В современных условиях роста геополитической и финансовой нестабильности в мире, санкционного давления на экономику России и ее регионов актуальным вопросом становится обеспечение устойчивости развития территориальных социально-экономических систем, что ставит необходимость проведения ее оценки. В современной экономической науке все чаще устойчивость экономики территории рассматривается через призму резилиентности (resilience – устойчивость, шокоустойчивость, жизнестойкость, жизнеспособность) применительно как к региону в целом (J. Tan и др. [1], V. Rios и L. Gianmoena [2]), так и отдельным секторам экономики (например, малому и среднему предпринимательству – M. Howard и др. [3]). Также в привязке к исследованию резилиентности экономики регионов зарубежными исследователями рассматриваются такие сферы, как финансовые рынки (C. Tang и др. [4]), банковский сектор (R. Stewart и M. Chowdhury [5]), промышленность (J.F. da Silva и др. [6]) и т.д., что свидетельствует о достаточно широкой проработанности в иностранной экономической литературе данного понятия в многоаспектном разрезе.
Отечественными учеными и экономистами понятие «резилиентность» применительно к региональной экономике рассматривается в работах В.В. Климанова и др. [7], Б.С. Жихаревича и др. [8], А.А. Песоцкого [9] и других авторов. Несомненный интерес представляют исследования резилиентности территории А.В. Одинцовой, М.Ю. Малкиной, С.Г. Важенина и И.С. Важениной, рассматривающие данную дефиницию соответственно с позиции территориального стратегирования [10], анализа факторов, влияющих на устойчивость экономик регионов [11], жизнестойкости территорий [12]. Если подходить к определению резилиентности, то данный термин имеет двойственную сущность: с одной стороны, представляет собой сопротивляемость экономики территории к воздействию внутренних и внешних шоков, а с другой – способность восстанавливаться после этих шоков и выходить на качественно новую траекторию развития [11].
Следовательно, набор показателей, используемый при оценке резилиентности территории, также должен стремиться к отражению состояния как социально-экономического «иммунитета» региона к сдерживанию (снижению) влияния негативных факторов среды, так и ее способности восстанавливаться (выздоравливать) в случае наступления кризисных явлений, но уже на обновленной экономической базе. Данная задача в условиях необходимости получения оперативной информации об изменении состояния экономик регионов как реакции на санкционное давление является непростой, учитывая некоторую ограниченность и объективное запаздывание официальных статданных по социально-экономическому развитию регионов относительно аналогичных показателей на федеральном уровне (в частности, отсутствие квартальных данных об объеме валового регионального продукта, запаздывание его годовых значений по сравнению с ВВП, что явилось причиной исключения данного показателя из списка).
Исходя из вышеизложенного, цель данной статьи заключается в проведении оценки резилиентности экономик субъектов РФ в условиях санкционного давления на примере регионов Приволжского федерального округа (ПФО).
Материалы и методы исследования
В качестве показателя оценки резилиентности экономики территорий предлагается использовать интегральный индекс, составляющие которого рассчитаны методом Z-оценки (Z-score):
, (1)
где Zi – Z-оценка i-го показателя;
Xi – текущее значение i-го показателя;
– среднее значение по i-му показателю за период;
σ – стандартное отклонение;
h – горизонтальная (внутренняя) резилиентность;
v – вертикальная (внешняя) резилиентность.
Расчет резилиентности осуществлен на базе шести показателей, характеризующих социально-экономическое развитие регионов в сопоставимых ценах:
Z1 – объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственным силами на душу населения, тыс. руб./чел.;
Z2 – оборот розничной торговли на душу населения, тыс. руб./чел.;
Z3 – объем жилищного строительства (ввода жилья), кв. м на 1000 чел.;
Z4 – среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб.;
Z5 – уровень безработицы, %;
Z6 – отношение объема кредиторской задолженности предприятий к объему отгруженной продукции (скорректированное на соотношение просроченной кредиторской и дебиторской задолженности).
Состав показателей сформирован исходя из имеющихся официальных данных в государственной статистике о состоянии экономики субъектов РФ, выходящих с месячной периодичностью. Это позволит более оперативно отслеживать изменения резилиентности территорий в условиях стремительно меняющейся социально-экономической ситуации, в том числе вызванной санкционными ограничениями. Определенной новизной предлагаемой методики является учет как внутренней (Zin рассчитывается по Z-оценке показателей региона относительно самих себя за определенный период), так и внешней (Zout определяется как Z-оценка показателей региона относительно других регионов на определенную дату) резилиентности региона:
, (2)
. (3)
Интегральный индекс (Zall) определяется как среднеарифметическая сумма индексов внешней и внутренней резилиентности:
. (4)
Мониторинг Zall целесообразно осуществлять как в среднегодовом (скользящем), так и в помесячном варианте. В соответствии с правилом трех сигм для интерпретации значений среднегодового индекса предложена следующая шкала оценки уровня резилиентности региона (табл. 1).
Таблица 1
Шкала оценки уровня резилиентности территории
Степень отклонения от средней величины, σ |
Характеристика уровня резилиентности территории |
Менее 0,5 |
Высокий уровень |
0,5–1,0 |
Выше среднего |
1,0–1,5 |
Средний уровень |
1,5–2,0 |
Ниже среднего |
2,0–2,5 |
Низкий уровень |
2,5–3,0 |
Критический уровень |
3,0 и более |
Катастрофический уровень |
Предложенная характеристика уровня резилиентности рассматривает степень отклонения от средней величины в сторону отрицательных значений. Однако сильное положительное отклонение (особенно если оно вызвано внешними благоприятными условиями) также влияет на резилиентность, поскольку, с одной стороны, после ослабления воздействия фактора (набора факторов) последует коррекция динамики интегрального показателя резилиентности территории, а с другой – степень снижения будет определяться эффективностью использования полученных финансовых ресурсов и выгод для закрепления позитивных трендов социально-экономического развития.
Результаты исследования и их обсуждение
Апробация предложенного подхода оценки резилиентности субъектов РФ осуществлялась на примере регионов Приволжского федерального округа по данным Росстата [13–15]. Период расчета средней величины – с 1 января 2019 г. по 1 августа 2022 г., что позволяет отразить состояние региональных экономик в предпандемийный, пандемийный, постпандемийный периоды, а также период усиления санкционного давления, начавшегося в марте 2022 г. (рис. 1).
Динамика интегрального индекса резилиентности экономики РБ за анализируемый период достаточно четко совпадает с временными границами доковидного (до марта 2020 г.), ковидного (апрель 2020 г. – март 2021 г.), постковидного (апрель 2021 г. – март 2022 г.) и санкционного периодов.
Рис. 1. Динамика показателей резилиентности экономики Республики Башкортостан за период с 01.01.2019 по 01.08.2022 (в годовом скользящем варианте)
Рис. 2. Динамика показателей внутренней резилиентности экономики РБ
Таблица 2
Интегральный индекс резилиентности регионов ПФО по состоянию на 1 августа 2022 г.
Регион |
Годовой (август 2021 г. – июль 2022 г.) |
Месячный (июль 2022 г.) |
||||
Zall |
Zin |
Zout |
Zall |
Zin |
Zout |
|
Республика Татарстан |
1,087 |
0,541 |
1,633 |
0,720 |
0,090 |
1,351 |
Пермский край |
0,660 |
0,836 |
0,485 |
0,822 |
1,152 |
0,491 |
Республика Башкортостан |
0,424 |
0,406 |
0,441 |
0,202 |
0,146 |
0,259 |
Самарская область |
0,392 |
0,020 |
0,764 |
0,158 |
-0,269 |
0,584 |
Удмуртская Республика |
0,374 |
0,625 |
0,122 |
0,408 |
0,592 |
0,223 |
Нижегородская область |
0,268 |
0,229 |
0,307 |
0,065 |
0,025 |
0,104 |
Оренбургская область |
0,250 |
0,530 |
-0,031 |
0,521 |
0,737 |
0,304 |
Республика Мордовия |
0,163 |
0,719 |
-0,392 |
0,386 |
1,191 |
-0,420 |
Кировская область |
0,086 |
0,676 |
-0,504 |
-0,071 |
0,349 |
-0,492 |
Саратовская область |
0,034 |
0,362 |
-0,294 |
-0,204 |
-0,083 |
-0,325 |
Пензенская область |
0,033 |
0,467 |
-0,401 |
0,562 |
1,223 |
-0,099 |
Республика Марий Эл |
-0,030 |
0,501 |
-0,562 |
-0,229 |
0,230 |
-0,688 |
Ульяновская область |
-0,274 |
-0,065 |
-0,484 |
-0,527 |
-0,334 |
-0,720 |
Чувашская Республика |
-0,329 |
0,426 |
-1,083 |
0,327 |
1,228 |
-0,575 |
При этом динамика общей резилиентности в большей степени определяется внутренней резилиентностью, чем внешней, которая отражает рейтинговые позиции региона среди других регионов и менее подвержена резким изменениям в силу воздействия внешних факторов на все регионы. Наибольшее влияние на изменение внутренней резилиентности экономики РБ в течение четырех указанных периодов оказала динамика объема отгруженной продукции на душу населения и уровня безработицы (рис. 2).
Результаты расчетов интегрального индекса резилиентности и его компонентов по регионам ПФО представлены в табл. 2.
За рассматриваемый период резилиентность регионов ПФО находилась преимущественно на высоком уровне в годовом измерении. Вместе с тем анализ составляющих интегрального индекса (Z1–6 по внутреннему и внешнему контуру) позволяет сделать выводы, что по сравнению со среднегодовыми значениями в июле 2022 г. в регионах ПФО наблюдалась разнонаправленная динамика уровня резилиентности в виде:
1. Укрепления позиций ряда регионов-аутсайдеров, прежде всего вследствие резкого роста удельных объемов ввода объектов жилищного строительства (Пензенская область, Чувашская Республика), оборота розничной торговли (Республика Мордовия) относительно других регионов, что является частным случаем реализации предположения, описанного выше (сильное положительное отклонение). При этом если по обороту розничной торговли можно рассматривать возможность сохранения данной тенденции, то по вводу жилья скорректированные значения в следующем месяце сведут практически на нет данное отклонение, что скажется на уровне резилиентности в целом данных регионов. При этом в других регионах, также имеющих низкие значения индекса резилиентности, ситуация обратная – спад продолжается, что связано с их снижением в рейтинге ввода жилья (Ульяновская область) и объема отгруженной продукции (Республика Марий Эл) на душу населения в сравнении с другими регионами ПФО.
2. Ухудшения лидерских позиций Республики Татарстан (РТ), показавшей наибольшее снижение уровня резилиентности среди всех рассматриваемых регионов, но все еще сохраняющей высокий уровень устойчивости экономики в силу эффекта базы. Основное влияние на снижение жизнестойкости РТ оказало ухудшение финансового состояния предприятий, пострадавших из-за санкций (по данным Росстата [15] в 2020 г. в РТ более 30 % оборота организаций региона приходилось на компании, находящиеся в иностранной и совместной российской и иностранной собственности – 1 место в ПФО). В итоге на первое место вышел Пермский край в значительной мере благодаря сокращению просроченной кредиторской задолженности предприятий при сохранении относительно высокого уровня объема отгруженной продукции на душу населения.
3. Сокращения дифференциации по внешней резилиентности и ее росте по внутренней резилиентности, что может быть отчасти следствием реализации политики федерального центра по выравниванию социально-экономического развития регионов (снижение во время кризисных явлений собственных финансовых возможностей у более экономически сильных регионов при повышении финансовой помощи дотационным субъектам РФ).
Анализ состояния резилиентности территорий через призму ее внешнего и внутреннего проявления позволяет выделить характерные особенности их соотношения в привязке к общему уровню социально-экономического развития регионов (табл. 3).
В рамках данной классификации возможны некоторые отклонения в виде временного перехода региона из одной группы в другую, при анализе которого необходимо обращать внимание на динамику внутренней и внешней резилиентности, имеющих разную скорость изменений. Например, Пермский край до санкционного периода соответствовал классификационным характеристикам, свойственным регионам первой группы. Начиная с марта 2022 г. уровень внутренней резилиентности стал устойчиво превышать уровень внешней, которая также имеет положительную, хотя и не столь высокую динамику. В отличие от Пермского края, в регионах второй группы рост внутренней резилиентности либо не приводит к положительным изменениям внешней резилиентности (Республика Мордовия), либо наблюдается обратная тенденция (Пензенская область).
Таблица 3
Характеристика соотношений внешней и внутренней резилиентности территорий
Группа |
Резилиентность |
Характеристика значений резилиентности |
I |
Zin < Zout |
Характерно для экономически более сильных регионов, внутренний рост которых ограничивается высокой базой в сравнении с другими регионами |
II |
Zin > Zout |
Присуще более слабым в экономическом отношении регионам, внутреннего роста которых оказывается недостаточно для занятия лидерских позиций относительно экономик других регионов |
III |
Zin ≈ Zout |
Данные регионы, как правило, обладают достаточно сильной экономикой с высокой резилиентностью и тяготеют к первой группе субъектов РФ |
Заключение
Проведенные расчеты и анализ показателей резилиентности экономик регионов ПФО позволяют сделать вывод о сохранении, несмотря на санкционное давление, в большинстве территорий общей резилиентности на высоком уровне. Однако негативное влияние санкций сказывается в накоплении кризисных явлений в области кредиторской задолженности предприятий, сбыта продукции и др. Уровень нивелирования санкционных факторов будет зависеть от эффективности проводимой денежно-кредитной, макроэкономической политики государства, обеспечивающей формирование условий, с одной стороны, для реализации планов по импортозамещению (особенно по критическим направлениям), а с другой – для повышения платежеспособного спроса населения.
Данное исследование выполнено в рамках государственного задания УФИЦ РАН № 075-03-2022-001 от 14.01.2022 г.
Библиографическая ссылка
Иванов П.А. ОЦЕНКА РЕЗИЛИЕНТНОСТИ ЭКОНОМИКИ РЕГИОНОВ В УСЛОВИЯХ САНКЦИОННОГО ДАВЛЕНИЯ // Фундаментальные исследования. – 2022. – № 10-2. – С. 187-192;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=43364 (дата обращения: 16.08.2024).