SCI Библиотека

Маятниковая миграция создает условия для самореализации и выбора лучшего места работы для человека, но при этом может ограничивать возможности социально-экономического развития для территории. Управление процессом в рамках программ развития территорий затруднено в силу отсутствия статистических данных в разрезе муниципальных образований. Целью статьи являлось выявление специфики маятниковой трудовой миграции в агломерациях России, изучалась половозрастная структура мигрантов, поскольку авторами выдвинута гипотеза о наличии особенностей маятниковой трудовой миграции в центрах агломераций и спутниках (с учетом их типов: города-спутники, сёла-спутники). Основным методом исследования является аналитика социальных сетей, также применены метод возрастных пирамид и компаративный анализ. Эмпирическая база сформирована авторами в 2023 г., включает обезличенные данные около 396 тыс. пользователей соцсети ВКонтакте в возрасте 14-73 лет, проживающих в 14 городах-миллионниках и 92 их городах-спутниках. Установлено, что за исключением Воронежской и Уфимской агломераций большую долю маятниковых мигрантов, направляющихся из городов-спутников в центры агломераций, составляют мужчины, возрастная группа мигрантов от 29 до 43 лет среди представителей обоих полов является наиболее активной. В потоках маятниковой трудовой миграции, направленных из городов-центров агломераций, большую долю составляют женщины (52,8 %), при этом женщины более активно едут работать в сёла-спутники, чем мужчины. Выявлено, что доли мигрантов обоих полов для городов-спутников по всем возрастным группам характеризуются большей близостью значений, чем для сёл-спутников. Основные возрастные группы жителей городов-миллионников, включенные в маятниковую миграцию, - 24-28 лет и 44-48 лет. Результаты исследования могут быть использованы для корректировки направлений развития городов в части миграции населения, уточнения программ поддержки занятости с учетом выявленных особенностей половозрастной структуры маятниковых трудовых мигрантов агломераций и спутников разного типа.

Export development is a priority for the Russian economy, as it plays a crucial role in ensuring sustainable economic growth. In this context, understanding the determinants of regional export development is essential. In their export activities, Russian companies face a range of limiting factors, many of which have been thoroughly examined, with corresponding mitigation strategies incorporated into export plans. However, the role of the global climate agenda and the energy transition in shaping export development remains largely unexplored for Russian regions. The shift of focus to fulfilling environmental goals creates a new type of economic risk for exporters - transitional climate risks, which intensified after February 2022. This study investigates the comprehensive impact of the global energy transition on export flows in Russian regions and identifies region-specific factors that influence how the energy shift affects export levels. The hypothesis is that the global energy transition creates both risks and opportunities for Russian regions, with varying effects depending on the specific components of the energy shift and the socio-economic and environmental characteristics of each region. Using the gravity equation with the Poisson Pseudo-Maximum Likelihood (PPML) technique, the study finds that the impact of the global energy transition on Russian regional exports is multidirectional. First, environmental regulations in partner countries reduce exports from many Russian regions by 0.3 %, though regions with favorable socio-economic conditions for innovation and active regional environmental policies see an increase in exports-by 0.3 % and 0.7 %, respectively. Second, the production of alternative energy in partner countries decreases Russian exports by 0.2 %. Finally, exports from mineral-abundant Russian regions benefit from the global energy transition. These findings contribute to the literature on Russian export promotion and offer valuable policy insights for addressing the challenges and opportunities posed by the global energy transition.

Актуальность и необходимость оценки качества экономического пространства обусловлена неравномерностью обеспечения регионов трудовыми, природными и иными ресурсами, а также необходимой для развития производственной и социальной инфраструктурой. оценка особенностей организации экономического пространства территорий позволит выявить проблемные места, определить пространственные преимущества и предложить дифференцированные управленческие решения по формированию единого экономического пространства. Статья посвящена выявлению специфики пространственной организации регионов Уральского федерального округа. объектом исследования является федеральный округ в разрезе входящих в него субъектов Федерации. исследование базируется на использовании данных Федеральной службы муниципальной статистики. Авторский подход опирается на использование показателей, характеризующих качество экономического пространства муниципальных образований по трем блокам: вместимость экономического пространства, экономическая активность пространства и пространственная связанность, в процессе оценки по каждому блоку рассчитывается интегральный индексный показатель. Анализ количественных показателей по 200 муниципальным образованиям Уральского федерального округа за два года (2012 и 2022 гг.), позволил сделать вывод об особенностях сформировавшейся пространственной организации территории. Показано, что Уральский федеральный округ характеризуется пространственной неоднородностью размещения населения, функционирования регионального экономического пространства, его экономической активности и пространственной связанности. Сделан вывод о том, что в регионах Уральского федерального округа протекают отличающиеся друг от друга процессы, оказывающие влияние на экономический результат, генерируемый территориями. Проведенные расчеты позволили обосновать существенное различие в пространственной организации между промышленно развитыми регионами (Свердловской, Челябинской областями), менее развитой с промышленной точки зрения Тюменской областью (без АО), аграрно-промышленной курганской областью и Ханты-Мансийским и Ямало-Ненецким автономными округами, характеризующимися специфическим развитием, связанным с сырьевой специализацией и географическим расположением в районах крайнего Севера. обосновано, что на территориях необходимо формирование различных стратегий пространственного развития. Акцентировано внимание на необходимости проработки механизмов межмуниципального взаимодействия в целях решения ряда вопросов пространственной организации регионов. Представленное исследование позволит в дальнейшем более обоснованно подходить к определению приоритетов пространственного развития, актуализации региональной политики регионов федерального округа.

Интерес к проблематике исследования приграничных экосистем вызван тем, что они функционируют под влиянием как факторов внутренней среды, так и внешней макро- и мезосреды. Большинство исследований в области экосистемного подхода в региональной экономике носят теоретический характер и не подкрепляются эмпирическим анализом. Цель статьи заключается в оценке влияния факторов внутренней и внешней среды на устойчивость предпринимательских экосистем, находящихся в приграничных регионах. Методика основана на отборе исследуемых экосистем и выявлении их отличительных характеристик - эмерджентности и коопконкуренции. Для оценки и группировки применялись методы кластерного анализа и главных компонент с использованием машинного обучения на языке программирования Phyton. В результате исследования выделены и сгруппированы системообразующие факторы, важные с позиции теории экосистем и специфические для приграничного состояния; сформированы индикаторы, позволяющие комплексно оценить влияние факторов среды на устойчивость экосистем; предложены четыре кластера и проведено ранжирование экосистем по типам устойчивости. Определены два класса наиболее устойчивых экосистем с высоким уровнем совместной деятельности, находящихся в благоприятных приграничных условиях. Большая часть экосистем отнесена к классам неустойчивости по двум группам причин: влияние геополитических факторов (66 экосистем) и неустойчивость внутренней среды (65 экосистем), что сдерживает их развитие. В ходе анализа главных компонент произведена группировка экосистем по интегральному баллу устойчивости и определены ключевые факторы (наличие крупных предприятий, кооперативные связи между акторами, иностранные инвестиции, импортные операции с дружественными странами, институциональная среда и приграничная инфраструктура). Выделено 47 устойчивых экосистем и 43 наиболее неустойчивых. Результаты проведенного исследования имеют прикладное значение для разработки стратегий развития регионального предпринимательства с учетом изменений и адаптации к вызовам окружающей среды.

Растет запрос на промышленную политику как в развивающихся, так и развитых странах, при этом особое внимание уделяется ее проектированию применительно к позиционированию в глобальных цепочках создания стоимости. Существует провал в исследованиях, где фокус государственной поддержки, поступающей из региональных бюджетов, связывается с характером интеграции региональной экономики в глобальные цепочки создания стоимости (ГЦСС). Вот почему цель данного исследования - анализ факторов предоставления компаниям государственной поддержки из региональных бюджетов в зависимости от степени интеграции регионов в восходящие и нисходящие связи в ГЦСС в обрабатывающей промышленности. Для проведения анализа используется опрос руководителей 1,9 тысяч российских предприятий обрабатывающих отраслей, проведенный в августе - ноябре 2022 г.. Выборка включает в себя показатели деятельности компаний в 2019-2022 гг., репрезентативна в разрезе видов экономической деятельности и размерных групп предприятий. Мы находим, что финансовая поддержка компаний из региональных бюджетов более консервативна (менее поисковая по сравнению с поддержкой из федеральных бюджетов) и направлена на поддержку некоторого «ядра» компаний, значимых для устойчивости региональной экономики. Фокусом поддержки, распределяемой в регионах, выступают компании-экспортеры, а в последние годы также компании, выполняющие госзаказ. В 2022 г. в радикально изменившихся внешних условиях произошла смена представлений о драйверах развития - среди получателей поддержки вперед вышли компании с государственным участием. При наличии более существенной интеграции в глобальную экономику региональная политика становится более вертикальной, направленной на поддержку крупных, интегрированных в ГЦСС компаний, а при меньшей интегрированности - более горизонтальной, поисковой, связанной с поддержкой МСП. Для тех регионов, которые больше интегрированы в нисходящие связи (по сравнению с восходящими), заметно внимание к поддержке инновационно-активных компаний в интересах решения задач локализации, импортозамещения, технологической независимости. Наши результаты показывают некоторые латентные, но складывающиеся на практике приоритеты в промышленной политике. Как следствие, на уровне регионов можно обсуждать дополнительные инициативы содействия репозиционированию экономик российских регионов в глобальной экономике в условиях новой реальности.

Динамика технологических инноваций в промышленности регионов России характеризуется пространственно-временной неравномерностью, что делает актуальным изучение параметров траектории развития инноваций. Цель данного исследования - оценка сравнительной значимости траектории развития инноваций и текущего уровня экономического развития региона для инновационной динамики в промышленности регионов страны. С использованием динамической авторегрессионной функции выполнено моделирование текущих инновационных затрат и выпуска промышленных предприятий как функции от траектории развития инноваций (своих предыдущих значений) и текущего уровня экономического развития региона (измеряемого валовым региональным продуктом) на панели из 70 регионов России в 2000-2020 гг. с детализацией федеральных округов и периодов 2000-2005, 2006-2010, 2011-2015, 2016-2020 гг. Установлено, что положительная траектория развития инноваций, увеличивающая их текущий объем, в промышленности большинства регионов России сформировалась только в 2011-2020 гг. В то же время в 2000-2005 гг. в отдельных регионах наблюдалась устойчивая отрицательная траектория развития инноваций, создающая отрицательные экстерналии и негативно влияющая на прирост объема инноваций. В течение всего периода 2000-2020 гг. текущий уровень экономического развития региона был более важен для увеличения объема инноваций, чем траектория их развития. Влияние траектории развития инноваций и уровня экономического развития региона на текущий объем инноваций носит преимущественно компромиссный характер, то есть в конкретный момент времени воздействие чаще оказывал какой-то один из факторов. Это указывает на уязвимость инновационных проектов в рассматриваемый период. Выделяется промышленность Урала и Сибири, где рассматриваемые факторы систематически оказывали комплементарный (совместный) положительный эффект, что значительно увеличивает вероятность успешной реализации инновационных проектов. Полученные результаты представляют интерес в контексте пространственно-временной детализации экономических механизмов инновационного развития регионов России.

Вопросы социально-экономического развития в разрезе городских и муниципальных образований являются важной стратегической задачей государственного управления. Изучение северных городских поселений и оценка тенденций их социально-экономического развития выступает актуальным направлением исследования действующих и разрабатываемых мер государственной поддержки на федеральном и региональном уровнях. Цель настоящего исследования заключается в выявлении эффективных инструментов оценки показателей развития арктических городов, а также определении направлений и тенденций развития в соответствии с национальными стратегическими задачами и приоритетами в вопросах развития Арктического макрорегиона. Информационной исследовательской базой выступают данные Федеральной службы государственной статистики и показатели независимой оценки качества условий предоставления социальных услуг. С методической точки зрения для выявления пространственных особенностей социально-экономического развития городов проведена оценка демографической характеристики, миграционных показателей и результатов независимой оценки качества. Определены типологические группы по численности населения городских поселений, выявлены миграционные характеристики исследуемых городов, выполнен сравнительный анализ условий предоставления социальных услуг населению по отраслям социальной сферы. Полученные результаты могут быть основой для управления и координации программ комплексного развития арктических территорий и их влияния на пространственное развитие страны в целом.

Целью настоящего исследования является пространственное моделирование влияния разработанных передовых производственных технологий на объемы добычи полезных ископаемых, обрабатывающих производств и генерацию электроэнергии в регионах Российской Федерации. Применены модели пространственного лага (SAR) и пространственной ошибки (SEM), а также глобальный и локальный индекс Морана. В качестве исследуемых переменных рассмотрены объемы разработанных передовых производственных технологий, добычи полезных ископаемых, обрабатывающих производств и генерации электроэнергии за 2022 г. Обнаружено, что процессы разработки передовых производственных технологий влияют на отрасли обрабатывающей промышленности и генерацию электроэнергии. Анализ коэффициентов пространственной автокорреляции показал, что в процессах разработки передовых производственных технологий, добычи полезных ископаемых, обрабатывающих производств и электроэнергии регионы формируют кластеры, а также существует положительная пространственная автокорреляция. Субъекты Российской Федерации классифицированы с помощью локального индекса Морана, который позволил определить полюса роста, кластеры высоких значений, территории, испытывающие на себе влияние данных кластеров, и территории с низким значением разработанных передовых производственных технологий, обрабатывающих производств и генерации электроэнергии. Отрицательное значение коэффициента пространственной автокорреляции в модели SAR показало, что увеличение объема разработанных передовых производственных технологий в одном регионе приводит к снижению их уровня в другом. Это свидетельствует о пространственной неоднородности процессов разработки передовых технологий в регионах страны.

Целью социально-экономической политики на любом уровне является повышение уровня и качества жизни населения, что возможно при максимальной реализации имеющегося потенциала территории. В современной науке существует множество подходов как к определению понятия потенциала территории (муниципального образования, региона, государства), так и к его оценке. Большое внимание в исследованиях уделяется инновационному, инвестиционному, экономическому потенциалам регионов, но не проводилось оценки влияния пространственного развития территорий на их потенциал, что и обусловило интерес к проведению представленного в статье исследования. Цель исследования заключалась в разработке методологии оценки потенциала региона, учитывающего влияние пространственного развития анализируемой территории в предшествующий период времени. Достижение поставленной цели осуществлялось с помощью решения ряда задач, таких как раскрытие содержания понятия потенциала территории, определение составляющих элементов структуры потенциала региона, формализация подхода к оценке потенциала территории, анализ потенциала 13 волжских регионов, учитывая влияние корректирующего коэффициента пространственного развития.

Методология исследования включала применение следующих научных методов: контент-анализ, формализацию, статистический анализ, сравнительный анализ. Информационную базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат).

В результате проведенного исследования представлена оценка потенциалов расположенных на р. Волга 13 субъектов РФ, которая учитывает влияние пространственного развития данных территорий в предыдущие периоды времени – 15 и 30 лет.

Today, in order to develop national economies, it is necessary to pay attention to the economies of the regions of the countries. The regional economy is the basis of the national welfare. In the Russian Federation there are a number of problems with regional development, one of which is the differentiated development of the constituent entities of the Russian Federation. Every year, the difference in development increases due to the rapid growth of large economic regions and the lag in regions removed from the central regions. In the context of such key competition factors, this development becomes competitive in the region. The article examines various concepts of and approaches to regional competitiveness that contribute to the formation of comprehensive economic cooperation. Through analysis of statistics on indicators of the socio-economic development of some regions of the Russian Federation, the reason for the observed disproportion was identified. This reason is the outflow of population. A person with strength and skills is a key part of building a regional economic system. To solve problems that arise in the work, a model for increasing regional competitiveness is proposed, which includes three stages. The first is basic, focusing on building the foundations of production; the second stage involves focusing on the development of science and education; and the third is creative, focused on the development of creative industries. Thus, the model proposed by the author meets the criterion of complexity, as well as the requirements for increasing the competitiveness of regions in the medium and long term, which will contribute to the socio-economic development of the constituent entities of the Russian Federation, balance and balance in the level of development of the country as a whole.