Региональные производительные силы

- процессы, препятствующие развитию экономического пространства (основные показатели: уровень безработицы, заболеваемость населения, число зарегистрированных преступлений, выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух).

Интересным и то же время достаточно спорным является то, что в работе О.А. Биякова каждый рассматриваемый процесс включает в себя набор как экономических показателей, так и показателей, характеризующих социальные процессы развития. Таким образом, фактически автор определяет сводные интегральные показатели для каждого процесса, исключая при этом возможность идентификации уникальных параметров развития социальной и экономической среды в отдельности.

Решить проблему оценки развития социально-экономической среды региона не на основе только лишь определения интегрального показателя, но и на основе четкой дифференциации показателей, отражающих отдельно, как социальные аспекты регионального развития, так и экономические попытались в своей работе «Социальное и экономическое пространство регионов: концептуальные подходы к измерению и методика оценки (на примере регионов Сибирского федерального округа)» О. В. Глушакова, Я. А. Вайсберг [4]. По мнению авторов, измерение уровня социально-экономического развития пространства регионов должно основываться на изучении частных показателей, характеризующих в отдельности экономические и в отдельности социальные тренды. Это позволит получить более объективное представление о процессах, формирующих устойчивость регионального развития в целом.

Сложно в данном случае не согласиться с точкой зрения авторов. Необходимость оценки и мониторинга не только экономической, но и социальной среды территориальных образований предопределяет характер и тенденции воспроизводства человеческого капитала - одного из главенствующих факторов размещения производительных сил. Более того тип рассматриваемого воспроизводства определяет качество человеческого капитала, а значит и характер и динамику развития производительных сил. Следовательно, социальная среда (образование, уровень развития НИОКР, здравоохранение, обеспечение жилищных условий и т.п.) и функциональные характеристики ее развития формируют условия, обеспечивающие воспроизводство человеческого капитала, а значит, и характер размещения и развития производительных сил.

В основе концепции изучения социального и экономического пространства регионов О. В. Глушаковой, Я. А. Вайсбергаположен расчет компонентных подиндексов, характеризующих социальные и экономические аспекты регионального развития, а также определение интегрального индекса на базе выше указанных подиндексов. Основная гипотеза и цель их исследования сводится к тому, что социальная и экономическая среда регионов разбалансированы, а значит, существует необходимость в выявлении степени этой разбалансировки для решения таких важных задач, как формирование условий регионального хозяйствования, которые бы способствовали равномерному и соответствующему друг другу развитию социальных и экономических процессов.

На наш взгляд постановка заявленной авторами цели может быть справедливой лишь в долгосрочный период социально-экономического развития. В краткосрочном же периоде, равно как и среднесрочной перспективе развития, разбалансировка рассматриваемых процессов является естественной. Более того, баланс развития социальных и экономических процессов является, по нашему мнению, абстракцией. В связи с этим представляется дискуссионной постановка О. В. Глушаковой и Я. А. Вайсбергом вопроса в контексте изучаемых процессов. Вместе с тем изучение отдельных факторов и однородных групп, отражающих развитие тех или иных процессов социально-экономического развития территориальных образований является крайне важной задачей, наряду с изучением и определением сводных интегральных показателей.

Относительно плодотворной, на наш взгляд, в сфере решения поставленной задачи, выглядит работа А. А. Картаузова, посвященная вопросам изучения институциональных основ регулирования конкурентоспособности производительных сил [40]. В ней осуществляется попытка разработки методики, направленной на диагностику конкурентоспособности факторов производства (производительных сил). Как отмечает автор методика «… отражает формирование новых приоритетов и сочетаний экономических факторов развития». Таким образом, необходимо констатировать, что авторская разработка ориентирована на обзор, учет и анализ преимущественно экономических факторов, определяющих конкурентоспособность производительных сил. При этом, согласно авторской трактовке «… Конкурентоспособность производительных сил формируется на основе воспроизводства социальных, экономических и политических процессов. В разработанном информационном массиве это отражается статистическими показателями, составляющими человеческий капитал, физический капитал и институциональный капитал…»[40]. Вместе с тем, несмотря на попытку заявить необходимость учета социальных и политических факторов, при изучении конкурентоспособности производительных сил, показатели, лежащие в основе методического анализа, состоят в основном из показателей экономической направленности.

Основным недостатком существующих методических подходов к оценке рейтинговых значений социально-экономического положения регионов является то, что в подавляющем большинстве случаев не используются весовые коэффициенты факторов, участвующих в моделях. А те модели, которые учитывают данный фактор, оперируют сугубо экспертными оценками, что в значительной мере формирует субъективистский фон. Например, это однозначно проявляется в методике оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации (утв. Постановлением правительства РФ от 3 ноября 2012г. №1142) с изменениями от 28 февраля, 22 апреля 2013г., 5 апреля, 30 июля, 26 декабря 2014г. В ее основе лежит подход, основывающийся на определении трех основных субиндексов, формирующих интегральную оценку значений рейтинга:

- экономическое положение региона (значение весового коэффициента 0,5);

- социальное положение региона (значение весового коэффициента 0,3)

- оценка населением деятельности органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации (значение весового коэффициента 0,2).

В абсолютном большинстве разработанных и использующихся рейтингов, как это было отмечено выше, и вовсе можно наблюдать отсутствие учета весовых коэффициентов (рейтинг социально-экономического положения субъектов РФ Агентства «РИА-новости», Рейтинг качества стратегий социально-экономического развития регионов Рейтингового агентства «Эксперт РА» и др.)

Кроме того, они носят достаточно обобщенный характер и направлены на идентификацию общей оценки развития регионов. Вместе с тем анализ развития производительных сил носит в определенной степени профильный характер и должен включать в себя исключительно показатели, влияющие на перспективность и потенциал развития тех и ли иных производительных сил. При этом, конечно же во многом, состав факторов, включаемых в модель оценки социально-экономической привлекательности размещения и развития производительных мил, может совпадать с классическими рейтинговыми оценками социально-экономического положения регионов, однако они должны учитывать основной объект исследования. В нашем случае -региональные производительные силы.

Абсолютное большинство рейтингов направлено на обзор и диагностику сугубо конъюнктурных параметров социально-экономического развития региональных систем. Однако, с точки зрения целесообразности развития производительных сил, такой подход не достаточен. Существует необходимость оценки, как это уже ранее нами обосновывалось, институциональных, фундаментальных факторов, оценивающих стратегические направления и возможности развития региональных систем. Именно данная позиция во многом обуславливает актуальность разработанного в диссертационном исследовании индекса, оценивающего социально-экономическую привлекательность регионов с позиции перспектив развития на их территориях производительных сил различного профиля, соответствующего выявленному потенциалу системы.

Социально-экономическое развитие регионов во многом, если не сказать, полностью определяется организационно-экономическим развитием производительных сил. Это связано взаимообусловленностью двух рассматриваемых процессов. Во-первых, региональные производительные силы формируют институциональную, организационную, несомненно промышленно-производственную, инфраструктурную, социальную и экологическую среды. Во-вторых, социально-экономическое положение регионов характеризуется тем же самым набором характеристик. Таким образом, можно утверждать, что при оценке социально-экономического положения региона необходимо подвергать анализу и диагностике процессы организационно-экономического развития производительных сил и наоборот. Следуя данной гипотезе можно сделать вывод о том, что в основе комплексного анализа социально-экономического положения региона, как главного инструмента при принятии решений о развитии и размещении производительных сил, необходимо учитывать структурообразующие факторы организационно-экономического развития производительных сил. Ранее нами утверждалось, что обязательным при изучении организационно-экономического развития и размещения региональных производительных сил и тем более при изучении системы оценок эффективности их развития является выделение ключевых структурообразующих факторов технологического уклада, соответствующего тому или иному этапу исторического развития. Итак, если следовать логике пятого технологического уклада, соответствующего современному этапу развития национальной и региональной экономики России, организационно-экономическое развитие производительных сил и укрепление их конкурентоспособности должно осуществляться посредством укрепления ресурсной базы. Таким образом, первая группа показателей, оценивающих эффективность развития и размещения производительных сил, должна в себя включать показатели, отражающие качество ресурсной базы, включая показатели инфраструктурного развития.

Вместе с тем в условиях ресурсных ограничений важным фактором при оценке эффективности развития производительных сил выступает инвестиционная привлекательность региона, определяющая вторую группу показателей оценки.

Учитывая то, что конкурентоспособность регионов в ближайшие десятилетия будет формироваться во многом исходя из трансформационных процессов, формирующихся в процессе переходного периода от одного технологического уклада (пятого) к другому (шестому) особую значимость приобретают факторы инновационного воспроизводства производительных сил. Более того чрезмерно актуальными здесь становятся факторы, определяющие качество человеческого капитала. Показатели, оценивающие эффективность развития рассматриваемых факторов, мы отнесем в третью группу. К четвертой группе необходимо отнести показатели, характеризующие качество институциональных факторов, определяющих конкурентоспособность и динамику развития производительных сил.

К пятой группе показателей, оценивающих качество организационно-экономического развития производительных сил относятся показатели, отражающие социально-экологические аспекты.

В настоящее время источниками развития производительных сил региона выступают развивающиеся и расширяющиеся отрасли индустриального развития (машиностроение, химия и нефтехимия, другие виды экономической деятельности, относящиеся к обрабатывающей промышленности) сконцентрированные, как правило, в урбанизированных зонах. В связи с этим, в частности, при оценке эффективности и перспектив развития и размещения производительных сил необходимо учитывать и оценивать «демографический каркас» индустриально-промышленного развития регионов, учитывая многоступенчатость исторически формирующихся агломерационных зон, обладающих комплексом быстро развивающихся производств. Таким образом, в шестую группу показателей, оценивающих эффективность организационно-экономического развития производительных сил, необходимо отнести показатели, характеризующие «демографический каркас» региона со всем многообразием входящих в него агломерационных зон.

Изучение и обоснование разнообразного состава факторов, влияющих на оценки социально-экономической привлекательности регионов с позиции перспектив развития региональных производительных сил, требует дополнительных проработок и верификации существующих моделей. На сегодняшний момент времени отсутствует единая концепция, которая бы учитывала универсальные общепризнанные алгоритмы и методы определения факторов, влияющих на тренды социально-экономической привлекательности регионов в рассматриваемом в работе контексте. Не менее важным и актуальным остается вопрос определения «силы» воздействия той или иной группы факторов, а также характера взаимосвязи между ними.

Таким образом разработка и научное обоснование системы факторов, участвующих в моделировании социально-экономической привлекательности регионов с точки зрения определения потенциала развития производительных сил, является крайне важной задачей. При этом представляется совершенно очевидным, что ее решение возможно лишь на базе использования междисциплинарного подхода, учитывающего результаты существующих исследований в области экономики, менеджмента, социологии, математики, теории вероятности и т.п.



2.2 Региональная социально-экономическая привлекательность развития и размещения производительных сил: методические подходы к измерению и оценке (на примере регионов Приволжского федерального округа)

Ранее нами утверждалось, что в целях повышения качества и обоснованности принимаемых решений в сфере регулирования процессов развития производительных сил, а также научно-обоснованным определением основных приоритетов в области региональной государственной политики существует необходимость в оценке и изучении социально-экономической привлекательности регионов.

Рассматривая выше методические подходы к оценке социальных и экономических процессов развития регионов упоминалось ряд характерных проблем. К ним мы отнесли, в частности то, что все исследования концентрируют свое внимание, преимущественно, на изучении двух групп факторов (социальных и экономических) и, в последующем, на их основе определение сводного интегрального показателя.При этом некоторые авторы пытаются осуществить мероприятия, направленные на определение однородных подгрупп факторов, характеризующих в последующем интегральный показатель либо социальных, либо экономических процессов развития регионов. Таким образом, осуществляя более глубокую детализацию групп и подгрупп, характеризующих социально-экономическую привлекательность регионов.

Также существенным недостатком существующих рейтинговых оценок регионов является то, что они учитывают сугубо текущие параметры развития и не используют показатели институционального порядка, формирующие основы перспективного развития производительных сил. Таким образом их использование в контексте поставленной в диссертационной работе проблемы не корректно. Еще одним недостатком является отсутствие механизмов «взвешивания» индикаторов и субиндексов, формирующих интегральные оценки социально-экономического положения регионов.В подавляющем большинстве случаев рейтинговый балл субъекта РФ по каждой группе показателей определяется как среднее арифметическое рейтинговых баллов всех входящих в группу показателей.

Актуализирует предлагаемые в работе методические подходы к оценке социально-экономической привлекательности регионов также и то, что они разработаны исключительно с учетом оценки региональных потенциалов размещения и развития производительных сил. В то же время существующие общеизвестные методы определения рейтинговых оценок социально-экономического положения регионов носят исключительно общий характер и направлены на выявление общего, интегрального потенциала региональной системы в целом, основанного на текущих значениях показателей эффективности.

Кроме того, проведенный анализ продемонстрировал, что существующие подходы к изучению уровня развития социально-экономической привлекательности регионов, ориентированы на измерение сводного интегрального индекса. В то время как анализ и диагностика отдельных параметров, факторов и однородных групп остается на втором плане. Это не позволяет получить объективное представление о направленности и потенциале отдельных факторов, определяющих социальные и экономические процессы региона, как в отдельности, так и в совокупности.

Вместе с тем общеизвестно, что системный анализ, как один из наиболее комплексных и полноценных видов диагностики изучаемых явлений и процессов, предполагает изучение системы через познание элементов ее образующих. Таким образом, применительно к изучаемым в диссертации вопросам существует необходимость в расширении спектра группировок факторов (элементов), характеризующих комплекс социально-экономического развития регионов.

Исходя из представленных выше рассуждений и теоретико-методологических обоснований к оценке социально-экономической привлекательности размещения региональных производительных сил ниже представлен концептуальный алгоритм, а также экономико-математическая модель определения интегрального индекса социально-экономической привлекательности региона в контексте изучаемой в диссертационной работе проблемы (индекса СЭП).

Рисунок 2.2.1 - Структурно-логическая схема моделирования интегрального индекса социально-экономической привлекательности региона (индекса СЭП)

При определении и обосновании выбора совокупности факторов мы исходили из ранее выдвинутых предложений относительно применения системного подхода, который бы учитывал при оценке перспектив развития региональных производительных сил не только параметры экономического потенциала, но и социального и институционального.

Включение в модель оценки социально-экономической привлекательности региона факторов, относящихся к группе социально ориентированных обусловлено тем, что с точки зрения долгосрочных ожиданий они в значительной степени определяют вектор социальной уверенности или наоборот не уверенности и, соответственно, перспективы устойчивого развития элементов производственной системы в целом, предопределяющей, в конечном итоге перспективы и скорость технологических сдвигов. Вместе с тем инновационно-модернизационное развитие производительных сил сложно обосновать без учета имеющих место корректировок в институциональном развитии. Как справедливо отмечено в монографии «Институты развития региональных экономических систем» под редакцией Ю. В. Матвеева и Г. В. Семенова [12] институциональные факторы во многом определяют процесс формирования так называемых «ментальных моделей». Последние выступают в качестве «ядра» когнитивных сетей, моделей в восприятии и интерпретации действительности, что в конечном итоге отражается на конкретном типе доминирующей организационной культуры территории (в том числе на национальной модели менеджмента, моделях организационно - экономического управления, воспроизводимых предпринимательских структурах, экономической культуре и, наконец, развитии производительных сил).

Исходя из представленных рассуждений и допущений, в концентрированном виде выраженных на рисунке 1.3.1, совокупность факторов, оказывающих влияние на индекс СЭПпо направлениям воздействия представлена на рисунке 2.2.2. При этом следует заметить, что представленный набор факторов, участвующих в моделировании социально-экономической привлекательности региона с точки зрения размещения и развития на его территории производительных сил, не является эталонным. Несмотря на то, что использующиеся подходы при его формировании, основывались на концепциях и взглядах, представляющих различные научные направления в региональной экономике (неоклассические модели, теории кумулятивного роста, теории полюсов, современная отечественная школа изучения организации и развития региональной экономики). Главной задачей, поставленной в рамках решения вопросов определения индекса СЭП в контексте изучаемого объекта исследования, являлось апробация экономико-математического инструментария, направленного на верификацию разработанной концепции.

Рисунок 2.2.2 - Совокупность факторов, оказывающих влияние на индекс СЭП по направлениям воздействия



Состав показателей, оценивающих значения укрупненных факторов, оказывающих воздействие на интегральный индекс СЭП представлено в Приложении 1. Все используемые для определения значения интегрального индекса СЭП региона индикаторы определяются на основе сугубо количественных показателях, отражаемых в системе государственного статистического учета. Данный подход обеспечивает возможность регулярного мониторинга и оценки изменений, происходящих в региональном развитии, что формирует устойчивые основы системного анализа, определяющего перспективы развития производительных сил на конкретный исторический период времени.

Для получения бально-рейтинговых оценок по каждому блоку факторов используется хорошо известный в теории статистического учета инструментарий. В его основе заложен следующий принцип: по каждому изучаемому и оцениваемому показателю строится шкала диапазона в разрезе всех рассматриваемых регионов (в нашем случае их 14, что соответствует числу регионов Приволжского федерального округа). Далее построенный диапазон разбивается на равные отрезки, к примеру, как это будет осуществлено далее в настоящем исследовании, на 10 равных интервалов, каждый из которых принимает соответствующие значения от 1 до 10. Для определения итогового значения оцениваемого показателя применительно к конкретному региону присваивается соответствующие баллы. Сумма всех полученных баллов, оценивающих конкретную систему показателей составляют бально-рейтинговую оценку фактора. В свою очередь «взвешанная» сумма баллов по всем факторам, входящих в состав индекса СЭП и определяют на основе 10 бальной шкалы.

Вся совокупность показателей, отражающих социально-экономическую привлекательность региона с позиции размещения и развития производительных сил, подразделяется на две группы: показатели, формирующие положительный и отрицательный вклад в прирост социально-экономического развития. В связи с этим при разработке сводного интегрального индекса имеется необходимость учета различий между ними по влиянию на социально-экономическое развитие.

Следуя логике моделирования индекса СЭП, схематично отраженной на рисунке 2.2.1, этап 3 предполагает определение сводных значений сгруппированных показателей - субиндексов, определяющих значение интегрального показателя социально-экономической привлекательности региона.

Мы будем понимать под интегральным индексом СЭП комплексный (интегральный) показатель, рассчитываемый на основе комбинации относительных величин ряда статистических показателей (субиндексов). Каждая составляющая в обобщающем индексе должна иметь свой вес.

Для расчета сводного опережающего индекса необходимо выделить из общей численности составляющих укрупненные компоненты, которые по своей сути являются субиндексами. Согласно общепринятой методологии исчисления обобщенных, или сводных, индексов, если рассчитываемый индикатор содержит более одного показателя, то он рассчитывается как сумма промежуточных показателей, умноженных на вес:

,

где Iki - значение k-огопоказателя в i-м году,

Rij - значение j-ойкомпоненты в i-м году,

Kij - значение весового коэффициента j-ого показателя.

Главное условие, которое должно обязательно выполняться - это равенство суммы весовых коэффициентов единице.

Выбор индикаторов и входящих в них показателей, применяемых в расчете интегрального индекса СЭП может изменяться как во времени, так и по приоритетам деятельности.

В нашем исследовании состав сводных индикаторов определен представленной выше логикой выбора и включения в модель факторов, имеющих под собой различную институционально-конъюнктурную основу, но имеющих решающее воздействие на формирование социально-экономической привлекательности региона с позиции размещения и развития производительных сил.

Итак, по результатам проведенных рассуждений и обоснований были определены три основные группы факторов, оказывающих воздействие на генерацию динамического ряда, раскрывающего особенности развития социально-экономической привлекательности региона

Первая группа включила в себя факторы, характеризующие изменения экономическогопотенциала территории и сформировала субиндекс экономического (ресурсно-инфраструктурного) развития (I1).

Вторая группа факторов сформировала так называемый субиндекс социальногопотенциала (I2).

Третья группа факторов ориентирована на определение сводного индекса качества институционального развития региональной системы и включает в себя набор соответствующих показателей, к которым можно отнести показатели, оценивающие уровень научно-образовательного развития (I3).

Четвертый этап методического подхода определения индекса СЭП включает в себя выбор, обоснование и апробацию методологии определения весовых коэффициентов субъиндексов.

При получении обобщенных статистических индикаторов всегда возникает потребность в выборе соответствующего метода определения значений весовых коэффициентов (Кij). Существует несколько базовых подходов к решению проблемы корректного взвешивания индикаторов - составляющих сводного индекса. Так, значительная часть исследований в этой области предполагает ранжирование составляющих компонент по степени важности, определяемой путем экспертных оценок, получаемых по обучающимся выборкам. Однако необходимо учитывать, что данный подход сопряжен с рядом возможных проблем, связанных, в первую очередь, с принципами отбора экспертных сообществ (единиц), методологией оценки достоверности полученных оценок и т.п.

Также значения весовых коэффициентов могут быть определены путем решения задачи математического программирования, предполагающей максимизацию критерия линейной свертки при условии равенства суммы весовых коэффициентов единице [17].

Кроме того, определение значений весовых коэффициентов может быть реализовано с использованием инструментов корреляционного анализа, позволяющих определить степень связи между изучаемыми временными рядами. При этом, в контексте настоящего исследования, в качестве одного ряда выбирается конкретный индикатор, а в качестве другого- некий эталонный ряд (к примеру ВВП). Данный методологический подход считается в достаточной степени простым и достоверным.

Наиболее методологически «продвинутым» методом определения весовых коэффициентов является таксономический метод. Он основан на определении расстояний между точками многомерного пространства, размерность которого определяется количеством участвующих в модели факторов. Расстояния между факторами определяются по формуле:

(1)

где a_rs - расстояние между факторами r и s.

Конечный вид матрицы расстояний между факторами будет иметь следующий вид:



. (2)

После определения значений матрицы расстояний рассчитывается так называемое критическое расстояние, характеризующее максимальное расстояние между двумя факторами:

(3)

Далее для каждого признака находят сумму всех расстояний, не превышающих критического расстояния:

(4)

Тогда весовые коэффициенты рассчитываются по формуле:

(5)

Наконец пятый, заключительный этап моделирования, предполагает определение интегральных значений индексов СЭП на основе сложения взвешенных значений рассчитанных субиндексов.

В формульном виде расчет индекса СЭП выглядит следующим образом:



(6)

где Ii - значение СЭП;

i - значение периода (год в нашем случае);

I1(i) - значение субиндекса экономического развития в i-м году;

I2(i) - значение субиндекса социального развития в i-м году;

I3(i) - значение субиндекса институционального развития в i-м году.

W1, W2, W3- весовые коэффициенты соответствующих субиндексов.

Реализация данного этапа позволяет получить количественную и графическую интерпретацию динамики развития социально-экономической привлекательности региона с позиции развития на его территории производительных сил.

Разработанный интегральный индекс оценки социально-экономической привлекательности регионов позволяет в достаточной степени корректно осуществлять ранжирование регионов по уровню привлекательности и перспективности размещения и развития соответствующих производительных сил. При этом данное ранжирование формируется исходя из оценки различных параметров, определяющих социально-экономическое развития регионов.

В соответствии с представленными выше методологическими подходами процесс оценки значений интегральных индексов СЭП состоял из следующей последовательности реализуемых мероприятий:

1. Определение значений факторов, определяющих значения соответствующих субиндексов.

2. Определение (методом таксономического моделирования) весовых коэффициентов факторов, вошедших в группу изучаемого субиндекса.

3. Определение (методом таксономического моделирования) весовых коэффициентов субиндексов.

4. Определение интегральных значений индексов.

Результаты расчетов для регионов ПФОза период 2005-2014гг. представлены в таблице 2.2.1, Приложении 2.

Таблица 2.2.1 - Значения интегрального индекса (в порядке убывания) социально-экономической привлекательности регионов Приволжского федерального округа (индекс СЭП)

В таблице 2.2.1 представлены окончательные расчеты полученных значений интегральных индексов социально-экономической привлекательности регионов ПФО с позиции размещения и развития на их территориях производительных сил. Вместе с тем анализ и диагностика закономерностей корректировок социально-экономической привлекательности региона в контексте изучаемого предмета диссертационного исследования предполагает реализацию «факторного анализа». Суть которого заключается в исследовании влияния отдельных субиндексов на траекторию развития интегрального индекса СЭП.

Динамика значений анализируемых социально-экономических показателей за период 2005-2014 годы в явном виде указывает на то, что в Приволжском федеральном округе сформировались две укрупненные однородные по степени социально-экономической привлекательности группы регионов. В первую группу вошли регионы, значения сводного интегрального индекса социально-экономической привлекательности (индекс СЭП) которых выше 50 баллов. К ним относятся Республика Татарстан, Самарская область, Нижегородская область, Пермский край и Республика Башкортостан. Данная группа регионов характеризуется повышенным уровнем значений факторов, генерирующих высокий уровень конкурентоспособности и повышенную динамику социально-экономической привлекательности для развития производительных сил.

Ко второй группе регионов были отнесены: Саратовская область, Оренбургская область, Пензенская область, Чувашская Республика, Ульяновская область, Удмуртская Республика, Республика Мордовия, Кировская область и Республика Марий Эл. Регионы, вошедшие в рассматриваемую группу, нуждаются в интенсификации мер государственной политики, направленных на повышение уровня их индексов социально-экономической привлекательности. Текущие позиции экономического, социального и институционального потенциалов рассматриваемой совокупности регионов не позволяют развиваться с интенсивностью, требующейся для формирования конкурентоспособных технологических сдвигов на базе развития производительных сил, соответствующих шестому технологическому укладу.

Крайне познавательной формой анализа является оценка значений весовых коэффициентов при субиндексах, определяющих траекторию и динамику региональных индексов социально-экономической привлекательности. Реализация данного вида работы позволяет сформировать представление и понимание относительного того, какие факторы и в какой степени формируют базовые основы сдвигов региональных индексов СЭП. В обобщенном виде, в рамках исследуемого периода времени, результаты подобного анализа представлены в таблице 2.2.2.



Таблица 2.2.2 - Значения весовых коэффициентов субиндексов интегрального индекса СЭП

№	Регион	I1 - Субиндекс экономического развития	I2 - Субиндекс социального развития	I3 - Субиндекс институционального развития
1	Республика Татарстан	0,33	0,21	0,46
5	Республика Башкортостан	0,34	0,26	0,40
3	Нижегородская область	0,35	0,25	0,40
2	Самарская область	0,39	0,25	0,36
6	Саратовская область	0,35	0,33	0,32
4	Пермский край	0,39	0,29	0,32
8	Республика Мордовия	0,30	0,45	0,25
13	Ульяновская область	0,42	0,33	0,25
9	Чувашская Республика	0,31	0,44	0,25
11	Оренбургская область	0,44	0,35	0,21
12	Удмуртская Республика	0,44	0,38	0,18
7	Кировская область	0,29	0,48	0,23
14	Республика Марий Эл	0,25	0,49	0,26
10	Пензенская область	0,54	0,31	0,15

В целях определения однородных групп регионов по уровню их качественных характеристик развития социально-экономической привлекательности был использован метод кластерного анализа, результаты которого представлены ниже.

Таблица 2.2.3 - Порядок агломерации (кластеров)
Этап	Объединенный кластер	Коэффициенты	Этап первого появления кластера	Следующий этап
	Кластер 1	Кластер 2		Кластер 1	Кластер 2
1	2	3	,000	0	0	6
2	7	9	,001	0	0	5
3	10	11	,002	0	0	8
4	5	6	,003	0	0	11
5	7	8	,003	2	0	8
6	2	4	,004	1	0	9
7	12	13	,005	0	0	10
8	7	10	,006	5	3	10
9	1	2	,009	0	6	11
10	7	12	,010	8	7	12
11	1	5	,015	9	4	13
12	7	14	,030	10	0	13
13	1	7	,059	11	12	0

Значения показателей столбца «Коэффициенты», представленных в таблице 2.2.3, демонстрируют скачкообразный характер роста на 12 наблюдении (скачок с 0,15 до 0,30). Следовательно, именно на данном итерационном шаге следует остановить объединение кластеров, в противном случае произойдет неэффективное объединение кластеров. Таким образом применительно к нашему кластерному анализу можно утверждать, что оптимальным будет считаться 3 кластера (разница между количеством наблюдений (14) и количеством шагов, предшествующих скачку коэффициента (11)).

Таблица 2.2.4 - Конечные центры кластеров
	Кластер
	1	2	3
I1	,36	,29	,46
I2	,27	,47	,34
I3	,38	,25	,20

Таблица 2.2.5 - Основные характеристики кластеризации рынков

Факторы	Характеристики кластерной принадлежности
	1	2	3
Ресурсный экономический потенциал	Высокий уровень ресурсной базы (значение весового коэффициента субиндекса (I1) экономического развития выше среднего)	Низкий уровень ресурсной базы (значение весового коэффициента субиндекса (I1) экономического развития самое низкое)	Высокий уровень ресурсной базы (значение весового коэффициента субиндекса (I1) экономического развития принимает максимальные значения)
Социальный потенциал развития региональных производительных сил (экология, преступность, степень развития социального пространства)	Значение весового коэффициента субиндекса I2 ниже среднего	Значение весового коэффициента субиндекса I2 принимает максимальное значение	Значение весового коэффициента субиндекса I2 сопоставимо со значениями, характерными лоя Кластера 1
Институциональный потенциал ускоренного развития производительных сил	Высокий уровень (Значение весового коэффициента субиндекса I3 наивысшее)	Средний уровень (Значение весового коэффициента субиндекса I3 оценивается как недостаточное для ускоренного развития)	Низкий уровень (Значение весового коэффициента субиндекса I3 минимальное)

Таблица 2.2.6 - Принадлежность к кластерам

Таблица 2.2.6 - Принадлежность к кластерам
Номер наблюдения	Регион	Кластер	Расстояние
1	Республика Татарстан	1	,104
2	Республика Башкортостан	1	,030
3	Нижегородская область	1	,029
4	Самарская область	1	,039
5	Саратовская область	1	,087
6	Пермский край	1	,070
7	Республика Мордовия	2	,020
8	Ульяновская область	3	,067
9	Чувашская Республика	2	,034
10	Оренбургская область	3	,025
11	Удмуртская Республика	3	,046
12	Кировская область	2	,023
13	Республика Мари Эл	2	,047
14	Пензенская область	3	,099

Проведенный анализ, учитывающий качественные параметры развития социально-экономической привлекательности регионов ПФО на основе оценки весовых коэффициентов субиндексов выявил три укрупненные группы регионов:

Кластер 1. Регионы, обладающие высоким уровнем ресурсной базы, сочетающейся с высоким уровнем институциональной базы, способствующей ускоренному развитию экономики на базе прогрессивных производительных сил. Преобладающий тип развития регионов первого кластера - интенсивный. В данную группу входят Республика Татарстан, Республика Башкортостан, Нижегородская область, Самарская область и Саратовская область.

Кластер 2. Регионы, вошедшие в данный кластер (Республика Мордовия, Чувашская Республика, Кировская область и Республика Мари Эл) характеризуются низким уровнем ресурсно-инфраструктурной базы, и не достаточным потенциалом влияния на динамику индекса СЭП институциональных факторов, способствующих инновационно-модернизационным преобразованиям в экономике. Однако регионы рассматриваемой группы обладают наивысшим потенциалом развития производительных сил с позиции благоприятствования социальной базы.

Кластер 3. Регионы, характеризующиеся наименьшим потенциалом институционального развития, способствующего технологическим инновационным сдвигам. При этом социально-экономическая привлекательность регионов данной группы определяется высоким уровнем ресурсно-инфраструктурной базы. Преобладающий тип развития регионов кластера - экстенсивный. Регионы кластера: Ульяновская область, Оренбургская область, Удмуртская Республика и Пензенская область.

Заложенный в методологический аппарат исследования, инструментарий, обеспечивающий реализацию факторного анализа, позволяет выявлять «вклад» каждого субиндекса в траекторию индекса социально-экономической привлекательности региона.

В соответствии с представленными втаблицах 2.2.7-2.2.9данными о количественных оценках, соответствующих субиндексов, формирующих динамические ряды региональных индексов СЭП, можно наблюдать некоторую разобщенность трендов и направлений их развития.



Таблица 2.2.7 - Значения и динамика прироста региональных субиндексов СЭП, определяющих ресурсно-инфраструктурный потенциал регионов за период с 2005 по 2014гг.

	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	Прирост2014г к 2005г %
Республика Татарстан	44,8	47,2	57,6	65,6	67,0	66,9	67,8	70,6	73,9	72,6	62,1
Самарская область	47,3	54,9	60,6	67,0	61,3	60,8	63,6	63,2	63,1	62,5	32,3
Нижегородская область	34,9	44,8	45,6	52,9	54,2	55,2	53,2	54,0	54,7	54,5	56,1
Пермский край	31,9	35,2	42,2	50,2	49,7	54,0	49,1	51,1	51,5	51,7	62,1
Республика Башкортостан	35,5	39,5	45,0	51,3	50,5	50,5	49,4	50,0	51,4	51,5	45,0
Саратовская область	36,0	38,3	42,5	47,0	46,9	47,8	45,7	45,5	47,6	47,8	33,0
Оренбургская область	27,4	29,2	34,1	37,0	40,5	41,4	38,6	38,0	39,6	39,5	44,2
Республика Марий Эл	21,1	22,4	25,2	28,1	29,2	28,6	31,8	33,6	35,3	37,0	75,5
Удмуртская Республика	25,5	27,9	29,6	32,4	34,3	35,1	33,5	32,8	34,3	33,6	31,8
Пензенская область	20,8	22,1	27,0	28,2	31,6	35,2	32,4	34,1	33,1	33,2	59,8
Ульяновская область	22,3	23,8	27,6	33,2	33,6	32,8	30,9	32,3	33,0	32,5	45,9
Чувашская Республика	23,1	23,4	27,4	29,4	30,3	31,9	30,7	30,5	30,7	30,6	32,4
Кировская область	19,6	21,3	23,1	27,1	28,8	29,4	27,2	26,8	27,1	27,5	40,2
Республика Мордовия	18,1	18,0	20,9	24,9	27,0	27,4	27,2	26,6	27,6	27,3	51,2



Таблица 2.2.8 - Значения и динамика прироста региональных индексов СЭП, формирующих социальный потенциал развития и размещения производительных сил за период с 2005 по 2014гг.

	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	Прирост 2014г к 2005г %
Республика Мордовия	61,7	64,0	64,3	65,1	65,8	65,3	65,1	65,8	65,4	66,4	7,6
Пермский край	33,9	61,7	64,4	63,4	63,8	64,2	61,5	60,6	64,1	64,9	91,4
Самарская область	41,7	67,8	69,1	67,5	65,4	60,1	64,2	65,1	66,7	64,0	53,6
Кировская область	42,2	59,6	60,6	60,2	59,6	54,2	62,4	61,5	62,4	63,4	50,3
Саратовская область	56,0	56,8	55,9	55,0	62,1	62,6	62,7	62,3	63,6	62,5	11,7
Удмуртская Республика	59,7	60,6	61,6	59,8	62,6	55,9	58,5	59,0	58,9	59,6	-0,2
Республика Татарстан	52,7	49,8	56,1	53,8	55,5	54,2	52,2	56,3	54,0	57,6	9,2
Чувашская Республика	51,6	51,5	54,5	56,8	54,4	54,9	56,7	56,2	56,5	56,6	9,6
Пензенская область	56,8	52,5	53,4	55,4	55,5	55,7	54,6	56,0	56,3	56,3	-0,9
Ульяновская область	46,7	46,4	44,6	48,1	46,4	47,0	47,9	47,3	46,6	46,6	-0,1
Республика Башкортостан	49,1	41,8	45,1	39,5	41,0	41,2	41,1	44,0	40,9	44,6	-9,1
Оренбургская область	46,3	46,1	44,9	43,6	42,0	39,4	40,8	38,1	42,4	44,5	-3,8
Республика Марий Эл	44,3	48,6	40,8	33,0	38,6	48,5	40,9	40,6	40,3	40,0	-9,6
Нижегородская область	46,8	44,9	41,6	41,7	36,1	31,1	34,8	34,3	36,8	39,0	-16,6



Таблица 2.2.9 - Значения и динамика прироста региональных субиндексов СЭП, определяющих институциональный потенциал развития инновационно-модернизационных производительных сил за период с 2005 по 2014гг.

	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	Прирост 2014г к 2005г %
Нижегородская область	44,7	46,2	51,2	53,2	57,1	58,9	62,5	65,5	68,5	71,6	60,2
Республика Татарстан	43,3	47,7	50,4	52,1	49,6	52,8	54,8	56,3	57,9	59,5	37,3
Пермский край	52,2	52,0	46,2	45,5	43,1	40,7	44,5	48,9	50,2	48,6	-6,9
Республика Башкортостан	48,7	44,1	49,0	44,5	45,2	47,6	43,0	44,0	46,0	48,0	-1,3
Самарская область	41,2	43,1	45,4	40,8	41,1	40,7	41,9	42,1	41,2	40,9	-0,7
Оренбургская область	19,4	22,8	24,2	25,6	22,8	21,1	23,6	23,9	24,2	24,5	25,8
Саратовская область	26,9	26,7	26,8	26,3	25,4	25,7	25,3	25,0	24,7	24,4	-9,4
Удмуртская Республика	16,8	19,3	21,5	18,7	18,9	18,3	19,3	19,4	19,4	19,5	16,0
Ульяновская область	10,8	11,1	13,9	14,5	14,6	14,1	15,9	16,7	17,5	18,3	70,1
Чувашская Республика	18,0	13,2	19,1	15,7	16,3	17,6	17,1	17,2	17,3	17,4	-3,0
Кировская область	12,2	12,2	14,5	14,2	12,9	11,5	12,7	12,7	12,6	12,6	2,9
Пензенская область	11,5	11,5	12,5	12,9	11,0	11,2	11,5	11,4	11,4	11,3	-1,8
Республика Мордовия	6,8	9,3	9,1	8,9	9,4	7,9	9,1	9,3	9,4	9,6	40,6
Республика Марий Эл	3,7	5,3	3,9	4,3	3,7	5,4	4,8	4,9	5,0	5,1	38,7



Наибольшим потенциалом инновационно-модернизационного развития региональных производительных сил в Приволжском федеральном округе обладают Республика Татарстан, Самарская область, Нижегородская область, Пермский край и Республика Башкортостан. Индекс институционального развития для рассматриваемой группы регионов принимает наивысшие оценки, тем самым определяя значительный задел в сфере научно-образовательного потенциала, а также ускоренных технологических сдвигов. Действительно сложно представить смену технологических укладов без развития и внедрения в реальный сектор экономики новых технологий, запускающих механизмы генерации продуктовых, процессных и технологических инноваций. Условия формирования новых технологических укладов создаются в процессе реализации соответствующих заделов в научно-исследовательских открытиях и конструктивных разработках. По мере того как имеющиеся технологические возможности наращивания капитала исчерпываются в силу снижения их отдачи в виде маржинальных показателей эффективности, указанные условия получают мощный импульс реализации, что находит свое выражение в виде технологических сдвигов в процессе эволюционирования экономических систем.

С точки зрения ресурсно-инфраструктурного потенциала, выраженного в абсолютных фактических оценках, определяющегоэффективность развития региональных производительных сил, состав лидеров имеет тот же перечень, что и был определен в рамках проведенного анализа эффективности развития производительных сил с позиции высокого уровня институционального потенциала регионов. Вместе с тем обращает на себя внимание то, что ряд регионов, из рассматриваемого перечня, несмотря на высокий уровень абсолютных значений, демонстрирует достаточно низкий уровень динамики субиндекса I_э. Это Самарская областьи Республика Башкортостан. По всей видимости, данные регионы, обладающие очень высокими значениями индекса социально-экономической привлекательности, начинают демонстрировать исчерпание факторов экономического роста. То есть, для рассматриваемых регионов начинает формироваться угроза снижения их конкурентоспособности в средне- и долгосрочной перспективах. Таким образом, достигнутый в последние годы в данных регионах высокий уровень производственной и организационной базы начинает ограничиваться в связи с исчерпанием маржинальной эффективности ресурсной базы и недостаточным количеством реализации на территориях рассматриваемых регионов новых, инновационных, конкурентоспособных инвестиционных проектов, обеспечивающих формирование и развитие прорывных направлений экономического роста.Подтверждением этому служит то, что субиндекс институционального развития продемонстрировал за период с 2005 по 2014 годы отрицательную динамику (Приложение 2). Вместе с тем институциональный потенциал рассматриваемых регионов весьма высок (таблица 2.2.9), что формирует потенциал роста их конкурентоспособности на фоне развития новых видов производительных сил.

Представленные аналитические данные свидетельствуют о наличии дисбаланса в социальном, экономическом и институциональном развитии абсолютно всех регионов. В Приволжском федеральном округе нет ни одного региона, характеризующегося максимальными оценками всех трех рассматриваемых потенциалов. Также как и не наблюдается регионов, с высокой динамикой роста в разрезе всех трех рассчитанных динамических рядов субиндексов, определяющих интегральные показатели социально-экономической привлекательности.

В целом же для Приволжского федерального округа за анализируемый десятилетний период (2005-2014гг.) характерен опережающий тренд развития ресурсно-инфраструктурногопотенциала относительно социального и институционального (Рисунок 2.2.3).

Связано это, по всей видимости, с тем, что глубокий экономический спад РФ в предшествующий период времени привел к значительному снижению показателей загрузки производственных и ресурсных мощностей, что, на фоне положительных конъюнктурных факторов внешней и внутренней среды 2005-2014гг., привело к наполнению освободившихся ресурсных ниш и, соответственно, к росту экстенсивных производственных факторов.

Рисунок 2.2.3 - Средние значения темпов прироста социального, институционального и экономическогопотенциалов регионов Приволжского федерального округа, в % за период с 2005 по 2014гг.

Однако уже с 2012 года национальная экономика стала активно проявлять признаки структурного кризиса, в результате как внешних факторов (существенное замедление темпов роста мировой экономики), так и внутренних - «перегрев» денежно-кредитной системы, недостаточные темпы трансформации структуры экономики в пользу высокотехнологичных производств, опережающий рост средних издержек производства в условиях существенного за последние 10 лет роста реальной заработной платы и др. Влияние рассмотренных кризисов вкупе с обострившейся в 2014 году геополитической обстановкой, введеных против РФ отраслевых санкций (в первую очередь в финансовой сфере), резкого падения цен на нефть - важнейшего источника доходов российского бюджета будет формировать новый тип экономического развития, основанный на институциональных преобразованиях. В связи с чем в последующие пять лет ожидается корректировка трендов роста субиндексов (Iэ, Iс, Iи), оценивающих социально-экономическую привлекательнолсть регионов в случае реализации адаптационной государственной политики, основанной на модернизации и реформировании институтов развития. В связи с этим дальнейший рост интегральных значений показателей СЭП регионов будет во многом формироваться динамикой роста институциональных факторов, обеспечивающих инновационно-модернизационные процессы в экономике и способствующие технологическим сдвигам, соответствующим новому шестому технологическому укладу.

Измерение укрупненных субиндексов развития социального, институционального и экономического потенциала формирует представление об основных составляющих, определяющих тренды социально-экономической привлекательности регионов. Это, в свою очередь, может и должно ложиться в систему обоснования приоритетов регионального развития на средне- и долгосрочную перспективы. Вместе с тем, анализ и оценка подобных индикаторов, недостаточны для обоснования основных направлений в сфере развития и размещения производительных сил. Необходимы дополнения, раскрывающие особенности целой совокупности факторов, влияющих на рассматриваемые процессы.

2.3 Территориально-демографический «каркас» промышленно-индустриального развития производительных сил ПФО

Социально-экономическая привлекательность регионов в контексте размещения и развития производительных сил складывается из множества факторов, подробно рассмотренных в предыдущих разделах диссертации. Каждый из них вносит свой вклад в формирование интегральных значений индексов СЭП. По результатам проведенных исследований в соответствии с изложенными в работе методическими подходами, определены значения весовых коэффициентов для каждого укрупненного фактора, включающего в себя совокупность показателей. При этом, в соответствии с полученными оценками, в абсолютном большинстве регионов ПФО наибольшим уровнем воздействия на развитие ресурсно-инфраструктурного потенциала регионов, оказывающего, в свою очередь, воздействие на привлекательность развития производительных сил, обладает фактор демографического потенциала (Приложение 3). В связи с этим представляется целесообразным подробнее остановиться на изучении данного фактора в вопросе определения социально-экономической привлекательности регионов в контексте изучаемого в исследовании объекта исследования.

Перспективы территориального развития производительных сил во многом основываются на демографическом профиле регионов. Эффективность их развития не может не основываться на понимании существующих и прогнозируемых демографических трендов, во многом определяющих потенциал использования производительных сил. Таким образом при решении организационно-экономических задач размещения региональных и территориальных производительных сил необходимо учитывать целый спектр характеристик демографических тенденций. К ним необходимо отнести, в первую очередь, в контексте изучаемого предмета исследования, сложившийся и формирующийся тип городского расселения, а также присущие ему положительные или отрицательные тренды.

Традиционно основу демографического каркаса регионов Приволжского федерального округа составляют Саратовская область, Республика Татарстан, Самарская область, Нижегородская область, Оренбургская область, Пермская область, наряду со стремительно развивающейся в последнее столетие в демографическом плане Республикой Башкортостан и образуют базовый демографический каркас Приволжского федерального округа. Именно данная совокупность регионов является, по сути, приоритетной с точки зрения развития производительных сил, определяющих инновационно-промышленный профиль ПФО.

Республика Башкортостан в приведенном списке регионов была единственным регионом, численность городского населения городов которого составляла всего 59 тыс.человек, что более, чем в 5,2 раза меньше численности городского населения Саратовской области, в 3,4 раза - численности городского населения территории в границах нынешней Республики Татарстан и в 2,6 раза - граничащей с Башкортостаном Самарской области. Доля городского населения территории в границах нынешней Республики Башкортостан в общей его численности территории в границах нынешнего ПФО составляла в 1897 году в 2 раза меньше, чем в Пензенской области и равнялась всего 3,8% (уступая удельному весу в городском расселении территорий в нынешних границах Кировской области, Республики Удмуртия и несколько превосходя (на 0,2%) удельный вес Ульяновской области).

На территории в нынешних границах Республики Башкортостан в 1897 году ни один город не относился при проведении переписи к центральным. Городская сеть Республики Башкортостан состояла из 7 городов. Самым крупным был г.Стерлитамак (15,5 тыс.человек). За ним по численности городского населения шли г.Бирск (8,6 тыс.человек), г.Белорецк (8,3 тыс.человек). В г.Уфа проживало 5 тыс.человек, других 3 городах Благовещенске, Белебее, Дюртюли - 21,6 тыс.человек. Заметим, что сегодня г.Благовещенск и г.Уфа агломерационно тесно связаны (в 1897 году в Благовещенске проживало 6 тыс. человек).