Научный журнал

Фундаментальные исследования

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,984

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Вилачева М.Н. 1 Мустафина О.В. 1 Петухова С.В. 2 Натальина Т.В. 2

---

1 ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет»

2 ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный университет экономики и управления»

Целью статьи является количественная оценка и конструктивная интерпретация дисбалансов между агропромышленным и торгово-сервисным секторами в субъектах Уральского федерального округа в 2024–2025 гг. На основе оперативной Межрегиональной базы данных «Урал» построены укрупненные индикаторы: индекс промышленного производства как прокси-характеристика переработки сырьевых аграрных ресурсов, индекс сельскохозяйственного производства, а также динамика оборота розничной торговли и платных услуг населению как рыночного конвейера конечного спроса. Методология сочетает сравнительно-статистический и балансово-коэффициентный анализ с классическим приемом benchmarking между регионами-соседями. Для каждого субъекта УФО вычислены относительные изменения индексов 2025/2024 гг., коэффициенты эластичности торговли и услуг по отношению к промышленному выпуску, типологические коэффициенты сбалансированности. Результаты показывают, что Свердловская область демонстрирует «сбалансированный рост», тогда как Курганская и Челябинская области компенсируют спад в обрабатывающих отраслях бурным расширением торговли. В нефтегазовых округах текущая зависимость от сырьевых цен сглаживает производственные флуктуации, но не устраняет сервисных перекосов. Практическая значимость исследования состоит в предложении количественных критериев мониторинга региональных дисбалансов, что позволяет органам власти адресно калибровать аграрно-промышленную и торгово-сервисную политику на уровне субъектов Российской Федерации.

Статья в формате PDF

722 KB

агропромышленный комплекс

торговля

услуги

дисбалансы

региональная экономика

Уральский федеральный округ

сравнительный анализ

1. Simonov K.V., Girfanova N.A. Managing a high-tech startup: A case of machine vision for the poultry industry // The Manager. 2023. Vol. 14, Is. 2. P. 47–61. DOI: 10.29141/2218-5003-2023-14-2-4.

2. Ковалев В.Е., Антинескул Е.А. Продовольственный ритейл в сельской местности: выбор оптимального формата // Journal of New Economy. 2024. Т. 25. № 2. С. 108–129. DOI: 10.29141/2658-5081-2024-25-2-6.

3. Гуреев К.А., Гуреева Е.Г. Потенциал исследований финансового состояния региональных бизнес-комплексов на основе агрегирования данных финансовой отчетности // Российский экономический журнал. 2024. № 1. С. 63–85. DOI: 10.52210/0130-9757_2024_1_63.

4. Pasynkov A.F. Compilation of regional financial balances for the ‘General Governance’ sector in the Ural Federal District // R-Economy. 2020. Vol. 6, Is. 4. P. 251–260. DOI: 10.15826/recon.2020.6.4.022.

5. Попкова Л.И., Овсянников А.С. Region vector – программное обеспечение для анализа активности населения в аграрном секторе экономики // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: География. Геоэкология. 2021. № 1. С. 3–13. DOI: 10.17308/geo.2021.1/3251.

6. Голубева С.А., Голубева Е.А. Диагностика финансовых показателей сельскохозяйственных организаций региона // Экономика сельского хозяйства России. 2023. № 3. С. 45–49. DOI: 10.32651/233-45.

7. Троцковский А.Я., Перекаренкова Ю.А., Родионова Л.В., Сергиенко А.М. Агропромышленные регионы в контексте развития территориально-отраслевой структуры России: изменения в составе и социально-экономических характеристиках // Регион: Экономика и Социология. 2022. № 1 (113). С. 201–234. DOI: 10.15372/REG20220107.

8. Андрющенко С.А., Бондаренко Ю.П. Предпосылки и приоритеты государственной политики регионального развития агропромышленного комплекса России // Международный сельскохозяйственный журнал. 2024. № 4 (400). С. 443–447. DOI: 10.55186/25876740_2024_67_4_443.

9. Samkov T.L. Reflection of Production and Energy Inter-Sectoral Relations in the Model of Analysis of Territorial Multisector Objects (ATMO) // Problems of the Regional Energetics. 2020. № 3 (47). P. 116–131. DOI: 10.5281/zenodo.4018993.

10. Мартьянова Е.В., Полбин А.В. Анализ динамики доходов домохозяйств России на основе базы данных РМЭЗ // Финансы: теория и практика. 2022. Т. 26. № 6. С. 271–287. DOI: 10.26794/2587-5671-2022-26-6-271-287.

11. Дементьев В.Е. Факторы дифференциации регионов по темпам экономического роста // Terra Economicus. 2020. Т. 18. № 2. С. 6–21. DOI: 10.18522/2073-6606-2020-18-2-6-21.

12. Demidova O.A. Convergence of Russian Regions: Different Patterns for Poor, Middle and Rich // Economy of Regions. 2021. Vol. 17, Is. 4. P. 1151–1165. DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-4-8.

13. Растворцева С.Н. Инновационный путь изменения траектории предшествующего развития экономики региона // Экономика региона. 2020. Т. 16. № 1. С. 28–42. DOI: 10.17059/2020-1-3.

14. Firmansyah O.Sh., Handayani S. Industries Development with the Input-Output Analysis: Investment Simulation on Two Regencies in Indonesia // Economy of Regions. 2023. Vol. 19, Is. 1. P. 220–229. DOI: 10.17059/ekon.reg.2023-1-17.

15. Kotlyarova S.N., Shamova E.A. Development Trends and Dynamics of Industrial Specialization in Russian Regions // R-Economy. 2023. Vol. 9, Is. 4. P. 384–404. DOI: 10.15826/recon.2023.9.4.024.

16. Акбердина В.В., Романова О.А. Региональные аспекты индустриального развития: обзор подходов к формированию приоритетов и механизмов регулирования // Экономика региона. 2021. Т. 17. № 3. С. 714–736. DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-3-1.

17. Лившиц В.Н., Шаталова О.М., Касаткина Е.В. Межрегиональная дифференциация в РФ: эмпирический анализ влияния территориальной локализации отраслей на уровень экономической активности регионов // Экономика и математические методы. 2023. Т. 59. № 3. С. 77–90. DOI: 10.31857/S042473880026994-2.

Введение

Развертывание агропромышленного комплекса (АПК) традиционно рассматривается как фундамент устойчивости региональной экономики, особенно в ресурсно диверсифицированных территориях Уральского федерального округа (УФО). Наряду с перерабатывающей промышленностью, формирующей добавленную стоимость сельскохозяйственного сырья, ключевую роль в формировании конечного спроса играют торгово-сервисные сектора – розничная торговля и платные услуги населению [1, 2]. Однако разнонаправленная динамика указанных подсистем приводит к дисбалансам, проявляющимся в структуре валового регионального продукта (ВРП), трудовой занятости и ценовой конъюнктуре. Актуальность комплексной диагностики таких диспропорций возрастает в условиях посткризисного восстановления экономики России, усиленной ролью импортозамещения и разнообразием региональных траекторий развития. УрФО представляет уникальный экономико-географический конгломерат, в котором соседствуют высокоиндустриальные («старопромышленные») области – Свердловская и Челябинская, аграрно-ориентированные Курганская и частично южная часть Тюменской, а также сырьевые автономные округа, где добыча углеводородов сочетается с локальными проектами продовольственного самообеспечения. Такая мозаичность формирует многоукладный ландшафт АПК и мультимаршрутное движение товаров и услуг. При этом институциональные стейкхолдеры, отвечающие за реализацию Стратегии социально-экономического развития УФО, сталкиваются с задачей балансировки промышленного роста и сервисно-потребительской динамики. На фоне волатильности внешних рынков, логистических разрывов и санкционных ограничений инструментальное обеспечение этой задачи требует актуальных аналитических панелей, отражающих реальную скорость перераспределения ресурсов между отраслями.

К.А. Гуреев и Е.Г. Гуреева подчеркивают, что агрегирование финансовой отчетности бизнес-комплексов позволяет оперативно фиксировать смещения в структуре региональной экономики и выявлять узкие места ресурсного обеспечения [3]. В русле данной логики А.Ф. Пасынков конструирует балансы сектора «Общего управления» для УФО, отмечая, что структурные пробелы чаще всего возникают на стыке индустрии и сферы услуг [4]. Л.И. Попкова и А.С. Овсянников предлагают ПАО Region Vector – инструмент анализа аграрной активности населения, позволяющий локализовать очаги низкой производственной эффективности и сопоставить их с параметрами конечного спроса [5]. С.А. Голубева и Е.А. Голубева, опираясь на диагностику финансовых показателей сельхозорганизаций, приходят к выводу о необходимости коррекции кредитно-налоговой поддержки в зависимости от региональной специализации [6]. А.Я. Троцковский с соавт. показывают, что изменения территориально-отраслевой структуры России усиливают поляризацию агропромышленных регионов, требуя специфических мер управления спросом и предложением [7]. С.А. Андрющенко и Ю.П. Бондаренко подчеркивают приоритетность государственной поддержки регионального АПК через механизмы кластеризации и инновационной инфраструктуры [8]. Т.Л. Самков демонстрирует потенциал многоотраслевых энергетических моделей (ATMO) для раскрытия производственно-транспортных связей, влияющих на эффективность продовольственных цепочек [9]. Е.В. Мартьянова и А.В. Полбин исследуют динамику доходов домохозяйств, выявляя, что опережающий рост потребительских расходов способен краткосрочно маскировать производственные провалы регионов [10]. В.Е. Дементьев определяет набор факторов, дифференцирующих темпы роста субъектов РФ, включая институциональное качество и специализацию экономики [11]. O.A. Demidova фиксирует различную скорость конвергенции богатых и бедных регионов, подчеркивая неоднородность сервисных секторов [12]. С.Н. Растворцева акцентирует роль инноваций в переломе предшествующей траектории, что критично для агропромышленных субъектов с ограниченной ресурсной базой [13, 14]. Также авторы выявляют тренды специализации российских областей, подчеркивая усложнение отраслевых цепочек и рост сервисной компоненты даже в традиционно индустриальных зонах, и рассматривают механизмы приоритизации индустриального развития, указывая на необходимость учета локального спроса на услуги при формировании промышленных кластеров [15, 16]. В.Н. Лившиц с коллективом доказывает, что территориальная локализация отраслей усиливает внутригрупповую дифференциацию по уровню экономической активности, порождая сервисно-промышленные асимметрии [17]. Систематизация приведенных позиций формирует теоретический каркас настоящего исследования, где ключевым пробелом остается отсутствие интегральной метрики «производство – сервис» на уровне каждого субъекта УрФО.

Цель исследования – провести анализ региональных дисбалансов между агропромышленным и торгово-сервисным секторами в субъектах УрФО, классифицировать территории по типу дисбаланса и сформулировать рекомендации по его сглаживанию.

Материалы и методы исследования

Данные: ежемесячные показатели 2024–2025 гг. из оперативной Межрегиональной базы данных «Урал». Выбор агрегатов обусловлен их доступностью и репрезентативностью для АПК (индекс промышленного производства, индекс сельского хозяйства) и торгово-сервисной сферы (оборот розничной торговли, объем платных услуг населению).

Для оценки дисбаланса применены:

Темповые коэффициенты – отношение значения индекса (или оборота) в январе 2025 г. к соответствующему значению января 2024 г. Балансовый коэффициент сбалансированности (Ксб) = Темп торговли / Темп промышленности. Ксб ≈ 1 трактуется как сбалансированность; > 1 – сервисный перекос; < 1 – производственный перекос. Кластеризация k-means (k = 3) по вектору {Ксб, темп промышленности, темп торговли}. В качестве дополнительного контроля выполнена корреляционная проверка Пирсона между приростом заработной платы и динамикой торговли, что позволило отследить потребительский мультипликатор. Точность чисел обеспечена двукратной верификацией с первичными Excel-файлами Росстата.

Результаты исследования и их обсуждение

Диагностический алгоритм стартовал с фиксации «точек инерции» – января 2024 г. как базового периода и января 2025 г. как первого полного месяца последующего года. Такой подход позволяет исключить сезонную синхронность в АПК (зимнее межсезонье) и сконцентрироваться на структурных сдвигах. В аграрных регионах торговля в январе традиционно снижается вследствие постновогоднего эффекта, однако в 2025 г. наблюдалась атипичная активизация потребительского спроса, что предположительно связано с перераспределением доходов от экспортно-сырьевой ренты и расширением онлайн-каналов сбыта. Для промышленности январь, напротив, характеризуется «плановым ремонтом» производственного оборудования. В этом контексте изменение промышленного индекса на 8–10 п.п. (как в Свердловской области) априори требует пояснения по линии обновления основных фондов и ритмичности заказов гособоронзаказа. Представленные ниже таблицы агрегируют ключевые результаты вычислений, раскрывая температуру региональных дисбалансов на момент января 2025 г.

Индекс промышленного производства (ИПП) рассматривается как агрегированная характеристика переработки сырьевых ресурсов, в том числе сельскохозяйственного происхождения. Его январские значения особенно показательны: предприятия после декабрьской плановой нагрузки переходят к ежегодным ремонтам, и любое отклонение от 100 % указывает либо на ускорение реконфигурации производственных цепочек, либо на неожиданные колебания спроса. Сравнение региональных ИПП за январь 2024/2025 гг. таким образом позволяет оценить устойчивость промышленного ядра субъектов УФО (табл. 1).

Оборот розничной торговли служит чувствительным индикатором конечного внутреннего спроса, отражающего поведение домохозяйств и качество распределения располагаемых доходов. Рост или падение розницы в январе тесно связаны с «новогодним» эффектом, скидочными кампаниями и наличием свободной ликвидности населения. Сопоставляя динамику ритейла с ИПП, можно выявить, компенсирует ли потребительский сегмент производственные просадки или же, напротив, усиливает эффект промышленного подъема (табл. 2).

Таблица 1

Динамика индекса промышленного производства (январь 2025 г. к январю 2024 г.)

Источник: составлено авторами на основе данных Управления Федеральной службы государственной статистики по Свердловской области и Курганской области. [Электронный ресурс]. URL: https://66.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/ (дата обращения: 25.04.2025).

Таблица 2

Прирост оборота розничной торговли (январь 2025 г. к январю 2024 г.)

Источник: составлено авторами на основе данных Управления Федеральной службы государственной статистики по Свердловской области и Курганской области. [Электронный ресурс]. URL: https://66.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/ (дата обращения: 25.04.2025).

Таблица 3

Типология дисбалансов (Ксб = Темп торговли / Темп промышленности)

Источник: составлено авторами.

Для интегральной оценки дисбаланса введен коэффициент сбалансированности (Ксб), равный отношению темпа роста торговли к темпу роста производства. Значения Ксб около 1 свидетельствуют о гармоничном развитии; превышение единицы означает сервисный перекос, а значения ниже 1 – производственный перекос. Дополнительная детализация по драйверам (сырьевой, потребительский, инвестиционный) позволяет уточнить природу выявленных асимметрий (табл. 3).

Сравнительный разбор трех таблиц позволяет увидеть, что в среднем по УрФО промышленное производство просело до 98,8 % от базового уровня, тогда как розничная торговля, напротив, выросла до 113,5 %. Свердловская область сформировала редкий для округа «синхрон-рост»: прирост ИПП на 8,7 п.п. практически совпал по масштабу с расширением ритейла на 14,9 %, в результате чего Ксб составил лишь 1,06 и подтвердил сбалансированную модель развития. Курганская область продемонстрировала иную траекторию: спад промышленности на 10,1 п.п. сопровождался ускорением розницы на 13,5 %, что вывело коэффициент до 1,22 и заставило сферу услуг выполнять роль временного «амортизатора» промышленного падения.

В Тюменской области совокупное снижение ИПП на 0,5 п.п. при одновременном росте торговли на 8,9 % сформировало умеренный сервисный перекос (Ксб = 1,09), однако гигантский инвестиционный пакет 2024 г. (7,38 трлн руб.) указывает на вероятный промышленный отскок в середине четырехлетнего горизонта. Более выразительный сервисный драйв характерен для Тюменской области без автономных округов – здесь откат промышленности на 3,1 п.п. сочетался с приростом ритейла на 8,6 %, и параметр Ксб достиг 1,12.

Нефтегазовые ХМАО и ЯНАО сохранили относительный баланс: промышленные отклонения ±2 п.п. компенсировались ростом торговли на 9–10 %, оставив Ксб в узком коридоре 1,08–1,11. Однако специфика их потребительского рынка – высокая доля завозных товаров – снижает мультипликативный эффект внутреннего спроса и ограничивает развитие локальных агропромышленных цепочек.

Наиболее контрастную картину продемонстрировала Челябинская область. Падение ИПП на 6,4 п.п. параллельно взвинтило оборот розницы на 22,8 %; коэффициент Ксб всплеснул до 1,31, сигнализируя о перегреве потребительского сектора. Корреляция прироста зарплат и торгового оборота (ρ = 0,62) подтверждает, что значительная часть спроса формируется на дополнительных доходах домохозяйств, а не на стабильно растущей производственной базе, что чревато ценовыми пузырями и дальнейшим ослаблением промышленного ядра.

В целом типологизация вывела три устойчивые группы: «сбалансированные территории» (Свердловская область, ХМАО), «сервисно-компенсированные регионы» (Курганская, обе Тюменские административные единицы, ЯНАО) и «торгово-перегретый узел» (Челябинская область). Для первых акцент управления смещается к поддержанию синергии между производством и сервисами; для второй группы – к стимулированию индустриальных проектов и расширению перерабатывающих мощностей; для третьей – к охлаждению потребительского рынка через инструмент таргетированных инвестиций в АПК и производственную кооперацию.

Заключение

Углубленная диагностика дисбалансов между агропромышленным производством и торгово-сервисной сферой позволила расширить представление о внутренней логике экономической трансформации субъектов УФО. Ключевой вклад работы заключается не столько в фиксации конкретных расхождений темпов, сколько в обосновании интегрального подхода, где производственная и потребительская подсистемы анализируются как единый контур, подверженный системным колебаниям. Разработанный коэффициент сбалансированности и трехуровневая типология регионов способны выполнять функцию «раннего предупреждения», сигнализируя регуляторам о накоплении асимметрий задолго до того, как они материализуются в фискальных разрывах или социальном напряжении.

Практическая значимость методики проявляется в возможностях точечной настройки инструментов региональной политики. Например, для территорий с «сервисно-компенсированным» профилем актуальна приоритизация проектов глубокой переработки сельхозсырья и логистических хабов, тогда как «торгово-перегретый» профиль требует мягких механизмов охлаждения потребительского рынка через стимулирование кооперации производителей и ограничение избыточного кредитного спроса. Деловое сообщество получает дополнительный ориентир: инвесторы могут соотносить горизонты окупаемости сервисных проектов с состоянием производственного ядра, минимизируя риск формирования пузырей.

Общественное измерение проблемы выражается в сохранении баланса между растущими доходами населения и устойчивостью базовых отраслей. Перекосы в пользу торговли, если не сопровождать их расширением местной промышленной базы, ведут к повышению импортной зависимости, росту цен и сужению занятости в реальном секторе. Следовательно, гармонизация контуров «производство – сервис» способствует не только экономической, но и социальной стабильности.

В совокупности предложенный исследовательский инструментарий формирует основу для системного мониторинга, закладывает методологический мост между отраслевыми и пространственными исследованиями и открывает перспективу применения в других федеральных округах России.

Библиографическая ссылка