ЭКОНОМИКА РЕГИОНА

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.

Молочное животноводство оказывает существенное влияние на характер аграрного производства, эффективность эксплуатации сельскохозяйственных угодий. Цель исследования - выявить особенности и определить значимость влияния молочного животноводства на темпы роста объемов производства сельскохозяйственной продукции и изменение посевных площадей в регионах Нечерноземья России. В качестве методов исследования выбраны эконометрический метод анализа панельных данных, методы пространственной автокорреляции Морана и статистической группировки. В исследовании проанализированы данные Росстата, характеризующие развитие сельского хозяйства и молочного животноводства 29 регионов Нечерноземной зоны России, за период с 1991 по 2021 г. Регионы были сгруппированы с применением метода пространственной автокорреляции Морана в три группы: «север», «центр» и «юг». Установлена существенная дифференциация влияния молочного животноводства на валовый выпуск сельскохозяйственной отрасли. В разные периоды с 1991 по 2021 г. вклад молочного животноводства в валовой продукт сельского хозяйства различался, положительное влияние выявлено в период после 2012 г. В регионах «севера» и «центра» Нечерноземья молочное животноводство является важным фактором, причем чем севернее находится регион, тем сильнее проявляется зависимость. В среднем на «севере» эластичность валового выпуска от выпуска продукции животноводства составляет 0,707, в регионах «центра» эластичность ниже - 0,583 и на «юге» еще ниже - 0,482. Регионы «юга» более пригодны для развития мясного скотоводства, растениеводства, и влияние производства молока здесь статистически не прослеживается. Поголовье коров остается существенным фактором молочного производства для северных и центральных регионов, оказывает влияние на интенсивность использования пашни, размер посевных площадей.

Деградация земель - важная проблема современного общества, которая нашла своё отражение в Целях устойчивого развития ООН (ЦУР). Масштаб деградации земель и её влияние на сельскохозяйственную деятельность приводят к необходимости подробного исследования и применения междисциплинарного подхода с учетом специфических черт и индикаторов, характеризующих данное явление. В настоящей представлен анализ влияния деградации земель сельскохозяйственного назначения на выпуск продукции растениеводства на уровне ферм в одном из ключевых агропромышленных регионов России - Самарской области. В качестве данных использованы показатели, характеризующие средства сельскохозяйственного производства (затраты, площадь возделываемых земель, трудовые ресурсы), а также показатели качества почв, такие как содержание органических веществ (гумуса), доля деградированных земель, эрозия почв. Для выявления взаимосвязи между деградацией земель и выпуском сельскохозяйственной продукции использован метод производственной функции со стохастической границей, поскольку он не только позволяет оценить параметры классической производственной функции, но и учитывает ошибки модели в части рисков и технической неэффективности. Результаты исследования показали, что доля деградированных земель в конкретном регионе умеренно влияет на потенциал растениеводческой продукции. В то же время большая часть факторов производства, таких как затраты на производство, площадь посевов, трудовые ресурсы, напротив, позволяют увеличить производство. Используемый метод и полученные оценки могут быть улучшены, если появится возможность ежегодного сбора и публикации данных о деградации земель и других экономических и экологических индикаторах.

Укрепление научно-исследовательских связей регионов, отвечающих за снижение барьеров распространения знаний между ними, а также усиление эндогенного взаимодействия субъектов хозяйствования для совместного решения технологических проблем страны, является одной из важных стратегических задач развития национальной экономики. Целью исследования является разработка и апробация методического подхода к анализу научно-исследовательских связей регионов, выявляющего интенсивность межрегионального сотрудничества в контексте географической близости авторов, количества совместных статей, а также схожести тематик исследований. Методическую базу исследования составляет библиометрический анализ 1 846 статей, опубликованных в 2023 году в 53 российских рецензируемых экономических журналах, с общим количеством авторов 3 102 человека. Для определения схожести тематик статей использовался текстовый анализ аннотаций, основанный на применении меры TF-IDF и косинусном сходстве. В качестве основных результатов исследования выявлены следующие корреляции: расстояние между регионами оказывает незначительное влияние как на связанность научного экономического пространства, так и на уровень коллаборации между исследователями из разных регионов; связанность научного экономического пространства (как на внутрирегиональном, так и на межрегиональном уровне) напрямую зависит от уровня коллаборации между исследователями, причем на межрегиональном уровне эта зависимость проявляется в большей степени, чем на внутрирегиональном. Также на основе анализа определены условия укрепления научно-исследовательских связей регионов, а именно выстраивание научно-исследовательских сетей с учетом промышленно-технологической и научной специализации регионов, а также наделение драйверной ролью крупных «научных» регионов (по показателю количества публикаций) и оказание поддержки в поиске и реализации новых форм их взаимодействия с другими территориями. Локомотивы научных исследований смогут развивать исследовательский потенциал регионов - участников научных коммуникаций и обеспечивать пространственное внедрение полученных результатов совместных проектов.

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.

При неравномерном социально-экономическом развитии территориальных систем особенно актуальным является поиск приоритетов их пространственного развития для обеспечения устойчивого экономического роста. В ходе исследования была выдвинута гипотеза о том, что приоритетом пространственного развития региона является формирование полюсов роста на территории муниципальных образований с повышенной концентрацией производственных ресурсов, обладающих тесными пространственными взаимовлияниями с окружающими их территориями. Цель исследования заключается в разработке методологического подхода к поиску и обоснованию приоритетов пространственного развития региона на примере муниципальных образований Свердловской области. авторский методологический подход предполагает выделение в квадрантах диаграммы рассевания П. Морана двух подгрупп территорий по уровню пространственного взаимовлияния для поиска действующих и формирующихся полюсов роста и зоны их сильного и умеренного влияния. Для обоснования эффективности выбранных приоритетов применен дифференцированный подход к построению пространственных моделей SAR. В результате сформированы две группы территорий: пространственно взаимосвязанные (полюса роста, территории, образующие пространственный кластер и входящие в их зону влияния) и пространственно удаленные. исследование показало, что пространственными приоритетами развития Свердловской области должно стать формирование полюсов роста на территории муниципальных образований, обладающих повышенным уровнем концентрации размещаемых предприятий, трудовых и инвестиционных ресурсов (гг. нижний Тагил и Каменск-Уральский), а также на территории муниципальных образований, входящих в зону сильного влияния, действующего в регионе полюса роста (городские округа Березовский, Верхняя Пышма, Среднеуральск, Первоуральск, Дегтярск, Ревда, Полевской, Сысертский, Арамильский, Белоярский, каменский и Верхнее Дуброво). необходимо и наращивание тесных кооперационных взаимосвязей между муниципальными образованиями, которые, как показал пространственный автокорреляционный анализ П. Морана, входят в зону сильного влияния Екатеринбургской агломерации. Представленное исследование позволит в дальнейшем обозначить механизмы реализации приоритетов пространственного развития региона.

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.

Необходимость поиска новых источников экономического роста в индустриальных и старопромышленных районах определяет важность исследования взаимосвязи наукоемких бизнес-услуг и промышленного развития в регионах. Цель статьи - проанализировать, насколько российские регионы вовлечены в процесс территориальной сервисизации с точки зрения распространения наукоемких видов деятельности в сфере деловых услуг и способствует ли это росту производительности в рамках реализации стратегии сервисизации промышленных компаний, то есть добавления к выпускаемому продукту услуг. Предложенная авторами аналитическая рамка восполняет разрыв между исследованиями в области последствий применения промышленными компаниями стратегии сервисизации и возможностями развития промышленного потенциала региона за счет сектора наукоемких бизнес-услуг. Работа представляет собой первое исследование с использованием российских данных в области территориальной сервисизации и развивает это направление в экономической литературе в части применяемой методологии исследования. В исследовании предложено использование трехшаговой CDM-модели с фиксированными эффектами для панельных данных. На основе эконометрического оценивания данных компаний обрабатывающей промышленности в 56 регионах РФ в работе обнаружено, что на проникновение наукоемких бизнес-услуг в региональную экономику оказывает положительный эффект увеличение размера рынка и рост числа компаний обрабатывающей промышленности, а предсказанный уровень проникновения наукоемких услуг имеет позитивную связь с сервисизацией промышленных предприятий в регионе. Кроме того, удалось обнаружить положительный эффект от предсказанной доли занятых в сервисизованных компаниях для производительности в промышленных предприятиях, представленный выработкой на одного занятого. Результаты исследования могут быть применены при разработке мер государственной политики в области регионального развития и промышленной политики. Ограничения исследования связаны со сложностью фиксации фактического использования сервисных ОКВЭД российскими промышленными компаниями.

В связи с отсутствием единого подхода к поддержке креативных индустрий и объективной дифференциацией исходных социально-экономических условий в регионах России складываются различные модели участия властей в развитии креативных индустрий. Понимание соотношения факторов, влияющих на креативные индустрии, является одним из ключей к более эффективным целеполаганию и поддержке креативного сектора в российских регионах. Целью настоящего исследования является выявление с использованием метода полиномиальной логистической регрессии объективных факторов, влияющих на качество политики в сфере креативных индустрий в регионах России и определение с помощью кластеризации методом k-средних групп регионов, схожих по профилю реализуемых креативных политик. Определены три группы политик: организованная, самостоятельная и непроявленная. Выявлено, что восемь «организованных» регионов опережают остальные группы по уровню организационного обеспечения (в 5 и 7 раз), по привлекаемым мерам федеральной поддержки (в 1,5 и 1,8 раза), нормативному правовому и стратегическому обеспечению (на 4 % и 8 %) и находятся примерно на одном уровне с двадцатью «самостоятельными» регионами по масштабу региональных мер поддержки. «Организованные» регионы по численности студентов опережают «самостоятельные» в 1,4 раза, а «непроявленные» - в 1,9 раза; по числу патентных заявок -в 2,2 раза и 2,5 раза соответственно; по посещаемости культурных учреждений - на 22 % и 18 %. Моделирование показало, что активности органов власти в поддержке креативных индустрий на региональном уровне способствует сочетание факторов инновационного и культурного развития.

Значительную часть территории России занимают приграничные регионы. Все они в разной степени адаптированы к условиям трансграничного взаимодействия. В представленной статье рассматриваются экономические и институциональные условия взаимодействия регионов России и Казахстана на сибирском участке государственной границы в рамках так называемых «трансграничных макрорегионов». В перечень исследуемых приграничных регионов обеих стран включены регионы, имеющие друг с другом общие границы. Целью статьи является обоснование выбора направления в формировании трансграничного макрорегиона в створе российско-казахстанской границы, обладающего оптимальным набором признаков сочетаемости между входящими в его состав приграничными регионами. основными задачами исследования являются оценка готовности приграничных регионов обеих стран к сотрудничеству друг с другом; определение перечня показателей, лежащих в основе мониторинга развития сопредельных регионов, и типологизация регионов по отношению к осуществлению трансграничного взаимодействия. Выдвигается гипотеза о равной готовности приграничных регионов России и Казахстана к налаживанию трансграничного сотрудничества и формированию устойчивых экономических отношений в рамках макрорегиона. В статье представлена концептуальная модель трансграничного макрорегиона, включающая в себя общность границ сопредельных регионов, их экономическую специализацию и инфраструктурную обеспеченность. Представлена типология приграничных регионов на основе оценки инфраструктурной обеспеченности региона и его экономической активности, по результатам которой определено лидерство Новосибирской области и Павлодарской области. Сравнительный анализ позволил выделить три варианта образования трансграничных макрорегионов, основанные на соотнесении показателей географически близких и открытых друг другу приграничных регионов обеих стран по ведущему в рамках каждого макрорегиона российскому региону - Омскому, Новосибирскому и Алтайскому. определена ведущая роль новосибирского направления в формировании трансграничного макрорегиона. Полученные результаты могут быть использованы органами государственной власти для разработки концепции развития приграничных регионов страны, обоснования перспективных мер реализации пространственной стратегии государства.

В 2021 г. в России были утверждены региональные стратегии цифровой трансформации. Авторы данного исследования предположили, что существует положительная корреляция между уровнем социально-экономического развития, накопленным опытом цифровизации региональной экономики и потенциалом достижения регионами поставленных задач цифровой трансформации. Для проверки этой гипотезы было проведено ранжирование регионов РФ по потенциалу достижения установленных ими плановых показателей на основе адаптивного автоматизированного метода главных компонент, дополненного анализом среды функционирования (PCA-DEA). Для проведения исследования выбраны 2 блока показателей в качестве входов модели: уровень развития икТ-сектора в регионе (18 индикаторов) и уровень социально-экономического развития региона за 2022 г. (20 индикаторов). В качестве выхода модели были отобраны показатели, по которым у регионов в выборке были запланированы измеримые результаты на 2023 г. (всего 43 индикатора). В выборку вошли все регионы РФ, за исключением ДНР, ЛНР, Запорожской и Херсонской областей из-за отсутствия стратегий цифровой трансформации по состоянию на 1 июля 2023 г., города Москвы, проходящей трансформацию по стратегии «Умный город», а также Чукотского АО, запланировавшего результаты по менее 30 % показателей. В результате мы получили пять групп регионов, распределенных по убыванию шансов достижения плановых показателей цифровизации. Место в рейтинге зависит не только от уровня цифровизации и социально-экономического развития, но и от полноты включения в программу цифровой трансформации стратегических показателей. При этом имеют место значительные отклонения планируемых регионами показателей от рекомендуемых профильными министерствами. Используя декомпозицию интегрального показателя и посредством расчета коэффициентов корреляции, мы выявили факторы, определившие позиции регионов в рейтинге. Разработанная методология позволила учесть как структуру данных, так и эффективность планирования в политике цифровизации, что способствует определению наиболее эффективных стратегий и принятию правильных решений для дальнейшего развития цифровой экономики. Полученный результат может быть использован как для внутренней аналитики оценки результатов реализации стратегии цифровой трансформации конкретного региона, так и для внешней аналитики - при сравнении достигнутых результатов и построения региональных рейтингов.