. № 204 «O nacional`ny`x celyax i strategicheskix zadachax razvitiya Rossijskoj Federacii na period do 2024 go-da»
9. Ukaz prezidenta Rossii ot 16.01.2017 №13 «Ob utverzhdenii Osnov gosu-darstvennoj politiki regional`nogo razvitiya Rossijskoj Federacii na pe-riod do 2035 goda»
10. Federal`ny`j zakon ot 06.10.2003 «131-FZ «Ob obshhix principax organi-zacii mestnogo samoupravleniya v Rossijskoj Federacii»

Для цитирования: Янченко Д.В., Рогова Т.М., Боева К.Ю. Направления повышения эффективности налоговой и бюджетной политики Российской Федерации на региональном уровне // Московский экономический журнал. 2021. № 8. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2021-12/

© Янченко Д.В., Рогова Т.М., Боева К.Ю., 2021. Московский экономический журнал, 2021, № 8.

 

Научная статья

Original article

УДК 631.115:631.15 (470.13)

doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10455

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И МЕХАНИЗМ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ В АГРАРНОМ СЕКТОРЕ СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИКИ

METHODOLOGICAL FOUNDATIONS AND MECHANISM OF MANAGEMENT OF INNOVATIVE PROCESSES IN THE AGRICULTURAL SECTOR OF THE MODERN ECONOMY

Статья подготовлена в рамках государственного задания № 0412-2019-0051 по разделу Х 10.1., подразделу 139 Программы ФНИ государственных академий на 2020 год, регистрационный номер ЕГИСУ АААА-А20-120022790009-4

 The article was prepared as part of the state task No. 0412-2019-0051 under section X 10.1., subsection 139 of the Program of the FNI of State Academies for 2020, the registration number of the USISU AAAAA-A20-120022790009-4

Юдин Андрей Алексеевич, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им. А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Тарабукина Татьяна Васильевна, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института Агробиотехнологий им.А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Облизов Алексей Валерьевич, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им.А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Yudin Andrey Alekseyevich, Candidate of Economic Sciences, Researcher at the A.V. Zhuravsky Institute of Agrobiotechnologies – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Tarabukina Tatyana Vasilyevna, Candidate of Economic Sciences, Research Associate of the Institute Agrobiotechnologies named after A. V. Zhuravsky – a separate division of the FGBUN FIT Komi NC UrO RAS, Syktyvkar

Oblizov Alexey Valeryevich, Candidate of Economic Sciences, Researcher Institute Agrobiotechnologies named after A. V. Zhuravsky – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi Scientific Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar 

Аннотация. На сегодняшний день современную экономику считают той сферой деятельности, в которой объединяются в основном хозяйственные субъекты, которые направлены на благоустройство, выраженное в денежном эквиваленте. Все это необходимо для того, чтобы получить максимальный результат, но сделав минимальные затраты, за счет повышения аккумуляции в продукте и индивидууме энергии, что достигается с помощью активации инновационных процессов на базе эффективной инновационной системы. Современное воспроизводство, который обладает инновационным характером, а также учитывая, все его перспективные направления меньше всего связаны с рыночной формой и с реальным производством. История развития управления инновационными процессами характеризуется закономерностями их перехода к новым поколениям моделей. Первая модель поколения – «подталкиваемые технологии», представляет собой управление в первых стадиях инновационного процесса, которые взаимодействуют с научно-исследовательскими проектами. Сам по себе инновационный процесс представлял собой процесс открытий, где происходит трансформация новых знаний в новые продукты, проходя определенные этапы. Модель второго поколения – «подтягиваемый спрос», данное управление состоит из основных стадий, такие как, производство, сбыт и диффузия. Сами инновации стали результатом сигналов рынка, которые могут удовлетворить спрос. Модель третьего поколения – «интерактивная», данная модель направлена на то, чтобы усилить внутренние и внешние связи между собой. Внутренние силы представляют собой различные подразделения фирмы, под внешними понимаются другие компании или клиенты.

Управление инновационными процессами при моделях третьего поколения – «интерактивных» – было ориентировано на усиление как внутренних (между подразделениями фирмы), так и внешних (с другими компаниями и клиентами) связей. Четвертая и пятая модели управления, направлены на то, чтобы обеспечить интеграцию научно-исследовательских проектов, а также создавать инновационные сети.

Abstract. Today, the modern economy is considered to be the sphere of activity in which mainly economic entities are united, which are aimed at landscaping, expressed in monetary terms. All this is necessary in order to. to get the maximum result, but making the minimum costs, by increasing the accumulation of energy in the product and the individual, which is achieved by activating innovative processes based on an effective innovation system. Modern reproduction, which has an innovative character, and taking into account all its promising areas, is least of all connected with the market form and with real production. The history of the development of innovation process management is characterized by the patterns of their transition to new generations of models. The first generation model – “pushed technologies”, represents management in the first stages of the innovation process, which interact with research projects. The innovation process itself was a process of discovery, where new knowledge is transformed into new products, passing through certain stages. The second-generation model is “pull-up demand”, this management consists of the main stages, such as production, sales and diffusion. The innovations themselves are the result of market signals that can meet the demand. The third-generation model is “interactive”, this model is aimed at strengthening internal and external links between each other. Internal forces represent various divisions of the company, external forces are understood as other companies or clients.

The management of innovation processes under the third generation models – “interactive” – was focused on strengthening both internal (between the company’s divisions) and external (with other companies and clients) relations. The fourth and fifth management models are aimed at ensuring the integration of research projects, as well as creating innovative networks.

Ключевые слова: инновационные процессы, аграрный сектор, современная экономика, нематериальные активы, интеграция

Keywords: innovation processes, agricultural sector, modern economy, intangible assets, integration

По К. Фримену, инновационная сеть – ограниченное число явных связей с предпочтительными партнёрами, для того, чтобы в конечном счете уменьшить статистическую и динамическую неуверенность [1].

В качестве задач управления: объединение подразделений предприятий, которые формируются вокруг инновационного процесса, также создание сетевой работы с потребителями, поставщиками, а также другими учреждениями. В рамках моделей инновационного процесса необходимо делать акцент на скрытые знания управления инновационными процессами, которые сконцентрированы на создании механизма, дабы увеличить вид данного знания. Кроме всего прочего управление направлено на нематериальные активы, то есть главные ресурсы предприятия, чтобы в конечном счете создать основные механизмы идентификации. Эволюция управления инновационными процессами представляет собой эволюцию управления взаимодействием всех его элементов [2].

По результатам исследований, теория систем представляет собой любое развитие, при котором на выходе получаем результат взаимодействия и взаимореализаций различных систем и их элементов, что в свою очередь позволит получить целостную систему управления. К. Фрименом и Д. Кларком, была представлена данная инновационная система (1970). Позднее, с середины 1980-х годов данной кконцепцией занимались Р. Нельсон, Б.А. Лундвалл. В основе данной концепции лежало понятие инновационной системы, которые представляет собой процесс и результат интеграции, отличающиеся между собой целями и задачами структур [3].

На сегодняшний день выделяют три основных концепции – национальная инновационная система:

Первая – рассмотрение данной системы, как совокупность институтов, которые направлены на генерирование и диффузию инноваций, то есть в основе концепции лежит коммерциализация, а также практическая отдача от науки. Это можно объяснить тем, что как только появится новый продукт, необходимо будет связывать работу нескольких хозяйствующих субъектов.

Вторая – представляет собой систему, как совокупность сопряженных экономических механизмов, а также видов деятельности, которые помогают обеспечивать данные инновационные процессы. Данная концепция более близка к действительности и ее достаточно легко использовать в практике, так как она четко подчеркивает динамичность взаимодействия между собой инновационные системы, а именно переход к нелинейной модели инновационного цикла.

Третья концепция, представляет собой часть национальной экономической системы. Однако следует отметить, что само создание инновационных структур в целом не даст полную гарантию на то, что будет успех. В этом случае необходимо сформировать благоприятный для этого инновационный климат.

По результатам многочисленных исследований отечественных и зарубежных ученых были сформированы соответствующие функции: благоприятное формирование инновационного климата, обеспечение полного цикла процесса, а также быстрое реагирование на изменения условий экономического развития [4].

В аграрном секторе экономики инновационная система представляет собой совокупность институтов, учреждений и организаций, которые необходимы для того, что создавать и проводить инновационные процессы именно в аграрном секторе, например обновление аграрного производства с использованием современных технологических разработок, для того, чтобы на выходе сформировать конкурентоспособный аграрный сектор [5]. Институциональный блок представляет собой блоки из инфраструктурного, экономического и нормативно-правового обеспечения.

В.Ф. Федоренко, Г.М. Демишкевич, Н.Е. Рыженкова и др. выделяют следующие закономерности функционирования инновационных систем в аграрном секторе экономики:

• партнёрство между заинтересованными сторонами (фермерами и другими сельхозпроизводителями, экспортёрами, поставщиками средств производства для сельского хозяйства и др.);
• возникновение инноваций не только в государственных исследовательских организациях или в исследовательских подразделениях компаний;
• активная роль государства в формировании аграрной инновационной системы;
• повышается роль регионов в развитии инновационных процессов в аграрном секторе экономики, при этом инновационная система рассматривается как один из факторов территориального развития [6].

По мнению исследователей, в России наиболее эффективны механизмы государственной поддержки аграрной науки и инновационной деятельности, реализуемые на уровне агроклиматических зон и субъектов Российской Федерации, поскольку одной из специфических особенностей аграрного сектора экономики Российской Федерации является значительная дифференциация регионов страны по условиям аграрного производства [7].

Государство формирует новое видение технологического развития через открытие новых коммуникационных каналов. Инновационная политика в аграрном секторе экономики представляет собой часть аграрной политики государства, направленную на соединение сравнительных национальных преимуществ аграрного сектора экономики с конкурентными преимуществами на основе инноваций [8].

Управление инновационными процессами отличается многообразием форм: стратегическое и тактическое управление; государственное, региональное и отраслевое; проблемно ориентированное управление. Стратегическое управление инновационными процессами предполагает изменение инновационной системы, характеристик инновационного потенциала на основе разработки и реализации стратегических мер.

К стратегическим задачам управления инновационными процессами относятся:

• определение совокупности комплексных технологий, что означает техноценоз;
• прогнозирование перехода от одного техноценоза к другому и к более прогрессивной техносфере;
• формирование соответствующего целям научно-технологического потенциала как совокупности научно-технических достижений и научно-технических ресурсов в разрезе кадровой, информационной и материально-технической составляющей [9].

Государственное регулирование инновационной деятельности в аграрном секторе экономики может осуществляться как непосредственно в лице отдельных органов власти, выступающих в качестве инициатора научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, инновационных проектов (административные методы), так и с помощью методов косвенного воздействия на экономические интересы хозяйствующего субъекта с помощью экономических рычагов (кредиты, дотации, налоги) [10].

Кроме всего прочего следует указать на тот факт, что механизм привлечения инвестиций недостаточно полно освещён в современной литературе. Под терминологией механизма привлечения инвестиций в агропромышленном комплексе следует понимать объединение различных методов и средств воздействия, которые направлены на инвестирование в агропромышленный комплекс, то есть вложение средств в программы, проект и т.д, а также контроль процесса привлечения инвестиций, схожая система с экономическим механизмом.

Следовательно, механизм привлечения инвестиция в агропромышленный комплекс  может складываться из трёх частей [11].

1. Организационно-экономический механизм, т.е. создание законодательно-правовых и финансово-экономических условий, способствующих вложению инвестиций в аграрную науку, селекционную работу: создание инфраструктуры для экономики АПК страны в целом, отдельных регионов, предприятий, включая ценовое регулирование; проведение эффективной государственной аграрной политики, включающей в себя систему формирования комплексной прямой и косвенной государственной инвестиционной поддержки аграрного сектора; осуществление государственных и региональных программ и проектов развития АПК, а также аграрной науки как основы инновационного развития аграрного сектора.
2. Финансово-кредитный механизм, предусматривающий прямое финансирование аграрного сектора из государственной бюджетной системы (например, финансирование целевых приоритетных проектов по АПК и фундаментальной аграрной науки), из внебюджетных целевых фондов (например, из инвестиционного фонда поддержки АПК, в том числе регионального). Также он предусматривает методы привлечения различных финансовых ресурсов частных инвесторов, кредитных организаций, негосударственных фондов, содействующих развитию АПК посредством представления налоговых и других льгот (инвестиционный налоговый кредит), увеличения нормы амортизационных отчислений сельскохозяйственным производителям для активизации собственных инвестиционных ресурсов; субсидирования предоставляемых им кредитов; использования лизинга при более низкой арендной плате и введения гарантированного страхования для защиты активов предприятия и возмещения возможных убытков.
3. Формирование благоприятной инвестиционной среды в АПК для активизации внутренних инвестиций, привлечения частных инвестиций (в том числе иностранных) и инвестиций населения. При этом привлечение иностранных инвестиций должно носить ограниченный характер и отвечать национальным интересам. Существуют различные подходы к механизмам привлечения инвестиций в АПК, среди которых можно выделить макроэкономический, мезоэкономический и микроэкономический. В первом случае речь идёт о механизме привлечения инвестиций в сельское хозяйство всей страны в целом. Конечно, он затрагивает правовой механизм прямого регулирования сельского хозяйства. Обычно совокупность таких условий отражается в государственной инвестиционной аграрной политике. Во втором случае используется мезоэкономический механизм привлечения инвестиций, т.е. механизм на уровне регионов (областей) [12].

Он должен основываться на макроэкономическом механизме, однако регионы имеют своё инвестиционное законодательство, значительно отличающееся от федерального. Отсюда и различный инвестиционный региональный климат. Как правило, регионы разрабатывают общий механизм привлечения инвестиций, т.е. распространяющийся на все отрасли. При этом региональный механизм привлечения инвестиций должен учитывать возможности экономического потенциала того или иного региона (области) и его сельскохозяйственную специализацию [13].

Микроэкономический подход подразумевает привлечение инвестиций в конкретные сельскохозяйственные предприятия (достаточно крупные сельскохозяйственные организации или малые и средние частные подсобные хозяйства, включая фермерские). Однако привлечение инвестиций может рассматриваться и по другой классификации сельскохозяйственных организаций: крупные и средние, малые, подсобные хозяйства несельскохозяйственные организации, крестьянские (фермерские) хозяйства, индивидуальные предприниматели, личные подсобные и другие индивидуальные хозяйства, некоммерческие объединения граждан [14].

Таким образом, ключевую роль в инновационной системе аграрного сектора экономики играет инновационная инфраструктура – совокупность элементов инновационной системы, обеспечивающих доступ к различным ресурсам и оказывающих услуги участникам инновационной деятельности [15].

Формирование инновационной инфраструктуры в аграрном секторе экономики основано на принципах: государственной поддержки; комплексности (комплексный характер инновационной инфраструктуры должен позволять оказывать услуги на всех этапах производства сельхозпродукции, связанных с внедрением инноваций); учёта специфики субъекта (при формировании инновационной инфраструктуры необходимо учитывать специфические условия хозяйствования: географические, экономические, социальные, демографические); единства взаимодействия (организации инновационной инфраструктуры аграрного сектора экономики должны иметь возможность координировать свои действия); гибкости (инновационная инфраструктура должна соответствовать изменениям внешней среды). При этих условиях автоматически будет задействован и механизм привлечения внутренних инвестиций, прежде всего собственных финансовых ресурсов российских сельскохозяйственных организаций, способствующий благоприятному развитию АПК.

Список источников

1. Блюм, Ю.Д. Анализ данных инновационного развития Республики Коми и сравнительный анализ регионов / Ю.Д. Блюм // Экономика и социум. – 2015. – № 1–2 (14). – С.476–482. 172
2. Бездудный, Ф. Сущность понятия инновации и его классификация / Ф. Бездудный, Г. Смирнова, О. Нечаева // Инновации. – 1998. – № 2–3. – С.98.
3. Березин, В.В. Стратегия обеспечения экономической безопасности бизнеса / В.В. Березин // Вестник Российского Нового Университета. – 2013. – № 2. – С.120–124.
4. Ван, С. Экономические преобразования в Китае: анализ и сопоставление с российским реформационным опытом / С. Ван, Г. Фан // Российский экономический журнал. – 2012. – № 9–10. – С.38–50.
5. Грибов, В.Д. Экономика организации (предприятия) / В.Д. Грибов. – М.: КноРус, 2014.
6. Гумеров, М.В. Продовольственная безопасность страны: к развитию правовых основ и экономических механизмов обеспечения / М.В. Гумеров // Российский экономический журнал. – 2016. – № 11–12. – С.52.
7. Дедеева, С.А. Инвестиции в сельское хозяйство: перспективы развития и риски / С.А. Дедеева // Экономика, управление, финансы: материалы III Международной науч. конф. (г. Пермь, февраль 2014 г.). – Пермь: Меркурий, 2014. – С.4–6
8. Демина, Н.Ф. Инновационная и инвестиционная деятельность в АПК: монография / Н.Ф. Демина, С.А. Булыгина. – Красноярск: Красноярский ГАУ, 2015.
9. Желнина, Е.В. Социальная технология подготовки персонала как фактор инновационной активности промышленного предприятия / Е.В. Желнина. – Тольятти: Технокомплект, 2015.
10. Желнина, Е.В. Синергетическая модель инновационной активности современного промышленного предприятия / Е.В. Желнина // Евразийское научное объединение. – 2015. – Т.2. – № 2–2. – С.239–241. 174
11. Желнина, Е.В. Наука и образование как факторы инновационной активности промышленных предприятий / Е.В. Желнина // Азимут научных исследований: педагогика и психология. – 2015. – № 1. – С.74–78.
12. Квасов, И.А. Моделирование размещения объектов энергетики с учётом инвестиционной привлекательности регионов России и Казахстана / И.А. Квасов. – М.: Научные технологии, 2014. 13. Костюченко, Т.Н. Состояние и проблемы инвестиционной деятельности в сельском хозяйстве / Т.Н. Костюченко, Д.В. Сидорова // ТЕRRА ECONOMICUS. – 2012. – Т.10. – № 3. – Ч.3. – С.68–71.
13. Нечаев, В.И. Проблемы инновационного развития животноводства: монография / В.И. Нечаев, Е.И. Артемова. – Краснодар: Атрии, 2009.
14. Оганезова, Н.А. Инвестиционная привлекательность хозяйствующих субъектов лесного сектора экономики Республики Коми / Н.А. Оганезова, О.И. Конакова, А.В. Калина // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. – 2012. – № 4. – C.170–186.

References

1. Blyum, Yu.D. Analiz danny`x innovacionnogo razvitiya Respubliki Komi i sravnitel`ny`j analiz regionov / Yu.D. Blyum // E`konomika i socium. – 2015. – № 1–2 (14). – S.476–482. 172
2. Bezdudny`j, F. Sushhnost` ponyatiya innovacii i ego klassifikaciya / F. Bezdudny`j, G. Smirnova, O. Nechaeva // Innovacii. – 1998. – № 2–3. – S.98.
3. Berezin, V.V. Strategiya obespecheniya e`konomicheskoj bezopasnosti biznesa / V.V. Berezin // Vestnik Rossijskogo Novogo Universiteta. – 2013. – № 2. – S.120–124.
4. Van, S. E`konomicheskie preobrazovaniya v Kitae: analiz i sopostavlenie s rossijskim reformacionny`m opy`tom / S. Van, G. Fan // Rossijskij e`konomicheskij zhurnal. – 2012. – № 9–10. – S.38–50.
5. Gribov, V.D. E`konomika organizacii (predpriyatiya) / V.D. Gribov. – M.: KnoRus, 2014.
6. Gumerov, M.V. Prodovol`stvennaya bezopasnost` strany`: k razvitiyu pravovy`x osnov i e`konomicheskix mexanizmov obespecheniya / M.V. Gumerov // Rossijskij e`konomicheskij zhurnal. – 2016. – № 11–12. – S.52.
7. Dedeeva, S.A. Investicii v sel`skoe xozyajstvo: perspektivy` razvitiya i riski / S.A. Dedeeva // E`konomika, upravlenie, finansy`: materialy` III Mezhdunarodnoj nauch. konf. (g. Perm`, fevral` 2014 g.). – Perm`: Merkurij, 2014. – S.4–6
8. Demina, N.F. Innovacionnaya i investicionnaya deyatel`nost` v APK: monografiya / N.F. Demina, S.A. Buly`gina. – Krasnoyarsk: Krasnoyarskij GAU, 2015.
9. Zhelnina, E.V. Social`naya texnologiya podgotovki personala kak faktor innovacionnoj aktivnosti promy`shlennogo predpriyatiya / E.V. Zhelnina. – Tol`yatti: Texnokomplekt, 2015.
10. Zhelnina, E.V. Sinergeticheskaya model` innovacionnoj aktivnosti sovremennogo promy`shlennogo predpriyatiya / E.V. Zhelnina // Evrazijskoe nauchnoe ob“edinenie. – 2015. – T.2. – № 2–2. – S.239–241. 174
11. Zhelnina, E.V. Nauka i obrazovanie kak faktory` innovacionnoj aktivnosti promy`shlenny`x predpriyatij / E.V. Zhelnina // Azimut nauchny`x issledovanij: pedagogika i psixologiya. – 2015. – № 1. – S.74–78.
12. Kvasov, I.A. Modelirovanie razmeshheniya ob“ektov e`nergetiki s uchyotom investicionnoj privlekatel`nosti regionov Rossii i Kazaxstana / I.A. Kvasov. – M.: Nauchny`e texnologii, 2014. 13. Kostyuchenko, T.N. Sostoyanie i problemy` investicionnoj deyatel`nosti v sel`skom xozyajstve / T.N. Kostyuchenko, D.V. Sidorova // TERRA ECONOMICUS. – 2012. – T.10. – № 3. – Ch.3. – S.68–71.
13. Nechaev, V.I. Problemy` innovacionnogo razvitiya zhivotnovodstva: monografiya / V.I. Nechaev, E.I. Artemova. – Krasnodar: Atrii, 2009.
14. Oganezova, N.A. Investicionnaya privlekatel`nost` xozyajstvuyushhix sub“ektov lesnogo sektora e`konomiki Respubliki Komi / N.A. Oganezova, O.I. Konakova, A.V. Kalina // Korporativnoe upravlenie i innovacionnoe razvitie e`konomiki Severa: vestnik Nauchno-issledovatel`skogo centra korporativnogo prava, upravleniya i venchurnogo investirovaniya Sy`kty`vkarskogo gosudarstvennogo universiteta. – 2012. – № 4. – C.170–186.

Для цитирования: Юдин А.А., Тарабукина Т.В., Облизов А.В. Методологические основы и механизм управления инновационными процессами в аграрном секторе современной экономики // Московский экономический журнал. 2021. № 8. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2021-7/

© Юдин А.А., Тарабукина Т.В., Облизов А.В., 2021. Московский экономический журнал, 2021, № 8.

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10444

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ВЫНУЖДЕННОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ В ПОСТ ПАНДЕМИЙНЫЙ ПЕРИОД

RESEARCH OF THE PROCESSES OF FORCED TRANSFORMATION OF THE WORLD ECONOMY IN THE POST-PANDEMIC PERIOD

Данченко Надежда Викторовна, Декан факультета экономики и управления, доцент кафедры Экономики, менеджмента и государственного управления Пятигорского института (филиала) ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет», кандидат экономических наук, nnn-nauka@yandex.ru, г. Пятигорск

Данченко Анна Сергеевна, старший преподаватель кафедры экономики  ФГБОУ ВО «Российский государственный университет правосудия», nnn-nauka@yandex.ru, г. Москва

Nadezhda Viktorovna Danchenko, Dean of the Faculty of Economics and Management, Associate Professor of the Department of Economics, Management and Public Administration of the Pyatigorsk Institute (branch) of the North Caucasus Federal University, Candidate of Economic Sciences, nnn-nauka@yandex.ru, Pyatigorsk

Anna Sergeevna Danchenko,Senior Lecturer of the Department of Economics of the Russian State University of Justice, nnn-nauka@yandex.ru, Moscow

Аннотация. В современных реалиях мировая экономика продолжает характеризоваться высокой непредсказуемостью и изменчивостью различных трансформационных процессов, которые вызваны вирусом COVID-19 и приводят к повышенному уровню рисков. вызовы, с которыми столкнулась экономика и социальная система стран в период пандемии, имеют многоаспектный характер, отличаясь между собой источником происхождения (национальный, международный, региональный), остротой и сложностью, отраслевым охватом, горизонтом возможного преодоления возникших трудностей. Кроме того, ситуация во многом характеризуется непредсказуемостью возникновения кризисных угроз различной степени глубины.

Статья посвящена изучению специфики трансформационных процессов, которые вызваны вирусом COVID-19, выявлению основных проблем функционирования и развития мировой экономической системы и поиску способов их решения через ключевую роль социальных инноваций в обеспечении эффективного и устойчивого развития современных социально-экономических систем. 

Summary. In modern realities, the world economy continues to be characterized by high unpredictability and variability of various transformational processes that are caused by the COVID-19 virus and lead to an increased level of risks. the challenges faced by the economy and social system of countries during the pandemic have a multidimensional nature, differing among themselves in the source of origin (national, international, regional), severity and complexity, industry coverage, the horizon of possible overcoming of the difficulties encountered. In addition, the situation is largely characterized by the unpredictability of the emergence of crisis threats of varying degrees of depth.

The article is devoted to studying the specifics of the transformation processes caused by the COVID-19 virus, identifying the main problems of the functioning and development of the world economic system and finding ways to solve them through the key role of social innovations in ensuring the effective and sustainable development of modern socio-economic systems.

 Ключевые слова: пандемия, кризис, антикризисные программы, трансформация, экономика, инновации, инвестиции, тренды

Keywords: pandemic, crisis, anti-crisis programs, transformation, economy, innovation, investment, trends

Актуальность избранной для исследования тематики обусловлена необходимостью определения и организации эффективной системы управления  мировой экономикой в условиях пандемии и пост пандемии, вызванных вирусом COVID-19, для достижения основной цели каждого участника, которая заключается в систематическом извлечении максимальной прибыли при минимальных издержках. Достижению данной цели способствует выработка единой экономической и социальной стратегии, которая позволит определить векторы выхода из кризиса и перспективы дальнейшего развития.

Кроме того, современная макроэкономическая политика таит в себе серьезные риски в среднесрочной перспективе, в том числе и риски нового глобального экономического кризиса, требуя решения проблемы координации денежно-кредитной и бюджетной политики в условиях низких или очень высоких темпов роста и инфляции.

Необходимые возможности координации денежно-кредитной и бюджетной политики в условиях низких или очень высоких темпов роста и инфляции могут возникнуть при изменении содержания всей деятельности по управлению мировой экономикой. Мировая экономика диктует необходимость формирования гибких адаптивных структур, поддержку высокого уровня знаний и социальной ответственности на всех уровнях управления.

Одним из инструментов стабилизации мировой экономической системы является системная итоговая оценка влияния пандемии COVID-19 на социальное и экономическое развитие мировой и национальных экономик.

Актуальность темы статьи обусловлена важностью поиска действенных мер, позволяющих мировой экономике выйти из кризиса и сформировать основу для долгосрочного роста [1-2]. В развитии мировой экономики еще до начала пандемии, вызванной вирусом COVID-19, наблюдались диспропорции, среди которых: внешний и совокупный долг развитых стран; переоцененный фондовый рынок; усиление неравенства и порожденное им социальное противостояние как внутри развитых государств, так и на региональном уровне, которые указывали на вероятность очередного кризиса. После наступления пандемии, заявленные ранее правительствами стратегии развития и экономические концепции, стали неактуальными: глобальные тренды изменились, столкнувшись с новыми масштабными рисками. Сегодня все национальные экономики, корпорации и мегаполисы как точки концентрации ресурсов пытаются адаптироваться к новым условиям и найти новую стратегию развития. Предприятия ищут новые инструменты взаимодействия с клиентами и партнерами, государства – действенные меры поддержки развития национальной экономики.

Сегодня, спустя полтора года после начала пандемии COVID-19, эксперты и ученые находятся в осмыслении новой экономической реальности и поиске ответа на вопрос: как в борьбе с коронавирусом не потерять собственную экономику? Новые экономические риски открыли не только масштабные вызовы, но и новые возможности для развития экономики и бизнеса внутри страны. С начатой в некоторых странах вакцинацией от COVID-19 международные экспертные организации разрабатывают системные предложения по выбору путей и инструментов восстановления и будущего роста экономики, а мировые лидеры вскоре переведут свое внимание по реагированию на кризис к возможностям восстановления после пандемии. Правительства всех стран уже потратили более 13 трлн долл. США на борьбу с COVID-19 (на конец 2020), и в дальнейшем будут продолжать инвестировать в развитие для возвращения к допандемийному состоянию мировой экономики [3].

Одним из ключевых ответов на кризисные события является усиление динамики новой волны инноваций, как это было и в прошлые сложные для мировой экономики времена. Инновации являются признанным фактором изменений, поэтому компании вынуждены внедрять новейшие технологические разработки, а в связи с тем, что это капиталоемкий процесс, правительства государств срочно разрабатывают и реализуют меры по поддержке и стимулированию инновационных процессов.

Системная итоговая оценка влияния пандемии COVID-19 на социальное и экономическое развитие мировой и национальных экономик еще будет предоставлена после ее завершения, хотя, когда это будет и до сих пор неизвестно. Однако уже сегодня, спустя почти полтора года, следует отметить следующее.

1. Среди факторов, которые существенно повлияли на главные сферы экономики: закрытие международных границ, снижение доходов граждан и, как следствие, падение спроса, период самоизоляции и закрытия предприятий, массовый переход в режим онлайн функционирования.
2. Пандемия COVID-19 заметно задела города – более 95% от общего количества случаев заболевания зафиксировано именно в городах. Во многих странах и городах разрабатывались специальные антикризисные программы для борьбы с COVID-19. Власти многих городов провели своевременные изменения, которые не только способствовали минимизации негативных последствий пандемии, но и создали основу для дальнейшего устойчивого развития городов и повышения уровня безопасности и комфорта их жителей.
3. Пандемия ухудшила условия деятельности для большинства транснациональных корпораций: карантинные мероприятия и неопределенность экономической деятельности в глобальном масштабе разрушили традиционные каналы прямых иностранных инвестиций (ПИИ). Значительное сокращение объектов инвестиций наблюдалось в государствах с развитой экономикой. Например, прямые иностранные инвестиции в странах Северной Америки сократились на 56% и составили 68 млрд долл. США, в Азии – главным образом за счет высоких показателей в Китае – уменьшение ППИ составил лишь 12%. Объемы иностранных инвестиций в странах с переходной экономикой сократились на 81% [4].
4. Мировая пандемия внесла серьезные коррективы в стратегию и тактику развития большинства отраслей, в их бизнес-модели, финансовые показатели, капитализацию и перспективы роста. Среди отраслей, которые оказались на переднем крае функционирования, – электронная коммерция, онлайн-обучение, онлайн-доставка, ОТТ сервисы (over-the-top – платформа для просмотра всего видеоконтента через обычное интернет-соединение) и игры, фармацевтика, телемедицина.
5. Растущие масштабы так называемой сетевой мобилизации, проблемы, связанные с дезинформацией, отсутствием критического мышления и панических сетевых эффектов, и до сих пор остаются серьезными вызовами нынешнего кризиса. Одним из эффектов политики государств в части контроля за перемещением населения в условиях пандемии коронавируса стало осознание многими гражданами механизмов мониторинга и контроля в повседневной жизни с помощью цифровой инфраструктуры. Указанное дало основания некоторым экспертам утверждать, что экстраординарные меры, принятые правительствами, воплотили в реальность алармистские (панические) прогнозы философа Дж. Агамбена о «биополитике» как новой модели управления и «перманентного чрезвычайного положения» [5].
6. В то же время пандемия COVID-19 несколько затормозила исследования в области сельского хозяйства и пищевых продуктов. В условиях карантина многие лаборатории закрылись, сократился непосредственный контакт между исследователями, ученые начали работать в режиме онлайн, а одним из краткосрочных последствий воздействия пандемии стал вынужденный переход ученых на исследовательские проекты COVID-19: разработка вакцин, оценка противовирусного лечения, улучшение или развертывание диагностических тестов, а также поддержка мониторинга контактов людей, инфицированных вирусом [6]. Указанное свидетельствует, что пандемия приводит к некоторому изменению приоритетов исследований в указанной области.
7. COVID-19 в корне изменил традиционные представления о сложившихся моделях управления государством, приоритетных сферах, особенно когда ведущие мировые державы испытывают системные трудности и серьезный шок. Пандемия ярко показывает, власть каких стран действует продуманно и эффективно, а кто имитирует активную деятельность, не обеспечив при этом население даже самыми необходимыми средствами индивидуальной защиты и диагностики, а теперь еще и своевременной вакцинацией. Указанное поведение стало индикатором проверки политических и национальных элит и прежде всего того, насколько они готовы помочь своей стране реальными эффективными действиями, а не пиаром, и мобилизовать потенциал для развития. На практике появился реальный запрос на государственное управление, которое предоставляет возможности, ресурсы для выработки стратегий развития и реализации, которые обеспечивают безопасность и суверенитет стран, пользуются доверием граждан. Сегодня страны находятся не только в поисках адекватных защитных мер, но и направлений будущего развития, учитывая, что главным направлением деятельности надгосударственных структур безопасности должны быть превентивные меры, которые сделают подобные кризисы невозможными.

Таким образом, вызовы, с которыми столкнулась экономика и социальная система стран в период пандемии, имеют многоаспектный характер, отличаясь между собой источником происхождения (национальный, международный, региональный), остротой и сложностью, отраслевым охватом, горизонтом возможного преодоления возникших трудностей. Кроме того, ситуация во многом характеризуется непредсказуемостью возникновения кризисных угроз различной степени глубины.

Если глобальный кризис 2007-2008 гг. вызывал серьезные структурные изменения в макроэкономической политике, которые практически во всех ведущих странах часто назывались «нетрадиционными», указывая, что в какой-то момент государства вернутся к «традиционной» политике (чего так и не произошло), то современная макроэкономическая политика таит в себе серьезные риски в среднесрочной перспективе, в том числе и риски нового глобального экономического кризиса, требуя решения проблемы координации денежно-кредитной и бюджетной политики в условиях низких или очень высоких темпов роста и инфляции.

Коронавирус бросил вызов многим институтам, заставив национальные государства фактически самостоятельно противостоять пандемии. Пандемия COVID-19 выступила стресс-тестом мирового масштаба, а одной из особенностей этого периода стало то, что в неопределенности кризисной ситуации оказалось не только население, но и специалисты, задача которых выявлять и минимизировать результаты чрезвычайных ситуаций. Все мировые институты проходят тяжелую проверку устойчивости и ищут пути дальнейшей трансформации.

Практика показывает, что одними административными мерами невозможно противостоять пандемии. В последние годы на исследования и разработки направляется значительная часть ВВП развитых стран. Кризис, спровоцированный вирусом, активизировал инновационный прорыв по многим направлениям, среди которых – здравоохранение, образование, туризм, розничная торговля, административное управление. Конечно, важную роль в инновационном развитии играет финансирование инноваций. Но следствием кризисов являются сбои и ограничения доступа к капиталу, которые уменьшают расходы на исследования и развитие. Поэтому нельзя недооценивать озабоченность некоторых компаний относительно стабильности финансового сектора в этом аспекте.

Пандемия вызвала повышенный спрос на развитие высоких технологий. Возможности для роста и технологического обновления, на выработку которых компании ранее тратили нескольких лет, в 2020 г. становились доступными за считанные недели.

Итак, консенсусным для деловых, научных и политических элит приоритетом остается комплексная поддержка развития высокотехнологичных отраслей, сложившихся с начала XXI века. Борьба с пандемией, обнаружив, с одной стороны, потенциал креативных решений, с другой – узкие места в экономической и социальной сферах, позволяет уточнить приоритеты действий и внести коррективы в осуществляемый социально-экономический курс, который поможет сохранить доверие национальных и зарубежных инвесторов.

Таким образом, вынужденную трансформацию мирового сообщества можно квалифицировать как экономическую и социальную в их взаимосвязи и взаимозависимости относительно сфер и социально-экономических процессов. Одним из ключевых ответов мировой экономики на пандемию COVID-19 является усиление динамики новой волны инноваций, как это было и в прошлые сложные для всего мира времена. Ретроспектива показывает, а теория подтверждает, что любой кризис (коронавирус, конечно, не исключение) сопровождается инновационным скачком, в рамках которого создание новых технологий является одной из ключевых ответов на новые вызовы мировой экономики. Инновации остаются признанным фактором изменений, поэтому компании вынуждены внедрять технологические новинки и социальные инновации, а правительства государств срочно разрабатывают и реализуют меры по поддержке и стимулированию инновационных процессов.

Кризис, вызванный пандемией COVID-19, стал катализатором структурных изменений в мировой экономике, ускорив формирование ядра нового научно-технологического уклада и мирохозяйственной модели и создает шансы для развития новой экономической реальности и изменяет способ принятия решений, открывает путь к инновациям. Преданность инновационной парадигме стала необходимым условием успешного развития как отдельных субъектов хозяйствования, так и современных экономических систем в целом. Указанное касается и всей сферы общественных отношений, поскольку использование новых идей, концептов и социальных технологий позволяет обществу и государству находить достойный ответ на вызовы времени, особенно в текущей ситуации глобальных трансформационных сдвигов.

Таким образом, вышеназванные обстоятельства обуславливают важнейшую, а часто и ключевую роль социальных инноваций в обеспечении эффективного и устойчивого развития современных социально-экономических систем. Особенно заметно это проявляется в условиях социально-экономической ситуации, в которой человечество оказалось в результате пандемии, вызванной распространением коронавирусной инфекции COVID-19.

Библиографический список

1. Данченко А.С., Данченко Н.В. Особенности теоретических характеристик современных экономических систем//Международное научное издание «Современные фундаментальные и прикладные исследования». – 2016. – №2(21).
2. Данченко А.С. Исследование подходов к развитию экономических отношений в поликластерном производстве//Международное научное издание «Современные фундаментальные и прикладные исследования». – 2016. – №2(21).
3. World Economic Situation And Prospects: September 2020 Briefing, No. 141. URL: https://www.un.org/development/desa/dpad/publication/world-economic-situation-and-prospectsseptember-2020-briefing-no-141/
4. World Investment Report 2020. URL: https://unctad.org/system/files/official-document/wir2020_overview_en.pdf
5. Agamben G. Homo Sacer: Sovereign Power and Bare Life. URL: http://abahlali.org/files/Homo+Sacer
6. Robert, Henry (2020). Innovations in Agriculture and Food Supply in Response to the COVID-19 Pandemic. Molecular Plant. Vol. 13 P. 1095–1097.

УДК 330.567.2

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10428

СТАТИСТИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УРОВНЯ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ

STATISTICAL AND ECONOMIC ANALYSIS OF THE INCOME LEVEL OF THE POPULATION OF THE ROSTOV REGION

Троценко Вячеслав Михайлович, кандидат экономических наук, доцент, Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова, г. Пермь 

Trotsenko V.M., t-v-m@inbox.ru 

Аннотация. В статье рассматривается вопрос статистического анализа уровня доходов населения на примере Ростовской области. Статистический анализ доходов населения позволяет не только выявить материальные возможности населения в удовлетворении своих потребностей, но и характеризует уровень развития экономики региона в целом.

Summary. The article discusses the issue of statistical analysis of the level of income of the population on the example of the Rostov region. Statistical analysis of the population’s income allows not only to identify the material capabilities of the population in meeting their needs, but also characterizes the level of development of the region’s economy as a whole.

Ключевые слова: уровень доходов, среднедушевые денежные доходы, доходы населения Ростовской области, влияние доходов на сбережения.

Keywords: income level, per capita cash income, income of the population of the Rostov region, the impact of income on savings.

Повышение уровня жизни населения является главной целью развития экономики. В настоящее время важнейшие стратегические задачи и целевые показатели в области уровня жизни населения на ближайшую перспективу закреплены Указом Президента Российской Федерации от 7 мая 2018 г. №204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года». Указом предусматривается прорывное научно-технологическое и социально-экономическое развитие России, обеспечивающее создание благоприятных условий для повышения ожидаемой продолжительности жизни до 78 лет, устойчивого роста реальных доходов граждан, роста уровня пенсионного обеспечения выше уровня инфляции, снижения в два раза уровня бедности в стране [1].

Доходы являются ключевым показателем уровня жизни населения и важнейшей характеристикой экономиче­ского и социального благополучия страны или региона, поскольку выступают источником удовлетворения личных потребностей людей.

Изучение уровня жизни населения является одним из основных направлений анализа социально-экономического развития страны. Понятие «уровень жизни» характеризует материальные возможности населения в удовлетворении своих потребностей, а также включает в себя различные аспекты общественной жизни.

Ростовская область – один из успешно развивающихся регионов страны,  в условиях кризиса 2020 года экономика региона показывала рост в основных отраслях и сферах деятельности, ключевыми из которых являются обрабатывающая промышленность (17,7% ВРП), торговля (16% ВРП) и сельское хозяйство (10,7% ВРП). Негативным фактором для развития социально-экономической ситуации в регионе является сокращение численности населения, численность которого за последние пять лет уменьшилась на 49,8 тыс. чел., или на 1,2%. В регионе растет естественная убыль населения, которая лишь отчасти компенсируется миграционным приростом населения. В 2016-2020 гг. население Ростовской области по естественным причинам теряло ежегодно в среднем 16907 человек, а среднегодовой миграционный прирост в этот период составлял 6262 чел [3].

Величина доходов является важным показателем уровня жизни населения. Динамика доходов определяет доступность для населения различных товаров, благ и услуг.

В 2016-2020 гг. среднедушевые денежные доходы населения Ростовской области увеличивались. За 5 лет их величина выросла на 4675,6 руб., или на 17,5%. В период 2017-2019 гг. доходы населения региона увеличивались ускоряющимися темпами (от 4,1% до 5,7% в год), а в 2020 г. темп прироста замедлился и составил 1,9%. В 2016-2020 гг. денежные доходы в регионе составляли в среднем 29114,9 рублей в месяц на душу населения. Ежегодно они увеличивались в среднем на 1168,9 руб., или на 4,1%.

По величине среднедушевых денежных доходов населения Ростовская область занимает второе место в Южном федеральном округе после Краснодарского края, однако доходы жителей южных регионов страны традиционно ниже среднероссийских показателей, так в среднем по РФ в 2020 году среднедушевые доходы населения составили 35676 рублей в месяц, а в Южном федеральном округе только 30428 руб., т.е. на 15% ниже.

В 2020 году объем денежных доходов населения Ростовской области сложился в размере 1577,9 млрд рублей и увеличился на 1,8% по сравнению с 2019 годом. Относительно 2016 года прирост составил 16,5%. Таким образом, в 2017-2020 гг. денежные доходы жителей региона увеличивались в среднем на 3,9% (55,9 млрд. руб.) в год.

Денежные доходы населения Ростовской области формируются преимущественно за счет оплаты труда наемных работников (рис.1).

В 2016-2020 гг. доля оплаты труда в структуре денежных доходов населения Ростовской области постепенно увеличивалась. За пять лет она выросла на 4,2 п.п. Также наблюдается рост доли социальных выплат в структуре доходов – с 20,4 до 21,3%. Однако следует отметить, что в 2017-2019 гг. удельный вес социальных выплат снижался и по итогам 2019 года составил 19,3, т.е. на 1,1 п.п. меньше, чем в 2016 году. Повышение доли социальных выплат в доходах населения вызвано тем, что из-за ограничительных мер, связанных с пандемией, пострадали занятые, которые до удара коронавируса чувствовали себя довольно уверенно на рынке труда. Помощь государства потребовалась тем, кто раньше на нее не претендовал.

Самой неблагоприятной тенденцией в изменении структуры источников доходов населения Ростовской области является сокращение доли доходов от предпринимательской и иной производственной деятельности, которая за пять лет уменьшилась с 11,4 до 9,8%. Предпринимательская деятельность приносит населению Ростовской области в 2 раза меньше доходов, чем социальные выплаты.

Население расходует полученные доходы на потребление и сбережение. Одним из наиболее распространенных способов сбережения и накопления денежных средств является размещение их на банковских вкладах.

В 2016-2019 гг. наблюдалась положительная динамика величины денежных средств, размещенных населением Ростовской области в кредитных организациях региона в рублях. На 1 января 2020 года сумма рублевых депозитов составила 512415 млн. руб., это на 165996 млн. руб. (47,9%) больше, чем на начало 2016 года. Сумма депозитов физических лиц в иностранной валюте имеет тенденцию к сокращению и в 9,5 раза меньше, чем сумма рублевых вкладов.

В начале 2020 года общий объем вкладов населения в кредитных организациях Ростовской области достиг величины равной 568416 млн. рублей. На протяжении 2016-2019 гг. эта сумма увеличивалась, причем довольно быстрыми темпами – в среднем на 8% (37711,25 млн. руб.) в год. Среднегодовая величина депозитов физических лиц в кредитных организациях Ростовской области в 2016-2020 гг. составляла 485708,6 млн. руб.

Проанализируем влияние доходов населения на сумму вкладов в кредитных организациях с помощью корреляционно-регрессионного анализа.

Подставим полученные значения средних и рассчитаем значения параметров a и b регрессионной модели:

Уравнение регрессии, описывающее взаимосвязь между денежными доходами населения и величиной вкладов физических лиц в кредитных организациях имеет вид:

  ŷ_х = -441,55+0,63x.

Коэффициент b показывает, что с увеличением денежных доходов населения на 1 млрд. руб. сумма вкладов физических лиц в кредитных организациях увеличивается в среднем на 0,63 млрд.руб.

Рассчитываем:

Значение полученного коэффициента корреляции положительное и близко к 1, что говорит о наличии очень сильной прямой связи между величиной денежных доходов населения и суммой вкладов физических лиц в кредитных организациях с минимальным влиянием других факторов. Рассчитаем коэффициент детерминации, который для модели парной линейной регрессии может быть определен как квадрат линейного коэффициента корреляции: r2 =  0,966

Значение коэффициента детерминации показывает, что фактором изменения денежных вкладов объясняется 96,6% изменения денежных доходов физических лиц в кредитных организациях Ростовской области.

Покупательная способность среднедушевых денежных доходов населения отражает потенциальные возможности населения по приобретению товаров и услуг и выражается через товарный эквивалент среднемесячных денежных доходов населения. Покупательная способность доходов жителей Ростовской области в 2020 году по многим продовольственным и непродовольственным товарам и услугам увеличилась по сравнению с 2016 годом. По 10 из 15 основных продуктов питания, в том числе говядина, мороженая рыба, подсолнечное масло, яйца, сахарный песок, рис и др., покупательная способность денежных доходов населения Ростовской области увеличилась. По таким продуктам, как молоко, сливочное масло, пшеничный хлеб, крупа и картофель покупательная способность денежных доходов населения Ростовской области снизилась, наибольшее снижение – по сливочному маслу – на 20,9%.

По непродовольственным товарам покупательная способность среднедушевых доходов населения региона также преимущественно повысилась. Наибольшее увеличение наблюдается по таким товарам как двухкамерные холодильники (+37,4%), джемпер для взрослых (+10,4%) и мужские куртки (+8,9%). Таким образом, покупка одежды стала более доступной для населения Ростовской области.

Наибольшее снижение покупательной способности доходов населения среди непродовольственных товаров в 2020 году по сравнению с 2016 годом произошло по сигаретам – на 23,9%, что объясняется повышением акцизов на табачную продукцию в рамках проводимой государственной политики, направленной на борьбу с курением. Также значительное снижение (почти 20%) покупательной способности доходов жителей Ростовской области произошло по такому товару, как телевизоры.

Услуги также стали более доступными для населения Ростовской области. Больше всего увеличилась покупательная способность среднедушевых доходов по оплате коммунальных услуг (плата за жилье, оплата электроэнергии, плата за газ). В то же время покупательная способность доходов населения по оплате горячего водоснабжения и отопления снизилась. Также менее доступным стал проезд в городских автобусах, снижение покупательной способности доходов по этому виду услуг составило 15,5% за пять лет.

В целом увеличение покупательной способности среднедушевых доходов населения Ростовской области свидетельствует о повышении уровня жизни жителей региона. По данным о среднемесячной заработной плате работников организаций в муниципальных образованиях Ростовской области в 2020 году построим ранжированный ряд распределения. Среди 10 муниципальных образований с самой высокой заработной платой 7 являются городскими округами из этого можно сделать вывод, что в Ростовской области в городах более высокий уровень оплаты труда по сравнению с другими населенными пунктами и муниципальными образованиями.

Построим интервальный ряд распределения муниципальных образований Ростовской области по величине заработной платы, результаты группировки представим в таблице 4.

Построим гистограмму распределения по полученному интервальному вариационному ряду (Рис.3).

В Ростовской области больше всего муниципальных образований с низким уровнем заработной платы – от 24920 до 29045 руб.

Рассчитываем показатели вариации заработной платы в Ростовской области:

Средняя заработная работников организаций в Ростовской области в 2020 году составляла 30957,7 руб. В большинстве муниципальных образований региона (24 из 55) среднемесячная заработная плата составляла от 24920 до 29045 руб., модальная заработная плата при этом была равна 28113,5 руб. Медианная среднемесячная заработная плата в Ростовской области составила в прошлом году 29894,4 руб. Муниципальные образования региона крайне неоднородны по величине среднемесячной заработной платы работников организаций: стандартное отклонение (34494,3 руб.) превышает размер средней заработной платы, разброс вариации превышает 100%. Наиболее обеспеченная группа населения Ростовской области сконцентрировала 45,2% доходов, а доля наименее обеспеченной группы в общем доходе составила 5,8%. Коэффициент Джини G=0,364.

Значение коэффициента Джини и график кривой Лоренца говорят о том, что распределение население региона по уровню доходов значительно отклоняется от равномерного, т.е. в Ростовской области наблюдается сильная дифференциация доходов населения. В то же время дифференциация доходов населения в Ростовской области меньше, чем в среднем по России (коэффициент Джини в России в 2020 году был равен 0,406) [14].

В 2020 году прожиточный минимум для всего населения в Ростовской области составлял 10793 руб., это на 1228 руб. (112,8%) больше, чем в 2016 году. За пять лет больше всего увеличилась величина прожиточного минимума для детей – на 13,1%, в 2020 году она составила 11329 руб. Прирост за пять лет составил 1308 руб., в среднем за год величина прожиточного минимума на детей в 2017-2020 гг. увеличивалась на 327 руб. (3,1%).

Наименьший относительный прирост прожиточного минимума в 2020 году по сравнению с 2016 годом наблюдается в группе населения пенсионного возраста – 12,5%. Абсолютный прирост прожиточного минимума пенсионеров в регионе за последние пять лет составил 969 руб., ежегодно увеличиваясь в среднем на 242,25 руб. (3%).

Прожиточный минимум для трудоспособного населения в Ростовской области в 2020 год был равен 11481 руб., это на 1311 руб. (12,9%) больше, чем в 2016 году. Среднегодовой прирост его величины в рассматриваемый период составлял 327,75 руб., или 3,1%.

Выявим основную тенденцию изменения величины среднедушевых денежных доходов населения Ростовской области методом аналитического выравнивания по линейной функции = a0 + a1t, уравнение линейного тренда, с помощью которого можно описать динамику среднемесячных денежных доходов на душу населения в Ростовской области, имеет вид:   = 29114,9 + 1236,17t.

Построим точечный и интервальный прогноз среднедушевых доходов населения Ростовской области на 2021-2023 гг.

При сохранении тенденции изменения доходов населения, сложившейся за последние пять лет в Ростовской области, с вероятностью 95% можно ожидать, что в 2023 году среднедушевые денежные доходы населения в регионе составят от 34385,60 до 36205,90 рублей в месяц.

 Денежные доходы населения в Ростовской области в последние годы увеличиваются их величина за 2016-2020 гг.  выросла на 16,5%, среднедушевые денежные доходы населения выросли на 4675,6 руб., или на 17,5% соответственно. При этом среднедушевые денежные доходы жителей Ростовской области продолжают оставаться ниже среднероссийского уровня, тем не менее, среднедушевые доходы и средняя заработная плата в Ростовской области выше, чем в большинстве других субъектов ЮФО, что и делает регион привлекательным для трудовых мигрантов из соседних регионов. Для ускорения темпов роста доходов населения правительству региона следует предпринимать более активные меры по стимулированию и поддержке развития малого и среднего бизнеса, в том числе в сельском хозяйстве, которое играет одну из ведущих ролей в экономике Ростовской области.

Литература

1. Указ Президента РФ от 07.05.2018 N 204 (ред. от 21.07.2020) «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» // СПС КонсультантПлюс.
2. Зотова Г.Г. Доходы и расходы населения как составляющие уровня жизни // Аграрная наука и образование на современном этапе развития: опыт, проблемы и пути их решения. Сб. науч. ст. Т.2. – Ульяновск: Ульяновская государственная сельскохозяйственная академия им. П.А. Столыпина, 2016. С.88-91.
3. Ростовская область – движение к целям устойчивого развития: 2016-2020 Информационно-аналитический материал. – Ростов н/Д.: Ростовстат, 2021. – 296 с.
4. Ростовская область в цифрах: Крат.стат.сб. – Ростов-н/Д.: Ростовстат, 2021. – 42 с.
5. Троценко В.М. Анализ инвестиционной активности Краснодарского края /ТроценкоВ.М.// Московский экономический журнал. – 2020. – № 8. с. 39.
6. База данных показателей муниципальных образований. Ростовская область / Росстат. – [Электронный ресурс]: https://www.gks.ru/dbscripts/munst/munst60/DBInet.cgi.
7. Валовой региональный продукт Ростовской области / Официальный портал Правительства Ростовской области. – [Электронный ресурс]: https://www.donland.ru/activity/2592.
8. Выборочное наблюдение доходов населения и участия в социальных программах/ Росстат. – [Электронный ресурс]: https://gks.ru/free_doc/new_site/vndn-2021/index.html.
9. Краткая характеристика Ростовской области / Официальный портал Правительства Ростовской области. – [Электронный ресурс]:: https://www.donland.ru/activity/7.
10. Паспорт Ростовской области/ Министерство иностранных дел РФ. – [Электронный ресурс]: https://www.mid.ru/ru/vnesneekonomiceskie-svazi-sub-ektov-rossijskoj-federacii/-/asset_publisher/ykggrK2nCl8c/content/id/2861980.
11. Распределение общего объема денежных доходов и характеристики дифференциации денежных доходов населения в целом по России и по субъектам Российской Федерации (данные за 2016 и 2020 гг.) [Электронный ресурс] / Росстат. – Режим доступа: https://gks.ru/free_doc/new_site/population/bednost/tabl/tab-bed1-2-4.htm.
12. Рынок труда и занятость населения [Электронный ресурс] / Ростовстат. – Режим доступа: https://rostov.gks.ru/folder/29049.
13. Социально-экономическое положение Ростовской области. Доклад [Электронный ресурс] / Ростовстат. – Режим доступа: https://rostov.gks.ru/folder/30195.
14. Структура денежных доходов и удельный вес расходов в денежных доходах населения/ Ростовстат. – [Электронный ресурс]: https://rostov.gks.ru/folder/29198.

УДК 332.146

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10412

АНАЛИЗ ИНВЕСТИЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ В ПЕРМСКОМ КРАЕ

ANALYSIS OF INVESTMENT ACTIVITY IN THE PERM REGION

Троценко Вячеслав Михайлович, кандидат экономических наук, доцент, Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова, г. Пермь 

Trotsenko V.M., t-v-m@inbox.ru

Аннотация. В статье представлен анализ инвестиционной активности в Пермском крае. Через анализ основных инвестиционных показателей сформулированы основные тенденции в инвестиционной деятельности региона. В том числе обозначено влияние различных факторов на инвестиционную активность в регионе.

Summary. The article presents an analysis of investment activity in the Perm Territory. Through the analysis of the main investment indicators, the main trends in the investment activity of the region are formulated. including the indicated the influence of various factors on investment activity in the region.

Ключевые слова: инвестиции, основные фонды, динамика, инновационная продукция, инновационная активность предприятий.

Keywords: investments, fixed assets, dynamics, innovative products, innovative activity of enterprises.

Для любого региона инвестиции являются одним из наиболее эффективных способов обеспечения устойчивого социально – экономическому развитию, а также являются дополнительным источником капитала. В условиях дефицита бюджетных средств, возникает ситуация недостаточного объема финансирования социально – значимых, инфраструктурных проектов, проектов по модернизации производственных мощностей и прочих. Преодолеть их можно за счет привлечения инвестиций, которые также выступают двигателем роста и развития экономики государства.

Инвестиции в экономику могут иметь положительное влияние как для инвесторов, которые получат прибыль, так и для самого государства, которое получит дополнительный стимул и ресурс для развития [6]. Инвестиции чаще всего определяются как   долгосрочное вложение капитала внутри страны и за рубежом в виде реальных и финансовых инвестиций, где реальные инвестиции представляют собой вложения капитала в материальные и нематериальные активы, а финансовые инвестиции – вложения в финансовые активы.

Инвестиции, по сути, выступают один из самых действенных инструментов подъема экономики. Без привлечения инвестиций невозможно реализовать задачи по структурной реорганизации экономики, повысить технический уровень производства и конкурентоспособность отечественной продукции, как на отечественном, так и мировом уровнях [7], как объект статистического наблюдения и анализа экономики,  инвестиции  можно классифицировать по разным основаниям, основными из которых являются реальное и финансовое инвестирование.

Объем инвестиций в нефинансовые активы Пермского края за период 2015-2019 годы возрос на 33,70 млрд. руб. или на 17,9%. Инвестиции в основной капитал также выросли на 34,15 млрд. руб. или на 18,32% и составили 220,53 млрд. руб. Динамика объема инвестиций в непроизведенные нефинансовые активы за период 2015-2019 годы имеет напротив отрицательный характер. Снижение за исследуемый период составило на 1055,53 млрд. руб. или на 18,57%. При этом наибольший удельный вес в структуре инвестиций на протяжение всего периода исследования приходился на инвестиции в непроизведенные нефинансовые активы. На их долю в 2019 году приходилось 95,45%.

Рассматривая динамику объема инвестиций в нефинансовые активы Пермского края, можно сказать, что минимальный среднегодовой темп прироста инвестиций составил 4,2%, при условии среднегодового роста на 8424,88 млн. руб. Аналогичная ситуация складывается с объемами инвестиций в основной капитал. Среднегодовой темп роста составил 4,3% из расчета 8536,3 млн. руб. среднегодового прироста.

Индекс физического объема инвестиции в основной за 2015-2019 гг., показывает устойчивую картину, незначительный рост отмечен только в 2019 году.

За период 2015-2019 годы объем инвестиций, осуществляемых российскими инвесторами, имеет положительную динамику. В 2019 данный показатель составил 257,17 млрд. руб., что на 76,61 млрд. руб. или 42,43% больше уровня 2015 года. Также за анализируемый период возрос объем иностранных инвестиций на 48,13% и составил в 2019 году 10,95 млрд. руб. Совместные инвестиции имели отрицательную динамику. Их объем составил в 2019 г. 22,98 млрд. руб. против 38,26 млрд. руб. в 2015 году.

Структура инвестиций по видам основных фондов имеет динамичный характер. Однако, на протяжении всего периода 2015-2019 годы превалируют инвестирование в нежилые здания и сооружения, а также машины и оборудование. Удельный вес в структуре инвестиций на здания, сооружения и расходы на улучшение земель в 2019 году составил 32,8% потеряв 7,6% по сравнению с 2015 годом. Удельный вес инвестиций на машины, оборудование, включая производственный и хозяйственный инвентарь и другие объекты в 2019 году составил 43,7% против 37,3% в 2015 году. Удельный вес инвестиций в объекты интеллектуальной собственности на протяжении всего периода не превышает 2%. Структура инвестиций наглядно свидетельствует об экстенсивном пути развития экономики в России. Данная ситуация требует экстренного вмешательства со стороны государства, разработки и реализации государственных программ, способствующих развитию высокоинтеллектуального производства.

Нестабильность экономики стране в целом и в Пермском крае в частности также накладывает свой отпечаток на инвестиционные процессы. Так краткосрочные инвестиции являются более привлекательными, поскольку несут наименьшие риски по сравнению с долгосрочными. Объем краткосрочных финансовых вложений в 2019 году возрос по сравнению с 2015 годом на 15,9% или 198,4 млрд. руб. и составил 1 450,6 млрд. руб. При этом объем долгосрочных инвестиций напротив за исследуемый период снизился и составил в 2019 году 62,06 млрд. руб.

За период с 2015 -2019 гг. удельный вес инновационных организаций снизился на 5,6%. Возможными причинами снижение инновационной активности организаций в Пермском крае стали: рост общего числа обследованных организаций; сокращение финансирования инновационных организаций, а также не эффективность расходуемых средств и не целевое использование инвестиций.

Удельный вес организаций, которые осуществляют технологические инновации в 2019 году составил 4,2%, что на 5,6% ниже уровня 2015 года. Доля организаций, осуществляющих организационные инновации составила в 2019 году 1,2%, что на 2,1% ниже, чем в 20145 году. Также отмечается снижение и доля организаций, которые осуществляют маркетинговые инновации. Объём инновационных товаров, работ, услуг за пять лет вырос на 204, 06 млрд. руб.

Оценим зависимость объема отгруженной инновационной продукции от инновационной активности организаций (удельного веса организаций, которые осуществляют инновации), таблица 6.

Уравнение регрессии:

y = -34522,9903 x + 472540,0795

Рассчитываем показатель тесноты связи.

В нашем расчете связь между признаком объемом отгруженной продукции инновационной продукции и инновационной активности организаций весьма высокая и обратная с минимальным влиянием других факторов. Возможная экономическая интерпретация параметров модели – увеличение инновационной активности на 1 ед.изм. приводит к уменьшению объема отгруженной инновационной продукции   в среднем на 34522,99 млн. руб.  (чем больше удельный вес инновационных организаций, тем меньше отгружается инновационной продукции). Этот парадокс может объяснятся несколькими экономическими и производственными причинами:

• направление инноваций не всегда несет за собой следствие производства инновационной продукции;
• неэффективное или нецелевое использование инвестиционных средств;
• высокий риск инновационных направлений, как разработки новой продукции, так и использование полученных технологий;
• использование инноваций в направлении совершенствования или модернизации существующего производства, продукции;

Анализ инвестиционной активности Пермском крае отражает общие устойчивые темпы роста увеличения инвестиционно-инновационной активности на 18%, что в инвестиции в основной капитал, так и инвестиции в непроизведённые нефинансовые активы с не значительными изменениями в структуре вложений. В структуре инвестиций по видам основных фондов Пермского края на 6,4 % увеличились инвестиции в машины, оборудование, включая производственный и хозяйственный инвентарь и другие объекты, на 7,6% соответственно, уменьшились инвестиции в здания (кроме жилых) и сооружения, расходы на улучшение земель, что объясняется переходом от простого использования основных средств на высокотехнологичные, инновационные методы производства с использованием новейшей техники, технологии и оборудования. В финансовых вложениях произошло не значительное уменьшение инвестирование средств на 7,12% или 115,9 млрд рублей, что в большей степени обуславливается не стабильной политической обстановкой Российской Федерации на мировом рынке финансовых инструментов. Это подтверждается отказом инвесторов от долгосрочных вложений и уменьшению последних на 83,51% или 31,4 млрд. рублей в 2019 г. по отношению к 2105 г., что соответственно привело к увеличению интереса к краткосрочным вложениям на 15,85% или на 198,4 млрд. рублей, короткие сделки на рынке финансовых инструментов и краткосрочный спекулятивный характер сделок в большей степени спровоцирован не устойчивой позицией Российской Федерации, а также не стабильной ситуацией на нефтяном рынке и появление относительно нового рынка криптовалют, все эти факторы неизбежно  приводят к изменению структуры портфелей инвесторов. Любой вид инвестирования, а тем более инновационное инвестирование накладывает на инвестора ряд обязательных требований (эффективность вложений, срок окупаемости, доходность и др.), что предопределяет определенные направления инвестирования. Значимость отрасли для государства или социальной направленности будет иметь минимальный приоритет вложения, по сравнению с эффективностью и доходом, так, например, сельское хозяйство будет иметь практически всегда минимальный приоритет по сравнению с другими отраслями, а значит государство должно тщательно регулировать и отслеживать моменты субсидирования и дотирования различных отраслей экономики.

Литература

1. Федеральный Закон «Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений» от 25.02.99 № 39-ФЗ в ред. от 08.12.2020 N 429-ФЗ.
2. Приказ Росстат от  12.2019  №818 «Методика расчета показателя «Уровень инновационной активности организаций» [Электронный  ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/pr818.pdf
3. Приказ Росстата от 20.12.2019 № 788   «Методика расчета показателя «Удельный вес организаций, осуществляющих технологических инновации, в общем числе обследованных организаций» [Электронный  ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/pr788.pdf
4. Официальный сайт Росстат https://rosstat.gov.ru/folder/14477
5. Пермский край в цифрах. 2020: Краткий статистический сборник/ Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Пермскому краю. – Пермь, 2020. – 194 c
6. Газетдинов М. Х., Гатина Ф. Ф., Семичева О. С. Инвестиционная политика государства как один из факторов его экономического роста //Агроинженерная наука XXI века. – 2018. – С. 357-362.
7. Болаев К. К., Манджиева Д. В., Хулхачиева Г. Д. Анализ современного состояния инвестиционной деятельности региона // Вестник НГИЭИ. 2016. №9 (64). [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-sovremennogo-sostoyaniya-investitsionnoy-deyatelnosti-regiona (дата обращения: 04.11.2021).
8. Светлая, Е. А, Серогородский, В. Э. Тенденции и проблемы инвестирования в основной капитал сельского хозяйства Пермского края / Е. А. Светлая, В. Э. Серогородский // Аграрная наука, управленческая практика и агробизнес в иновационном развитии АПК: материалы Всероссийской научно-практической конференции, посвященная 65-летию кафедры отраслевой и территориальной экономики и 100 летию аграрного образования на Урале (20 марта 2018, Пермь) / Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д. Н. Прянишникова. – Пермь: Прокрость, 2019. – С. 60-63.

УДК: 330.43

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10409

Сравнение регрессионных моделей экономического развития России 

Comparison of regression models of economic development in Russia

Чесноков Евгений Александрович, кандидат физико – математических наук, доцент, Санкт – Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

Chesnokov Evgeny Alexandrovich, PhD of  Physico – mathematical Sciences, Associate Professor, St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, E-mail: eachesn@yandex.ru 

Аннотация. На основании статистических данных за 2000 – 2020 гг. проведено сравнение различных регрессионных моделей экономического развития России в рамках использования степенной спецификации. Исследовано влияние таких факторов как объем основных фондов, число занятых и стоимость нефти на ВВП России. Проанализирована целесообразность включения в модель экспоненциального тренда для учета изменения во времени технологического коэффициента.

На уровне тестирования статистических гипотез показано, что отдача от увеличения объема производства и, в особенности, отдача по труду, являются возрастающими. Последнее обстоятельство представляет собой благоприятный фактор для перспектив развития Российской экономики.

Сравнение различных статистик позволило выделить наилучшую из рассмотренных моделей. Данная модель учитывает зависимость ВВП России от всех трех перечисленных факторов, в то время как целесообразность учета изменения во времени технологического коэффициента в рамках экспоненциального тренда не нашла своего подтверждения.

Summary. Based on statistical data for the period 2000-2020 different regression models of Russian economic development with power specification have been compared. The influence of such factors as fixed capital, labor and price of oil on the gross domestic product has been investigated. The expediency of including an exponential trend in the model to account for changes in the technological coefficient over time has been analyzed.

At the level of testing statistical hypotheses it is shown that the return on the growth of production and, especially, the return on labor are increasing. This is a positive factor for the prospects for the development of the Russian economy.

A comparison of various statistics allowed us to identify the best of the considered models. This model takes into account the dependence of the gross domestic product of Russia on all three of these factors, while the expediency of taking into account changes in the technological coefficient over time within the framework of an exponential trend has not been confirmed.

Ключевые слова: модель экономического развития России, производственная функция Кобба – Дугласа, регрессия, отдача от факторов производства, эластичность.

Keywords: model of economic development of Russia, Cobb – Douglas production function, regression, returns on factors of production, elasticity.

1. Введение

С началом постперестроечного периода большое внимание стало уделяться различным моделям экономического развития страны, многие из которых, в той или иной модификации, представляли собой известные и хорошо зарекомендовавшие себя модели экономик стран Западной Европы и США. К одному из классов моделей экономического развития относятся регрессионные модели, в основе которых лежит производственная функция Кобба – Дугласа, выражающая зависимость некоторого показателя экономического развития страны (как правило, ВВП) от таких факторов производства как труд (измеряемый чаще всего в количестве человек, занятых в экономике страны) и капитал (измеряемый, например, в объеме основных производственных фондов страны).

Несмотря на уже более чем двадцатилетнюю историю попыток применения указанного класса моделей к анализу экономического развития России и, соответственно, большое количество опубликованных работ по этой теме (смотри, например, [1-7]), актуальность вопроса о применимости регрессионных моделей, базирующихся на производственной функции Кобба – Дугласа, к описанию экономического развития России остается в силе и в настоящее время. Этому способствуют следующие причины. Во-первых, любые регрессионные модели предполагают оценку их параметров на основе имеющихся статистических данных. Поскольку экономика каждой страны (в особенности такой большой как Россия) в значительной степени индивидуальна, заимствование данных из экономик других стран приводит к неоправданному искажению ситуации и, следовательно, оказывается нецелесообразным. Это означает, что формирование статистической выборки может осуществляться только в виде временного ряда (с периодичностью наблюдений, как правило, в один год) и достаточный для корректной статистической оценки параметров модели объем выборки может быть получен только по результатам исследования заметного по протяженности временного интервала (не менее 15 – 20 лет). Во-вторых, помимо общепринятых производственных факторов (таких как труд, капитал, темп научно – технического прогресса), каждой конкретной стране присущи некоторые дополнительные, индивидуальные факторы, также оказывающие существенное влияние на экономику. Для России, как отмечалось в [6], к таким факторам относятся цены на экспортируемые природные ресурсы, например, на нефть. Модели, включающие в себя такие факторы в различных сочетаниях, все еще находятся на стадиях разработки и апробации.

Целью настоящей работы является исследование зависимости ВВП России  от следующих факторов: капитал , труд    и цена нефти , в рамках степенной спецификации модели. Рассматривается также целесообразность включения в модель экспоненциального временного тренда для учета монотонного роста со временем ВВП по причине изменения других факторов, например, роста производительности труда вследствие научно – технического прогресса. Аналогичное исследование было проведено в работе   [6], которая, тем не менее, имеет ряд существенных недостатков. Во-первых, в работе  [6] использовались имевшиеся к тому времени данные за период 1999-2010 гг., что, даже по мнению самого автора, повлекло за собой недостаточный для значимых статистических оценок всех параметров модели объем выборки. Во-вторых, в работе  [6] отсутствует строгая статистическая проверка гипотезы о постоянстве отдачи от увеличения объема производства (гипотеза была отвергнута на основании косвенных соображений). В-третьих, в работе  [6] отсутствует тестирование рассмотренных моделей путем сравнения результатов прогноза со вновь появившимися данными. Вместо этого, критерием качества той или иной модели в [6] является точность аппроксимации уже имеющихся данных, на основании которых и строилась модель. Наконец, вызывает сомнение сделанное в [6] утверждение о слабой зависимости ВВП России от объема основных производственных фондов.

2. Модели с постоянной и переменной отдачей

Классическая производственная функция Кобба – Дугласа имеет вид

где, в контексте макроэкономической  модели  развития экономики  страны, значение переменных имеет следующий смысл: Y – ВВП, K – объем основных производственных фондов, L – число человек, занятых в экономике страны. К параметрам модели, оценка которых выполняется на основе статистических данных, относятся: A – так называемый технологический коэффициент, величина которого растет с ростом уровня используемых при производстве технологий, α и β – эластичности ВВП соответственно по капиталу и труду.

При выполнении условия α + β = 1 увеличение факторов K и L в некоторое число раз приводит к увеличению объема выпуска Y в такое же число раз. В данном случае говорят о постоянстве отдачи от расширения объема производства.

Во многих работах (смотри, например, [4,5]) гипотеза о постоянстве отдачи принимается авторами априорно. В этом случае число переменных и подлежащих оценке параметров модели можно сократить

где новые переменные имеют следующий смысл:

y=Y/L – производительность труда,

k=K/L – капиталовооруженность.

Тем не менее, в работах [6,7] отмечается, что приближение постоянной отдачи неприменимо для описания экономического развития ряда стран, в том числе России.

Для получения статистически обоснованного ответа на вопрос о допустимости использования приближения постоянной отдачи (2), введем дополнительный параметр δ посредством следующего уравнения

При δ=0 мы имеем дело с постоянной отдачей от расширения объема производства, формула (4) автоматически превращается в (2). При δ>0 отдача является возрастающей (увеличение факторов K и L  в x раз приводит к увеличению объема выпуска Y более чем в x раз). Данная ситуация благоприятна для экономического развития страны. При δ<0 отдача является убывающей.

В отличие от (1), модель (4) представляется удобной для тестирования гипотезы о постоянстве отдачи: данная гипотеза отвергается при значимом отличии δ от нуля.

Следуя работам [4,6], учтем возможность монотонного роста технологического коэффициента A со временем путем введения экспоненциального тренда

3. Статистические данные

Для оценки параметров, сравнения и проверки качества регрессионных моделей были использованы ежегодные статистические данные за период 2000 – 2020 гг. Данные заимствованы из следующих открытых источников:

Для оценки параметров, сравнения и проверки качества регрессионных моделей были использованы ежегодные статистические данные за период 2000 – 2020 гг. Данные заимствованы из следующих открытых источников:

Y (ВВП России) – с сайта rosstat.ru, данные приведены в ценах 2008 г.,

K (основные фонды России) – с сайта rosstat.ru, данные также пересчитаны на цены 2008 г. с использованием ежегодного значения индекса – дефлятора для ВВП, значения которого также взяты на сайте rosstat.ru,

L (число занятых в возрасте 15-72 лет) – данные с сайта rosstat.ru,

P (цена нефти марки Urals) – данные с сайта global-finances.ru.

Все используемые данные сведены в таблице 1.

Следует отметить, что используемые в настоящей работе данные совпадают с данными, приведенными в работе [6], до 2010 г. только для переменной , в то время как данные по переменным K, L и P несколько различаются, несмотря на то, что данные по K и L в работе [6] также приведены со ссылкой на сайт Росстата.

В отличие от работ [4,6], где все статистические данные использовались как для оценки параметров регрессионных моделей, так и для проверки их качества, в настоящей работе оценка параметров была проведена на основе данных из временного интервала за 2000 – 2017 гг., в то время как данные за период 2018 – 2020 гг. были использованы только для оценки качества полученных регрессионных моделей. Оценка качества моделей выполнялась  путем сравнения прогнозных по этим моделям значений с фактически наблюдавшимися  значениями ВВП России.

4. Выбор наилучшей модели

На первом этапе была протестирована гипотеза о постоянстве отдачи

от расширения масштаба производства (δ=0). Для этой цели, на основе метода наименьших квадратов (МНК), были оценены четыре различных модели: модели, задаваемые уравнениями

которые получаются логарифмированием из уравнений (2) и (7) соответственно, а также редуцированные модели вида (9) с исключенными из рассмотрения по отдельности факторами t и lnP.

Во всех четырех случаях коэффициент δ>0 на уровне значимости, не превосходящем 0,01, что свидетельствует о возрастающей отдаче от расширения масштаба производства и является благоприятным фактором для развития экономики России. Численные значения коэффициента δ, в зависимости от вида модели, находятся в диапазоне от 2,3 до 4,4. Последнее обстоятельство говорит о неприменимости моделей вида (2) и (7) с δ=0 и обосновывает использование моделей более общего вида (1), (6).

В таблице 2 приведены МНК оценки параметров моделей вида

Наряду со значением параметров, в таблице 2 приведены статистики: R² – коэффициент детерминации, R²_adj – скорректированный коэффициент детерминации и P_F – p – значение для F – статистики Фишера. Данные статистики используются для оценки качества модели в целом и сравнения различных моделей между собой. Предпочтение следует отдавать моделям с наибольшим значением R²_adj и наименьшим значением P_F.

Как следует из таблицы 2, не удается выделить значимого влияния факторов t и lnK на объясняемую переменную lnY на пятипроцентном уровне значимости, в то время как факторы lnL и lnP, наоборот, значимы во всех моделях. Сравнение статистик R²_adj и P_F позволяет выделить модель 3 как модель, наиболее точно аппроксимирующую статистические данные за период 2000 – 2017 гг. Тем не менее, модель 3 также не позволяет учесть влияние фактора lnK на объясняемую переменную на уровне значимости 0,05.

Для оценки точности модели 3, или аналогичной ей модели

где Y_i – истинные, а Y^fc_i – вычисленные по формуле (11) значения переменной Y за 2018, 2019 и 2020 годы (n=3). Результат расчета ε по формуле (12) приведен в последней строке таблицы 2. Низкое значение ошибки (2,4%) свидетельствует о высокой точности модели (11).

Для того, чтобы лучше понять причину незначимости факторов  и, особенно, lnK, в таблице 3 приведена матрица коэффициентов корреляции всех участвующих в рассмотрении переменных для анализа факторов на предмет их возможной мультиколлинеарности.

Как видно из таблицы, все факторы заметно коррелируют с объясняемой переменной lnY. В то же время, фактор t сильно коррелирует с переменными lnK и lnL, что, в случае исключения влияния последних на переменную lnY, делает его незначимым в условиях имеющейся в распоряжении ограниченной по объему выборки.

В свою очередь, факторы lnK и lnL также демонстрируют заметную корреляцию. Именно это обстоятельство, а отнюдь не отсутствие влияния объема основных фондов K на ВВП России Y приводит (в рамках имеющейся выборки) к незначимости фактора lnK после исключения влияния на объясняемую переменную фактора lnL.

Присутствие в модели незначимых факторов, то есть факторов, не влияющих на объясняемую переменную, или же влияние которых не удалось установить на основе имеющихся статистических данных, является, вообще говоря, необоснованным. В таблице 4 приведены результаты оценки моделей с исключенными незначимыми факторами t и lnK (модели 5 и 6), а также оценки моделей 8 и 9, в которых отсутствуют сильно коррелирующие с lnK факторы t и lnL. Отметим, что после исключения сильнокоррелирующих факторов переменная lnK становится значимой, что подтверждает вполне естественное предположение о зависимости ВВП страны от величины основных производственных фондов.

Сравнение статистик R²_adj и ε, приведенных в таблицах 2,4, позволяет прийти к заключению, что, не смотря на наличие незначимого фактора lnK, модель 3 (или аналогичная ей модель (11)) является наилучшей как с точки зрения аппроксимации результатов, на базе которых она была оценена, так и с точки зрения точности предсказания результатов новых (за 2018 – 2020 гг.) наблюдений.

5. Заключение

Сравнение результатов, полученных на основе анализа статистических данных за 2000 – 2020 гг., с результатами предыдущих работ [3,6] подтверждает следующие ранее сделанные выводы:

1. Отдача от увеличения масштаба производства является возрастающей. В настоящей работе это утверждение обосновано в рамках тестирования статистической гипотезы о постоянстве отдачи (δ=0).
2. Отдача по труду является сильно возрастающей. Полученное в рамках оценки наилучшей по точности модели (11) значение эластичности β=3,73 говорит о том, что увеличение количества занятых на 1% приводит в среднем к увеличению объема ВВП России почти на 4%. В работе [6], по данным 1999 – 2010 гг., была отмечена еще более высокая отдача (β=6,13).
3. Эластичность ВВП России по цене на нефть значима, положительна и составляет величину y=0,088 (для сравнения, в работе [6] получено значение y=0,1).
4. Отдача от увеличения объема основных фондов положительна и составляет величину α=0,14 (в работе [6] получено значение α=0,13). Как и в работе [6], оценку параметра α не удалось получить на пятипроцентном уровне значимости.

В то же время, анализ результатов настоящей работы, полученных на основе более продолжительного временного интервала, опровергает некоторые из сделанных ранее выводов:

1. Учет временного тренда технологического коэффициента в виде (5) оказывается незначимым для всех рассмотренных моделей, что, в частности, не дает оснований сделать вывод о существенном росте уровня технологий за период 2000 – 2017 гг.
2. Незначимость фактора lnK в модели вида (10) свидетельствует не об отсутствии влияния объема основных производственных фондов на ВВП России, а является следствием существенной корреляции факторов lnK и lnL, а также ограниченности объема выборки, в рамках имеющегося в наличии временного ряда. Последнее подтверждается с одной стороны – улучшением значимости оценки коэффициента по мере возрастания объема выборки (данные за 2000 – 2017 гг. в сравнении с интервалом 1999 – 2010 гг.),  с другой стороны – значимостью фактора lnK в моделях 7,8 (таблица 4), полученных после исключения фактора lnL.

В заключении отметим, что возможность более точного определения степени влияния существенных факторов K, L и P на ВВП России возникает по мере поступления новых статистических данных за 2001 и последующие годы. Кроме того, можно рассчитывать, что увеличение объема выборки за счет привлечения поквартальных данных также будет способствовать повышению точности оценок.

Литература

1. Садохина Е.Ю. Макроэкономическая оценка эффективности национального производства стран СНГ в 1991–2001 гг. — Российская академия наук. Институт народнохозяйственного прогнозирования. — М.: Макс-Пресс, 2003.
2. Бессонов В. А. О динамике совокупной факторной производительности в российской переходной экономике. — М.: Институт экономики переходного периода, 2004.
3. Овчинникова А. В. Оценка факторов экономического роста России // Вестник удмуртского университета, Серия 2: Экономика и право. — 2010. — Вып. 4. — С. 52–56.
4. Копотева А. В., Черный С. А. Применение модели Кобба–Дугласа для построения сценария посткризисного развития экономики // Вопросы экономических наук. — 2011. — № 6. — С. 31–35.
5. Буравлев А. И. Трехфакторная производственная модель Кобба–Дугласа // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2012. — № 3. — С. 13–19.
6. Кирилюк И. Л. Модели производственных функций для российской экономики // Компьютерные исследования и моделирование. – –  Т. 5. – №2. –  С. 293–312.
7. Пшеничникова С.Н., Романюк И.Д. Анализ производственной функции Кобба – Дугласа для экономик России и ряда стран Центральной и Восточной Европы // Известия Юго – Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. – 2017. – Т.7. – №3(24). – С.148 – 166.

УДК 330.322.21

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10403

Оценка влияния инвестиционного потенциала на развитие пространственно-отраслевой структуры региона

Assessment of the influence of the investment potential on the development of the spatial and industrial structure of the region

Благодарность: Данное исследование выполнено в соответствии с Планом НИР Института экономики УрО РАН.

Федосеева Светлана Сергеевна, научный сотрудник, Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук, Пермский филиал, г. Пермь

Щеглов Евгений Вячеславович, научный сотрудник, Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук, Пермский филиал, г. Пермь

Баландин Евгений Дмитриевич, стажер-исследователь, Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук, Пермский филиал, г. Пермь

Fedoseeva Svetlana Sergeevna, research assistant, Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Perm branch, Perm

Shcheglov Evgeny Vyacheslavovich, research assistant, Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Perm branch, Perm

Balandin Evgeny Dmitrievich, research trainee, Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Perm branch, Perm

Аннотация. В статье в динамике исследованы закономерности пространственно-отраслевого развития субъектов Приволжского федерального округа по показателю объема инвестиций в основной капитал. Актуальность исследования заключается в востребованности изучения влияния инвестиционного потенциала на темпы экономического роста региона, обуславливается необходимостью совершенствования соответствующих инструментов оценки и аналитической интерпретации тенденций современного развития. Предмет исследования – инвестиционный потенциал субъектов Приволжского федерального округа Российской Федерации. Целью статьи является творческий обзор научной литературы, посвященный вопросам влияния инвестиций на экономический рост страны и регионов, а так же оценка инвестиционного потенциала субъектов Российской Федерации. Были использованы количественные методы общей теории статистики, эконометрики и аналитической интерпретации данных. Это позволило осуществить расчет показателей вариации по привлеченным инвестициям в субъектах Приволжского федерального округа, рассмотреть динамику инвестиций в основной капитал, рассчитать показатели роста объема инвестиций поквартально, на примере Пермского края. По результатам исследования сформулированы выводы о необходимости дальнейшего изучения структуры распределения инвестиций в основной капитал, как инструмента преодоления региональных диспропорций пространственно-отраслевого развития. Результаты исследования могут быть востребованы при осуществлении сценарного прогнозирования пространственно-отраслевого развития регионов России и комплексной оценки влияния инвестиционных факторов на темпы экономического роста субъектов страны.

Summary. The article examines the dynamics of the spatial and sectoral development of the subjects of the Volga Federal District in terms of the volume of investments in fixed assets. The relevance of the study lies in the need to study the impact of investment potential on the rate of economic growth of the region, due to the need to improve the relevant assessment tools and analytical interpretation of trends in modern development. The subject of the research is the investment potential of the subjects of the Volga Federal District of the Russian Federation. The purpose of the article is a creative review of scientific literature on the impact of investments on the economic growth of the country and regions and the assessment of the investment potential of the country’s constituent entities. Quantitative methods of general theory of statistics, econometrics and analytical data interpretation were used. This made it possible to calculate the indicators of variation for attracted investments in the constituent entities of the Volga Federal District, to consider the dynamics of investments in fixed assets, to calculate the indicators of growth in the volume of investments quarterly, using the example of the Perm Territory. Based on the results of the study, conclusions were formulated about the need for further study of the structure of distribution of investments in fixed assets as a tool for overcoming regional imbalances in spatial and sectoral development. The results of the study can be in demand in the implementation of scenario forecasting of the spatial and sectoral development of Russian regions and a comprehensive assessment of the impact of investment factors on the rates of economic growth of the constituent entities of the country.

Ключевые слова: инвестиционный потенциал, пространственно-отраслевая структура, инвестиции в основной капитал, валовый региональный продукт, экономический рост, инвестиционные факторы, эконометрические методы оценки, сценарное прогнозирование.

Keywords: investment potential, spatial and sectoral structure, investments in fixed assets, gross regional product, economic growth, investment factors, econometric methods of assessment, scenario forecasting.

Введение

Современные тенденции пространственного развития Российской Федерации свидетельствуют о зависимости темпов экономического роста конкретной отрасли от преобладания в структуре производства инновационных технологий, предоставляющих конкурентные преимущества, или «старых» технологий с низкой реализацией инвестиционного потенциала. Исследуя научное наследие Й. Шумпетера, академик А.И. Татаркин отмечал необходимость дифференциации регионов с учетом местной специфики и территориально-отраслевого построения промышленности, определяющих инвестиционные потребности для осуществления структурно-технологических преобразований и решения проблем социально-экономического развития [1, с. 9].

К подобным проблемам В.В. Акбердина относит деиндустриализацию старопромышленных регионов, как результат низкой рентабельности многих предприятий, замедления инвестиций и высокого износа основных фондов, ничтожно малых затрат на НИОКР, высокой степени технологической импортозависимости и др. [2, с. 7]. Кроме того, в научной литературе обозначаются факторы несовершенства нормативно-правовой базы в сфере регулирования научно-технической политики и дефицита научных кадров [3, c. 101], переориентации российской экономики с обеспечения процессов воспроизводства отечественными технологиями и оборудованием на зарубежные, а так же падения конкурентоспособного уровня обрабатывающих отраслей на глобальных рынках [4, c. 31-32].

О значимости задействования инвестиционных ресурсов свидетельствуют включение рядом ученых в критерии экономической безопасности регионов и страны в целом показателя доля инвестиций в основной капитал в валовом национальном и региональном продукте [5, c. 135].

При этом Н.С. Зубаревич определяет особую роль географии инвестиций в преодолении многих кризисных явлений и иных экономических рисков, а так же антагонизм в выделении инвестиционных приоритетов для органов государственного управления, нацеленных на реализацию задач, на стратегическую перспективу и выравнивание территорий, с одной стороны, и, с другой стороны, бизнеса, ориентированного в условиях экономического кризиса на воплощение краткосрочных конкурентоспособных проектов [6, c. 188]. Данная позиция тождественна сформировавшейся в научной литературе «географической гипотезе», заключающейся в том, что территориальная пространственность относится в полной мере к любым процессам развития, включая отраслевое размещение в определенном регионе [7, c. 6, 12, 16]. Вследствие чего экономический рост отражает инвестиционный потенциал отраслевой структуры региональной экономики.

Безусловно, что в современных условиях основным стагнирующим фактором выступили последствия экономических санкций и изменений конъюнктуры глобального рынка. В то же время, нельзя не отметить, что уже традиционно, по расходам на НИОКР (доля от ВВП чуть более 1%) Российская Федерация находится в третьем десятке стран [8, c. 78], а по численности научных работников на 10 тысяч занятых отстает от развитых государств более чем в два раза [9, c. 38].

Выявляя взаимосвязь темпов отраслевого экономического роста с качеством управления технологической модернизацией, ряд ученых выделяет особую роль задействования инструментов пространственно-отраслевого развития, в том числе стимулирующих финансовые вложения в направлении продвижения инновационных разработок и технологий:

• целевое финансирование и повышение доли инвестиций в основной капитал;
• субсидирование процентных ставок и лизинга;
• экспортное кредитование;
• государственная поддержка создания технопарков и кластеров, и их инвестиционное наполнение;
• формирование механизмов ГЧП в инвестиционной деятельности [10, c. 185; 11, c. 92] и др.

Их задача – изменение структуры инвестиционных ресурсов в пользу увеличения объема привлеченных средств [12, c. 36], в том числе посредством повышения качества институционального обеспечения, как действенной предпосылки развития пространственно-отраслевой структуры региона [13, c. 77].

Таким образом, реализация инвестиционного потенциала пространственно-отраслевой структуры региона предопределяет необходимость совершенствования инструментов измерения его результативности и творческого осмысления тенденций современного развития.

Материалы и методы

В научных источниках приводятся различные подходы к оценке инвестиционных факторов и их влияния на региональное экономическое развитие. Так констатируется, что рост инвестиций в основной капитал на определенном этапе обеспечивает на следующей стадии циклического развития прогрессивную динамику валового регионального продукта [14, c. 12].

Оценка влияния инвестиционного потенциала на развитие пространственно-отраслевой структуры предполагает применение количественных методов общей теории статистики и аналитической интерпретации данных. При работе над настоящей статьей методы статистического наблюдения были применены в процессе сбора информации и ее обработки в форму, удобную для эконометрических расчетов в целях определения тенденций инвестиционной деятельности на региональном уровне. На первом этапе был осуществлен расчет показателей вариации по привлеченным инвестициям в субъектах Приволжского федерального округа (ПФО). На втором этапе рассмотрена динамика инвестиций в основной капитал по субъектам ПФО. На третьем этапе были рассчитаны показатели роста объема инвестиций в основной капитал, в том числе поквартально, на примере Пермского края. На четвертом этапе сформулированы выводы по результатам оценки влияния инвестиционного потенциала на развитие пространственно-отраслевой структуры региона.

Результаты и обсуждение

Оценка инвестиционного потенциала развития региона осуществляется по ряду критериев и количественно-измеряемых показателей, как по Российской Федерации в целом, так и по отдельным регионам [15, c. 76].

Сухарев О.С. констатирует, что оценка влияния инвестиционного потенциала предполагает системное измерение структурных параметров, увеличивающих это влияние [16, c. 45].

Одной из характеристик инвестиционного потенциала пространственно-отраслевого развития региона является структура инвестиций в основной капитал по источникам финансирования. На рисунке 1 графически отображена структура инвестиций в основной капитал по источникам финансирования за 2019 год по регионам Приволжского федерального округа.

Анализ влияния инвестиционного потенциала на развитие пространственно-отраслевой структуры региона проведем в соответствие с эконометрическими методами оценки. В качестве признака, характеризующего регионы и Приволжский федеральный округ в целом, возьмем процент инвестиций из привлеченных средств (см. рисунок 1) и рассчитаем показатели вариации (таблица 1).

Рассчитанный в таблице 1 коэффициент вариации 101,011 свидетельствуют о разнородности субъектов Приволжского федерального округа по привлеченным инвестициям (V≥33%), что во многом подтверждается тенденциями развития последних трех десятилетий.

Эта разнородность особенно проявляется в заемных инвестициях и отражает экономическую специфику конкретного региона. Таким образом, мы видим разноуровневую интегрированность регионов в общероссийскую и мировую кредитную систему. К сожалению, у Пермского края данный показатель меньше среднего по ПФО, что характеризует инвестиции в основной капитал в Пермском крае как более рискованные.

Далее рассмотрим динамику размера инвестиций в основной капитал по субъектам Приволжского федерального округа и Пермского края в частности (рисунок 2).

Из рисунка видно, что Пермский край занимает пятое место по количеству инвестиций в основной капитал среди регионов Приволжского федерального округа. При этом если не брать во внимание лидера – Республику Татарстан, то можно заметить, что субъекты ПФО по общему объему инвестиций в перерасчете на одного жителя региона (от 680 тыс. чел. в Республике Марий Эл до 4051 тыс. чел. в Республике Башкортостан) примерно сопоставимы.

Более точно рассмотрим закономерности динамики инвестиций на примере Пермского края посредством построения полиноминальной линии тренда (рисунок 3).

Линейная и полиноминальная линии тренда, представленные на рисунке 3 (соответственно нижняя и верхняя формулы), позволяют предположить о сохранении роста объема инвестиций в основной капитал в краткосрочном периоде. С помощью показателей изменения уровня ряда динамики рассмотрим характеристики этого роста. В качестве этих показателей возьмем цепные и базисные темпы роста и прироста, абсолютные базисный и цепной прирост (табл. 2), а также средний темп роста.

Определим средние темпы роста: цепной – Ксрц= 1,087; базисный – Ксрб= 1,559. Таким образом, мы видим, что средние темпы роста относительно невысокие – увеличение с учетом инфляционных процессов примерно на 8% в год.

Для более точного нахождения закономерностей рассмотрим динамику инвестиций в основной капитал поквартально (рисунок 4).

Из рисунка 4 видно, что в субъектах Приволжского федерального округа наблюдается ежегодный резкий прирост объема инвестиций в четвертых кварталах. Рассмотрим данную тенденцию на примере Пермского края. Для анализа воспользуемся сглаженными уровнями, полученными в результате нахождения скользящих средних по трем уровням, представленным на рисунке 5.

Приведенные на рисунке 5 данные позволяют рассчитать индекс сезонности. Вначале определим среднее значение объема инвестиций, как частное суммы квартальных значений в 2017-2021 гг. к количеству кварталов – 49664,51 млн. руб.

Далее вычислим значения в среднем по кварталам за 2017-2021 гг.:

I кв._ср = 32607 млн. руб.; II кв._ср = 42018 млн. руб.; III кв._ср = 49930 млн. руб.; IV кв._ср = 78365 млн. руб.

Рассчитаем индексы сезонности, как частное от средних значений по кварталу на среднее по всему ряду: I кв. = 0,6565; II кв. = 0,8460; III кв. = 1,0053; IV кв. = 1,5779

Таким образом, мы видим, что инвестиции в основной капитал в Пермском крае в четвертых кварталах значительно превышают среднегодовые значения, что обуславливается такими факторами как: проведение заседаний советов директоров акционерных обществ и распределение прибыли по их итогам в первом полугодии текущего года; особенности формирования бюджетов различного уровня и их исполнения в РФ и др.

Заключение

Хотелось бы отметить, что авторы настоящей статьи попытались глубже понять природу влияния инвестиционного потенциала на развитие отраслевой экономики в динамике и пространственном измерении. Осуществленная оценка позволяет предположить о сохранении роста объема инвестиций в основной капитал (с учетом инфляционных процессов) в субъектах Приволжского федерального округа в краткосрочном периоде, а также о сохранении экономической разнородности регионов.

Исследование показало необходимость дальнейшего изучения структуры распределения инвестиций в основной капитал, как инструмента преодоления региональных диспропорций пространственно-отраслевого развития, их структурного анализа.

Перспективным направлением наших дальнейших исследований будет являться сценарное прогнозирование пространственно-отраслевого развития регионов Российской Федерации и комплексная оценка влияния инвестиционных факторов, включая факторы рентабельности и рисков на темпы экономического роста субъектов страны, в том числе в условиях последствий пандемии коронавируса.

Список литературы

1. Татаркин А.И., Сухарев О.С., Стрижакова Е.Н. Шумпетерианская экономическая теория промышленной политики: влияние технологической структуры // Журнал экономической теории. – 2017. – № 2. – С. 7-17.
2. Акбердина В.В., Смирнова О.П.  Оценка устойчивого развития регионального промышленного комплекса в условиях цифровизации экономики // Материалы II Международной научно-практической конференции «Цифровая трансформация промышленности: тенденции, управление, стратегии – 2020» (г. Екатеринбург, 27 ноября 2020 г.). – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2020. – С. 5-12.
3. Зиянгирова Д.Р., Гайнанов Д.А.  Причины, тормозящие переход России к новому технологическому укладу // Материалы XVIII Международной научной конференции «Управление экономикой: методы, модели, технологии» (г. Уфа, 18-20 октября 2018 г.). – Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2018. – С. 101-102.
4. Ленчук Е.Б. Формирование инновационной модели развития в России: работа над ошибками // Вестник Института экономики Российской академии наук. – 2018. – № 1. – С. 27-39.
5. Сорокина Н.Ю., Гагарина Г.Ю., Губарев Р.В., Бондаренко Н.Е. Концептуальные основы диагностики уровня экономической интеграции субъектов Российской Федерации // Плехановский научный бюллетень. – 2018. – № 2 (14). – С. 131-141.
6. Зубаревич Н.В. География инвестиций в России в период кризиса: приоритеты бизнеса и государства // Региональная экономика: вызовы, приоритеты, стратегические ориентиры. Коллективная монография. / Под ред. Я. П. Силина. – Екатеринбург: Уральский государственный экономический университет, 2017. – 327 с. – С. 188-195.
7. Силин Я.П., Анимица Е.Г., Новикова Н.В. Теории экономического роста и экономического цикла в исследовании региональных процессов новой индустриализации // Journal of New Economy. – 2019. – Т. 20. – № 2. – С. 5-29.
8. Вертакова Ю.В., Бабич Т.Н., Некипелова А.С., Быковская Е.В. Перспективы развития технологического предпринимательства в машиностроительном комплексе // Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. – 2019. – № 1 (89). – С. 68-80.
9. Лаврикова Ю.Г. Приоритеты научно-технологического развития регионов: механизмы реализации / Под ред. д.э.н. Лавриковой Ю. Г. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2020. – 603 с.
10. Полянин А.В., Проняева Л.И., Федотенкова О.А., Павлова А.В. Тенденции и проблемы развития инновационных промышленных кластеров // Регион: системы, экономика, управление. – 2019. – № 4 (47). – С. 176-186.
11. Яковец Ю.В. Семь факторов реализации стратегии научно-технологического прорыва // Стратегические приоритеты. – 2018. – № 3 (19). – С. 89-101.
12. Горохова И.В., Архипова Л.С. Особенности промышленного роста в России // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2020. – № 7-2. – С. 34-39.
13. Романова О.А. Импакт-инвестирование как актуальный тренд развития социальной ответственности бизнеса // Материалы Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы развития корпоративного управления и бизнеса» (г. Екатеринбург, 15 ноября 2018г.). – Екатеринбург: Уральский государственный экономический университет, 2019. – С. 72-78.
14. Буторина О.В., Кутергина Г.В., Васева Г.С. Исследование циклических компонент производственного и инвестиционного цикла в рамках современного макроцикла // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2019. – № 11-3. – С. 4-12.
15. Терехин Д.В. Оценка результативности и эффективности инвестиционного развития промышленного комплекса региона // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2006. – № 2 (42). – С. 76-81.
16. Сухарев О.С. Инвестиционная функция экономического роста России // Финансы: теория и практика. – 2021. – Т. 25. – № 1. – С. 35-50.