«З. А. Васильева, Т. П. Лихачёва ИННОВАЦИОННЫЕ ФАКТОРЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА ТЕРРИТОРИЙ Монография Красноярск СФУ 2012 УДК 330.35.001.895 ББК 65.9(2Рос)-551 В192 Рецензенты: В. В. Глухов, д-р экон. наук, проф., проректор ...»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

З. А. Васильева, Т. П. Лихачёва

ИННОВАЦИОННЫЕ ФАКТОРЫ

ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА

ТЕРРИТОРИЙ

Монография

Красноярск

СФУ 2012 УДК 330.35.001.895 ББК 65.9(2Рос)-551 В192 Рецензенты:

В. В. Глухов, д-р экон. наук, проф., проректор Санкт-Петербург.

гос. техн. ун-та;

О. В. Иванов, д-р экон. наук, проф.

Васильева, З. А.

В192 Инновационные факторы экономического роста территорий :

монография / З. А. Васильева, Т. П. Лихачёва. – Красноярск :

Сиб. федер. ун-т, 2012. – 108 с.

ISBN 978-5-7638-2607- Рассмотрены проблемы и тенденции инновационного роста территорий, факторы и условия обеспечения устойчивости их развития и повышения эффективности управления. Предложены методические подходы, учитывающие разграничение полномочий исполнительной власти по управлению, позволяющие оценить их вклад в развитие территорий.

Предназначена специалистам регионального и муниципального уровней управления, научным работникам, преподавателям, аспирантам и магистрантам экономических направлений подготовки.

УДК 330.35.001. ББК 65.9(2Рос)- © Сибирский федеральный ISBN 978-5-7638-2607- университет,

ВВЕДЕНИЕ

В современной экономике устойчивый экономический рост является главным ориентиром развития страны, регионов и муниципальных образований, а количественные и качественные показатели экономического роста – предметом научных дискуссий и практического воплощения, доказывающим необходимость развития экономического потенциала субъектов с высоким конечным эффектом отдачи. И здесь на первый план выходит качество экономического роста как обобщающая характеристика использования ресурсов, израсходованных на получение определенного уровня экономического роста, эффективности системы управления и оптимального распределения получаемых социально-экономических результатов.

Особую актуальность исследование экономического роста приобретает на региональном и муниципальном уровнях. Если оценка эффективности использования экономического потенциала регионов периодически осуществляется, а его динамика анализируется с помощью мониторинга, то на уровне муниципальных образований, особенно районов, небольших городов и поселков городского типа, такие исследования практически не проводятся. Использование их потенциала производится региональными властями по стандартному перечню показателей, как правило, связанных с показателями отчетности регионов перед федеральной властью. Более глубокий анализ причин полученных высоких или низких значений показателей не осуществляется, тем более не дается количественная оценка влияния уровней власти на их достижение.

Системность решения поставленной задачи предполагает анализ и оценку факторов экономического роста, а также роли власти в повышении экономической эффективности использования ресурсов территорий.

Территориальная эффективность как экономическая категория отражает результат социально-экономической деятельности на единицу затрат или ресурсов потенциала территорий. В связи с этим различают два основных аспекта ее выражения: затратный и ресурсный, каждый из которых статистически характеризуется системой показателей. Следовательно, можно рассматривать экономический рост территорий с точки зрения влияния экстенсивных и интенсивных факторов, присущих каждому из этих подходов. Сегодня для муниципальных районов, небольших городов и поселков характерен экономический рост, основывающийся на экстенсивном росте потребления ресурсов и снижении их потенциала. Так, наблюдающееся в Красноярском крае в результате переоценки увеличение стоимости основных фондов и оборотных средств, рост численности работающих, Введение повлиявшие на положительный эффект от производительности труда, свидетельствуют о большем влиянии экстенсивных факторов. Однако повышать экономический потенциал территорий необходимо за счет интенсификации хозяйственных процессов, рекуперации части потребленных ресурсов и воспроизводства ресурсной базы за счет полученных результатов.

В этом случае речь может идти о качественных социально-экономических изменениях, которые инициируются не только бизнесом, но и властью и находятся в зоне ее ответственности и контроля.

Исследование факторов экономического роста, направленных на качественное совершенствование воспроизводственных процессов, невозможно без инновационного подхода, обеспечивающего их устойчивость.

В целом устойчивость экономического роста представляет собой сложную научно-методологическую задачу. Основной проблемой здесь следует признать значительную дифференциацию территорий по занимаемой площади, обеспеченности ресурсами, специализации, политике руководства, механизмам управления и т. д.

Авторы определили объектом своего исследования муниципальные образования Красноярского края с инновационными факторами, потенциалом их экономического роста и механизмами совершенствования управления, направленными на обеспечение системного качества протекающих в них социально-экономических процессов.

Теоретической и методической базой исследования явились научные публикации зарубежных и российских специалистов, а также результаты собственных исследований авторов монографии, проводимых более десяти лет по различным аспектам социально-экономического развития муниципальных образований Красноярского края.

Среди наиболее значимых методических результатов следует считать подход, реализованный в рамках Красноярского края и позволяющий составить рейтинг территорий по эффективности управления, основывающейся на оценке влияния уровней власти на использование их ресурсного потенциала.

Среди зарубежных исследователей можно выделить работы Ф. Перу, Ж. Будвиль, П. Пошье, Х. Р. Ласуэн, Т. Хегерстранд и др., рассматривающих экономическое развитие в рамках различных схем пространственной организации деятельности. Особенности пространственной организации деятельности в различных муниципальных образованиях безусловно влияют на их воспроизводственные процессы и экономический рост. Учет этих особенностей позволяет адаптировать имеющиеся инструменты управления под конкретные задачи и таким образом влиять на эффективность территориального развития.

Следует выделить также наиболее значимые работы российских исследователей. Среди них С. Н. Барзилов, В. К. Бугаев, А. И. Гаврилов, А. Г. Гранберг, О. В. Иншаков, Н. Н. Некрасов, И. И. Сигов, А. Г. Чернышёв, О. Н. Шкаратан. Предложенные ими модели экономического роста позволяют рассматривать исследуемую проблему с различных точек зрения, создают научную основу для расширения и углубления методик анализа и оценки получаемых результатов.

Авторами монографии предлагаются методические подходы к выбору и оценке инновационных факторов экономического роста и формированию информационно-аналитических моделей показателей, характеризующих экономическую устойчивость и эффективность управления территориями, а также приводятся практические результаты их реализации, позволяющие принимать решения по актуализации программ социально-экономического развития территорий и совершенствованию механизмов управления.

Глава 1. ПРОБЛЕМЫ И ТЕНДЕНЦИИ

ИННОВАЦИОННОГО РОСТА ТЕРРИТОРИЙ

Экономический рост является ключевой целью любого государства и важнейшим фактором успеха страны в среднесрочном и долгосрочном периодах. В России, потерявшей в 1990-е годы и за время продолжающегося сегодня мирового экономического кризиса почти половину своего экономического потенциала, это одна из самых актуальных проблем.

Выделяют три типа экономического роста:

• преимущественно экстенсивный, основанный на вовлечении и наращивании капитальных, а также трудовых ресурсов. Обычно он выражается в строительстве новых предприятий, освоении месторождений, вовлечении в хозяйственный оборот неиспользованных земель и незадействованных трудовых ресурсов и др.;

• преимущественно интенсивный, связанный с повышением эффективности и производительности труда, с ростом отдачи от всех видов ресурсов;

• инновационно-инвестиционный, имеющий приоритетное значение для ресурсов постиндустриального развития, таких как наука, информация и информационные технологии, профессиональное и общее образование, наукоемкие макротехнологии.

В современных российских условиях задача роста экономики и благосостояния населения может быть решена только путем повышения эффективности использования ресурсов. Этот путь прошли все экономически развитые страны, сделавшие ставку не на ресурсы экстенсивного роста, а на интенсификацию экономики, что позволяет им поддерживать необходимые темпы экономического роста при высоком уровне благосостояния.

Интенсивный тип экономического роста связан со значительными инвестициями в новые капитальные блага, в научно-технические, социальные и гуманитарные нововведения, в производство знаний и информации, в непрерывное образование. Осуществление подобных инвестиций, характерное для наиболее развитых и динамично развивающихся стран, позволяет достичь высокой производительности труда, основанной на качественном и эффективном использовании людских, капитальных и технологических ресурсов. В то же время ориентация на природные ресурсы, Проблемы и тенденции инновационного роста территорий характерная для развивающихся стран, может создать благоприятные условия для экономического роста только в отдельные периоды, но не предопределяет успеха развития страны в долгосрочной перспективе, а следовательно, и неэффективна.

Несмотря на значительный в последние годы прирост инвестиций в основной капитал и ввод основных фондов в России, абсолютный объем этих показателей в сопоставимых с предыдущими периодами ценах остается низким. Поэтому при оценке экономического роста необходимо учитывать следующие объективные факторы, ограничивающие его потенциал сегодня: изношенность существующих производственных мощностей и низкая конкурентоспособность выпускаемой на них продукции; высокая капиталоемкость и длительность освоения новых месторождений энергетических и сырьевых ресурсов; продолжающийся отток российского капитала за рубеж; высокая налоговая нагрузка.

Всё вышесказанное требует обоснования новых подходов к формированию стратегии экономического роста, выработки механизмов, форм и методов ее наиболее эффективного осуществления, которые были бы адекватны природному, научно-техническому, человеческому, интеллектуальному потенциалу страны и задачам восстановления ее ведущих позиций в мировой экономике.

Мировой инновационный рынок фактически закрыт для России. Частично это объясняется структурным несоответствием проводимых в российской промышленности исследований и разработок со спросом на мировом рынке. Так, значительная часть российских исследований проводится в целях развития тяжелой промышленности (машиностроение, металлургия) и химической отрасли. Однако эти направления инноваций ориентированы в основном на удовлетворение спроса стран-аутсайдеров, финансовые возможности которых ограничены. Большинство же развитых стран мира стремятся формировать новые наукоемкие отрасли на стыке различных областей знаний и предъявляют спрос на инновации нетрадиционного типа. Таких инноваций российская промышленность в достаточных объемах пока предложить не может, в связи с чем ее инновационные процессы ограничиваются своими традиционными видами и распространяются в основном на внутреннем рынке, финансовые возможности которого ограничены. В результате объем импортных операций в целом по промышленности превышает экспорт.

В ближайшие годы данная тенденция должна привести к дальнейшему наращиванию импортируемых технологий. Вместе с тем сохранение данного процесса на достаточно длительную перспективу может иметь отрицательные макроэкономические последствия в силу того, что импорт технологий, в свою очередь, вызывает зависимость страны от импорта материально-вещественных компонентов, обеспечивающих реализацию технологий.

По итогам 2010 года Россия опережала ведущие экономически развитые страны по темпам экономического роста. Однако, имея высокие номинальные темпы роста ВВП, Российская Федерация остается на более низкой позиции по качеству макроэкономической динамики и приростной конкурентоспособности. При этом в основу расчета качества экономического роста положен индексный метод, а критерий качества экономического роста определяется по формуле [62] где S – критерий качества экономического роста; Y – индекс ВВП (квартальный, годовой); Dy – индекс-дефлятор ВВП; |Y | – модуль индекса ВВП.

Результаты расчетов, полученные с использованием данной методики для регионов РФ, приведены в табл. 1. Анализ полученных данных свидетельствует о снижении качества экономического роста за 2009–2010 гг.

как в целом по РФ, так и по ее субъектам. В 2009 г. ВВП РФ номинально вырос на 6,4 %, а индекс-дефлятор составил 19,7 %. При таких значениях показателей, составляющих качество экономического роста, критерий S принимает отрицательное значение (–2,08). Низкое значение критерия в 2009 г. сохранило тенденцию падения и в 2010 г. В сравнении с большинством развитых стран мира Россия по критерию S стабильно занимает последнее место. В ряде регионов РФ в 2010 г. качество экономического роста снизилось в 2 раза. Среди них Воронежская и Костромская области, Красноярский край.

Оценка критерия качества экономического роста в РФ и ее регионах* Критерий качества * Рассчитано по данным сайта: www.rosstat.ru Проблемы и тенденции инновационного роста территорий В сложившейся ситуации только рычагов косвенного регулирования инвестиционного процесса недостаточно. В условиях сбалансированности бюджета или его профицита государство в лице федерального центра и органов управления субъектов Российской Федерации может напрямую финансировать приоритетные инвестиционные проекты инновационного характера, например лизинг в производстве и эксплуатации гражданских самолетов, сельскохозяйственной техники, в сфере инфраструктуры (жилищное и дорожное строительство) и др.

Анализ динамики реального ВВП и доли государственных расходов в ВВП в индустриально развитых и постсоциалистических странах Восточной и Центральной Европы свидетельствует о том, что государственные расходы на уровне 40–50 % ВВП сопровождаются стабильным экономическим ростом.

Стимулирование качественного экономического роста возможно различными способами. Активная экономическая политика государства и корпоративного сектора, как главного источника инвестиций, должна способствовать ускоренному обновлению основного капитала и росту его инновационной составляющей.

Государственная поддержка реального сектора экономики может осуществляться путем:

• создания условий для самофинансирования предпринимательской деятельности за счет прибыли и амортизационных отчислений (вариант I);

• предоставления налоговых льгот дифференцированно по отраслям экономики и регионам для роста и использования всех источников инвестиций (вариант II).

При выборе оптимального варианта стимулирования инвестиционной деятельности необходимо учитывать следующее:

• экономика в России сохраняет неустойчивость. Доля убыточных предприятий (по отраслям экономики) остается значительной. Основные фонды их изношены, амортизационные отчисления незначительны, внешние источники инвестиций отсутствуют;

• имеется тенденция к концентрации в федеральном бюджете основных финансовых ресурсов, формируемых в регионах.

С учетом этих обстоятельств, реальный экономический рост территорий возможен под воздействием двух основных факторов: «генетических» (внутренних) и «наведенных» (внешних), вызванных импульсами программно-проектных решений крупных корпораций или государства.

Внешние факторы затрагивают, как правило, ограниченное число субъектов. Для них общим итогом может быть либо кратковременный всплеск экономической активности с его затуханием по окончании реализации подобных проектов, либо перевод экономики территорий на новый уровень развития.

«Генетические» факторы обеспечивают территориям, оказавшимся вне зоны активных внешних воздействий, более спокойную динамику развития, основанную на собственных потенциях и успешности институтов развития, в том числе вызываемых государственной социально-экономической политикой. Слабое восприятие многими территориями реформ федерального центра в области промышленной, инвестиционной, инновационной политики объясняется низким уровнем экономического развития территорий и отсутствием условий (институциональных и ресурсных) для реализации реформ.

Государственное стимулирование экономического роста сопровождается усилением территориальных различий: выделением территорий, в которых предлагаемые новации находят позитивный отклик, и территорий со слабой реакцией на инициативы органов управления. Следуя этой логике, можно выделить устойчиво воспроизводимые типы и уровни территориального развития, последовательное движение по которым сопровождается качественными изменениями экономической, институциональной и социальной структуры муниципальных образований, отражающимися в соответствующих показателях.

Сравнительная оценка качественных изменений в экономике муниципальных образований возможна с использованием 6-компонентных показателей-индикаторов: средняя заработная плата, душевой ВРП, производство товаров на душу населения, развитость потребительского рынка (оборот розничной торговли и платные услуги в расчете на одного жителя), душевые инвестиции, бюджетная обеспеченность, которые в совокупности характеризуют индексы развития регионов по федеральным округам.

Территориальное развитие, особенно в рамках муниципальных образований, затрагивает вопросы конкурентоспособности и индикаторов ее измерения. При этом необходимо учитывать, что конкурентоспособность как понятие изменяется во времени. Так, если конкурентоспособность в недавнем прошлом базировалась на сравнительных преимуществах продукта и его ценовой конкуренции, то в настоящее время в основе конкуренции лежат инновации и знания.

Конкурентоспособность территорий имеет свои особенности и новации. Согласно трактовке, принятой в ЕС, экономика страны является конкурентоспособной, если ее население имеет достаточно высокий и растущий уровень жизни и высокий уровень занятости на устойчивой основе.

Иными словами, уровень экономической активности не должен приводить к неустойчивому внешнему платежному балансу экономики и ставить под сомнение благосостояние будущих поколений. Традиционным критерием конкурентоспособности экономики и уровня жизни является показатель «ВВП на душу населения», дополняемый рядом индикаторов для учета паПроблемы и тенденции инновационного роста территорий раметров социальной сферы, охраны окружающей среды, здравоохранения, благосостояния населения, уровня его занятости (доля занятого трудоспособного населения) и производительности труда (ВВП на одного занятого).

Производительность труда является показателем конкурентоспособности: рост производительности повышает конкурентоспособность, а это, в свою очередь, способствует более высоким темпам роста ВВП, что обусловливает увеличение занятости населения. В долгосрочной перспективе всегда существует прямая зависимость между производительностью труда и уровнем занятости.

Политика ЕС в отношении конкурентоспособности состоит в развитии неценовой конкуренции с целью поддержания и повышения уровня жизни населения, социальных и моральных ценностей. Соответственно Евросоюз делает акцент на структурных факторах, определяющих конкурентоспособность и способствующих долгосрочному росту, в частности в сфере НИОКР и инноваций, информационных технологий и человеческого капитала.

Применительно к конкурентоспособности существует четкая взаимосвязь между инновациями, человеческим капиталом и информационными технологиями. Способность к инновациям считается лучшим ответом глобальной конкуренции, необходимости адаптироваться к изменениям технологий и постоянно производить новую продукцию. Способность постоянно внедрять инновации напрямую связана с образовательным уровнем населения. Информационные технологии являются ключевым элементом политики развития знаний.

В целом в ЕС развитие конкурентоспособности регионов зависит от модернизации и диверсификации производственной структуры (путем развития наукоемкой хозяйственной деятельности и инноваций) по достижении достаточного уровня физической инфраструктуры и человеческого капитала. При этом устойчивость развития должна оцениваться с точки зрения воздействия на окружающую среду.

Ключевыми инструментами развития конкурентоспособности регионов в Евросоюзе являются структурные фонды, объединяющие различные направления политики повышения конкурентоспособности и производительности региональных экономик для увеличения их доходности в долгосрочной перспективе. Фонды поддерживают инвестиции в инфраструктуру, человеческий капитал, реализацию инновационных возможностей и улучшение состояния окружающей среды.

Для определения индикаторов измерения конкурентоспособности регионов Европейской комиссией используется методика бенчмаркетинга (с акцентом на структурных индикаторах в области инноваций, условий деятельности предприятий, новых технологий и т. д.).

Рассмотрим в качестве примера индикаторы для измерения конкурентоспособности, применяемые в отчетах Еврокомиссии об экономической и социальной интеграции, и индикаторы мониторинга и оценки, применяемые в рамках структурных фондов.

Для сравнения регионов друг с другом и определения уровня их развития и конкурентоспособности Еврокомиссией предложена следующая классификация основных региональных индикаторов:

• экономика (ВВП на душу населения, уровень покупательной способности, занятость по отраслям экономики, количество заявок на европейский патент);

• рынок труда (уровень безработицы, прежде всего среди женщин, молодежи; безработица; уровень занятости населения в возрасте 15–64 лет);

• демография (численность населения; плотность населения на 1 кв. км; процент населения в возрасте до 15 лет, 15–64 и более 65 лет);

• образование (образовательный уровень лиц в возрасте 25–29 лет).

Следует обратить внимание на то, что используемая Еврокомиссией методология предполагает сравнение не всех индикаторов конкурентоспособности регионов, а только тех, которые оказывают на нее наиболее существенное влияние. Относительная значимость индикаторов конкурентоспособности определяется по каждому региону с учетом особенностей его развития.

Индикаторы мониторинга и оценки программ и проектов, финансируемых или получающих дополнительное финансирование из средств структурных фондов, включают:

• индикаторы продукта;

• индикаторы результата;

• индикаторы воздействия.

Для каждой сферы деятельности разработаны свои индикаторы. Так, в отношении сферы научных исследований, развития технологий и инноваций (НИРТИ) применяются:

индикаторы продукта: количество поддержанных исследовательских проектов; число аспирантов (мужчин, женщин), получивших поддержку;

индикаторы результата: процент успешно завершенных проектов (публикаций и т. д.); число исследователей, получивших ученую степень (мужчин, женщин);

индикаторы воздействия: количество разработанных инноваций; количество новых предприятий, открытых исследовательским персоналом.

Кроме того, для сферы инноваций и передачи технологий, создания сетей и партнерств между предприятиями и/или исследовательскими институтами применяются:

Проблемы и тенденции инновационного роста территорий индикаторы продукта: количество компаний, получивших финансовую поддержку на реализацию проектов НИР и приобретение технологий;

количество проведенных консультаций и тренингов;

индикаторы результата: увеличение бюджета малых и средних предприятий (МСП) на подготовку кадров (%);

индикаторы воздействия: число бенефициаров (лиц), начавших бизнес через два года (мужчин, женщин); рост добавленной стоимости продукции через 1,5 года; повышение производительности труда работников в результате повышения квалификации (рост оборота на одного работающего, %); валовая/чистая занятость, созданная или сохраненная через два года (количество рабочих мест и процент от общей занятости).

В отношении транспортной инфраструктуры используются:

индикаторы продукта: протяженность построенных или реконструированных высокоскоростных железных дорог; степень завершенности строительства; протяженность усовершенствованного железнодорожного полотна;

индикаторы результата: сэкономленное время (время в пути, умноженное на грузовой и пассажирский поток); доступность (сокращение эквивалента скорости по прямой линии);

индикаторы воздействия: увеличение грузового и пассажирского потока через один год; воздействие на окружающую среду (повышение/снижение); изменение шумовой нагрузки; валовая/чистая занятость, созданная или сохраненная через два года (количество рабочих мест и процент от общей занятости).

Европейские государства активно занимаются поиском и обоснованием индикаторов региональной конкурентоспособности. К основным исследованиям в этом направлении можно отнести следующие:

«Индикаторы региональной конкурентоспособности». Исследование осуществлено Министерством торговли и промышленности Великобритании. Выбранные 14 индикаторов, по мнению авторов, дают сбалансированную картину региональной конкурентоспособности. Однако многие факторы влияют не на уровень региональной конкурентоспособности, а на результаты, ее отражающие;

«Бенчмаркетинг конкурентоспособности центральных графств Великобритании». Проведено сравнение конкурентоспособности данного региона с другими регионами Европы, и сделана попытка определить меры, позволяющие повысить конкурентоспособность региона. В исследовании используется многомерная модель бенчмаркетинга региональной конкурентоспособности, включающая 55 сравнительных показателей, каждому из которых присвоен определенный рейтинг;

«Исследование регионального инвестиционного климата». В исследовании разработана методология бенчмаркетинга для измерения качества регионального инвестиционного климата в 40 регионах Европы, определяемого по результатам опросов предпринимателей. Переменные, использованные в исследовании, разделены на две группы: индикаторы, отражающие рыночные отношения, и факторы производственной среды.

Обобщая европейский опыт выбора факторов и индикаторов оценки экономического роста в рамках муниципальных образований, авторы настоящей монографии предлагают выделить следующие основные индикаторы:

• индикаторы ресурсов (демография, рынок труда, природные ресурсы);

• индикаторы условий (экономика, инновации, производственная и рыночная инфраструктура, социальная сфера, экология);

• индикаторы результата (эффективность).

Включение этих индикаторов в модель экономического роста позволяет измерять конкурентоспособность территорий, осуществлять ее мониторинг и управление.

1.2. Моделирование экономического роста территорий 1.2.1. Два основных направления моделирования Научный анализ и прогнозирование территориального развития требуют системного подхода, учитывающего объективное единство и взаимосвязь всех элементов и аспектов воспроизводственного процесса. Анализ современного состояния теории и практики прогнозирования экономического роста показывает, что существуют два основных направления моделирования экономического роста.

Первое направление предусматривает построение производственных функций, связывающих экономический рост с динамикой факторов производства. В этом случае экономика рассматривается как целостная структурная единица, на входе которой – ресурсы, а на выходе – результат функционирования экономики в форме валового выпуска или валового внутреннего продукта. Ресурсы рассматриваются как аргументы, а валовой выпуск или валовой внутренний продукт – как функция.

Второе направление предполагает моделирование производства и потребления на основе многосекторных моделей и межотраслевого баланса. В этом случае экономика рассматривается состоящей из конечного Проблемы и тенденции инновационного роста территорий числа секторов или отраслей, производящих один или несколько продуктов. Экономический рост моделируется на основе баланса спроса и предложения факторов производства в секторах экономики.

Рассмотрим первое направление, получившее наибольшее распространение в исследованиях российских и зарубежных авторов: производственные функции относительно просты, ориентированы на показатели статистики, позволяют трансформировать стратегические решения по развитию территорий в конкретные модели и оценивать их результативность.

1.2.2. Моделирование на основе производственных функций Обзор научных публикаций по рассматриваемой тематике позволяет считать, что имеется достаточно типов и классов моделей экономического роста на основе производственных функций, отличающихся глубиной описания явлений, методами построения и областью применения. Несмотря на это разнообразие, в общем виде модель экономического роста можно представить в виде следующего функционала:

где Y – объем выпуска; F – производственная функция (модель), учитывающая важнейшие факторы экономического роста: физический капитал (K); людские ресурсы (человеческий капитал) (L); технологию производства (P); природные ресурсы (N).

При этом исходят из предположения, что рассматриваемый сектор экономики (или экономика в целом) моделируется как единое предприятие, функционирующее по принципу «затраты ресурсов – выпуск продукции» в границах потенциальных возможностей. Модель (2) позволяет ответить на следующие два вопроса:

• каким образом факторы влияют на выпуск (вид производственной функции)?

• каким образом моделируется динамика каждого из факторов – экзогенно (задается извне) или эндогенно (вычисляется внутри модели)?

В зависимости от ответа на этот вопрос, модели экономического роста делятся на экзогенные и эндогенные.

Общепринятого подхода, каким именно набором свойств должна обладать производственная функция вида (2), не существует. Обычно требуется, чтобы она обладала как минимум следующими свойствами:

1) F(0, …, 0) = 0, т. е. выпуск невозможен при отсутствии ресурсов;

2) если K* > K, то F(K*, L) > F(K, L); или если L* > L, то F(K, L*) > F(K, L). То есть при увеличении затрат всех ресурсов выпуск растет;

3) F/K 0, и F/L 0, т. е. при увеличении затрат любого из ресурсов, при неизменном количестве остального, выпуск не уменьшается.

Функция Леонтьева. В основе первых моделей экономического роста лежит производственная функция Леонтьева с двумя факторами и постоянными технологическими коэффициентами затрат (постоянная средняя производительность факторов производства) [13]:

где a и b – средняя производительность капитала и труда соответственно.

Функция Леонтьева предполагает оценку возможностей роста объема выпуска с точки зрения наличия трудовых и капитальных ресурсов отдельно. Так, если aK > bL, то существуют избыточные производственные мощности, а при aK < bL имеет место безработица. Оба фактора производства будут использованы полностью только при aK = bL.

Линейная производственная функция. Другой простейшей производственной функцией является линейная производственная функция которую использует Бюро статистики труда США в аналитических разработках.

Здесь A(t) – коэффициент многофакторной производительности, который рассчитывается по методике, описанной в [87]; K(t) и L(t) – затраты капитала и труда; t – период времени; aK, bL – весовые коэффициенты.

Коэффициенты aK и bL рассчитываются как средние значения затрат капитала и труда за 10-летний период, aK + bL = 1.

Капитал измеряется как накопленный поток услуг, оказываемых физическими активами. Физический капитал состоит из зданий и сооружений, оборудования, земли и запасов оборотных средств; финансовый капитал не рассматривается. Измерение капитала производится на основании данных национальных счетов по реальным валовым инвестициям в амортизируемые активы и запасы оборотных средств с использованием метода непрерывной инвентаризации, который учитывает непрерывное вложение капитала (инвестиции) и выбытие устаревшего капитала. Резерв капитала Проблемы и тенденции инновационного роста территорий измеряется на конец года как взвешенная сумма прошлых инвестиций. Затраты капитала K(t) определяются как сумма изменения запасов по рассматриваемым видам активов. По методологии Дж. В. Кендрика [91], для упрощения расчетов вместо затрат капитала в качестве K(t) используют сумму валового фиксированного капитала (оборудование, здания и сооружения) и оценки земли и запасов.

Затраты труда L(t) представляют собой сумму оплаченных часов работы всех занятых в производстве продукта, используемого при формировании показателя выпуска Y(t).

Производственная функция Кобба – Дугласа. В более поздних исследованиях экономический рост представляется как результирующая совокупного влияния уже трех основных факторов: трудовых ресурсов, основного капитала и технического прогресса. Чаще всего в таких моделях использовались различные модификации производственной функции Кобба – Дугласа [95], которая соответствует неоклассической концепции агрегированного капитала и закону убывающей отдачи. Эта производственная функция является наиболее популярной в теоретических и прикладных исследованиях, поскольку сочетает в себе простоту экономической записи, очевидную экономическую интерпретацию и относительную легкость определения численных значений ее параметров (в частности, за счет линеаризации).

Функция Кобба – Дугласа имеет вид где А – масштабный коэффициент; e – множитель нейтрального технического прогресса (основание натурального логарифма); – параметр эффективности (объем выпуска на единицу ресурсов); t – время; K – фактор капитала; – чувствительность физического капитала; L – фактор рабочей силы; – чувствительность человеческого капитала.

Функция Кобба – Дугласа положена в основу модели Р. Солоу [59].

Модель Солоу. В современной научной литературе модель Солоу называют функцией с постоянной эластичностью замещения или CESфункцией. Основное отличие CES-функции заключается в том, что она включает постоянную эластичность замещения, отличную от единицы (как в функции Кобба – Дугласа) и нуля (как в модели Леонтьева). CESфункция имеет вид Это однородная функция первой степени, так что отдача от масштаба постоянна.

Здесь – параметр эффективности, определяющий объем продукции при данных затратах ресурсов; – параметр, отвечающий за распределение фактора дохода (0 < < 1); р – параметр, являющийся простой функцией эластичности замещения, поэтому = 1/(1 + p).

Предельное значение капитала K = –p(Y/K)1 – p.

Пределы для величины р выводятся из :

когда эластичность бесконечна, р = 1;

когда эластичность равна нулю, р =.

Подбором подходящих значений CES-функцию можно привести как к функции Леонтьева, так и к функции Кобба – Дугласа. Когда стремится к единице (т. е. р 0), CES-функция переходит в функцию Кобба – Дугласа.

Модель Харрода и Домара. Вне зависимости от типа используемой производственной функции практически во всех моделях экономического роста используется одна и та же модель динамики основного капитала, предложенная еще представителями посткейнсианской экономической школы Р. Харродом и Е. Домаром:

где dK(t)/dt – скорость изменения основного капитала; I(t) – валовые капиталовложения в единицу времени; – норма амортизации (выбытия).

Согласно данной модели прирост основных фондов осуществляется за счет инвестиций, а выбытие задано постоянной долей стоимости капитала. Валовые капиталовложения I(t) определяются из объема выпуска Y в соответствии с заданной нормой накопления s:

где 0 < s < 1.

Модель динамики трудовых ресурсов, как правило, задается экспоненциальной зависимостью, соответствующей гипотезе о постоянном темпе прироста рабочей силы:

Здесь L0 – базовое значение трудовых ресурсов; е – основание натурального логарифма; n – темп прироста трудовых ресурсов.

Для моделирования связи труда и капитала неоклассическая теория экономического роста использует понятие «капиталовооруженность труда», характеризующее величину капитала, приходящегося на работника:

Проблемы и тенденции инновационного роста территорий Для измерения влияния совокупного капитала на выпуск продукции О. Зверев [29] предлагает использовать индекс производительности живого труда на единицу капитала либо индекс фондоотдачи на единицу живого труда:

где Y – выпуск, измеренный как полная добавленная стоимость; L – примененный живой труд; K – среднегодовая стоимость основного и оборотного капитала.

Основной капитал и трудовые ресурсы относятся к экстенсивным факторам экономического роста. В последнее время внимание экономистов, занимающихся проблематикой экономического роста, переключилось на научно-технический прогресс (НТП) как главный интенсивный источник экономического роста. Моделирование экономического роста в связи с этим развивается в двух направлениях, а именно через оценку:

1) динамики агрегатных показателей, измеряющих экономический рост;

2) процессов активизации и распространения знаний и нововведений.

Моделирование динамики агрегатных показателей тесно связано с используемыми производственными функциями. Первоначальные модели научно-технического прогресса состояли в определении отношения выпуска Y к той его части, которая соответствовала «вкладу» труда L и капитала К:

Здесь – оценка результирующего «вклада» научно-технического прогресса в экономический рост.

Интерпретировать результаты анализа роста экономики с учетом научно-технического прогресса удобнее в темповых характеристиках. Для производственной функции типа Кобба – Дугласа (5) соотношение между темпами (у) имеет вид где k – удельная капиталоемкость; l – удельная производительность.

Производственная функция (5), для которой = 0,25, = 0,75, = 0,02, интерпретируется таким образом: увеличение основных фондов (капитала) на 1 % ведет к приросту выпуска (при фиксированной численГлава ности занятых) на 0,255; увеличение численности занятых на 1 % вызывает соответственно прирост выпуска на 0,75 %. Это так называемые экстенсивные факторы роста. Кроме того, наблюдается прирост выпуска на 2 % в среднем за год за счет всех остальных факторов, совместное влияние которых относят на счет результирующего научно-технического прогресса – интенсивных факторов экономического роста. Чтобы определить «вклад»

научно-технического прогресса в экономический рост, рассчитывают величину /у.

Когда научно-технический прогресс вводится в производственную функцию с помощью множителя, не зависящего от рассматриваемых в ней факторов (например, (5)), говорят о нейтральном научно-техническом прогрессе. Это понятие было введено Р. Харродом [89]. Технический прогресс считается нейтральным, по Р. Харроду, в тех случаях, когда при постоянной норме прибыли необходимый «капитальный коэффициент» (required capital coefficient) остается постоянным. Последний определяется как «отношение требующегося нового капитала к годовому приросту продукции за счет этого капитала» и по сути представляет собой капиталоемкость k = K/Y. Нейтральный научно-технический прогресс имеет место тогда, когда в течение длительных промежутков времени изобретения, экономящие труд, уравновешиваются изобретениями, экономящими капитал.

При нейтральном НТП, по Дж. Робинсон, не меняется капиталовооруженность. Если производительность труда в капиталосоздающем секторе увеличилась, то снизилась стоимость создаваемой единицы капитала.

Если производительность капитала выросла в той же пропорции, то для его обслуживания требуется меньше рабочих. Следовательно, стоимость капитала, приходящаяся на одного работника (капиталовооруженность), не изменится.

Дж. Робинсон кроме нейтрального рассматривает также смещенный научно-технический прогресс [54]. Последний можно интерпретировать и как снижение, и как рост капиталовооруженности труда. При этом эффект нововведений выступает как результат двух процессов: изменения производительности инвестиций и изменения капиталоемкости самого товара.

Если производительность капиталосоздающего сектора и производимого им капитального блага растет непропорционально, то возникает «смещенность» научно-технического прогресса. В случае когда первая растет быстрее второй, рост производительности капитала сопровождается снижением затрат на него. Когда же первая растет медленнее, то рост эффективности единицы капитала сопровождается его удорожанием.

При статистическом исследовании изменения качественных характеристик научно-технического прогресса оценивают производственную функцию для различных периодов времени. В этом случае пользуются понятием технологического сдвига. Так, если для производственной функПроблемы и тенденции инновационного роста территорий ции типа Кобба – Дугласа, соответствующей более позднему периоду, отношение /( + ) увеличилось по сравнению с его значением в предыдущем периоде, то говорят о капиталоинтенсивном сдвиге в технологиях.

В противном случае имеет место трудоинтенсивный сдвиг.

Моделирование научно-технического прогресса как процесса увеличения производительности труда за счет воздействия инновационной деятельности и накопления человеческого капитала осуществляется и с использованием моделей эндогенного роста. Здесь можно выделить модели экономического роста:

1) с человеческим капиталом;

2) на основе включения сектора инноваций.

Базовыми моделями первого класса являются модель Мэнкью – Ромера – Вейла, вводящая понятие человеческого капитала в неоклассическую модель экономического роста и исследующая накопление как физического, так и человеческого капитала [69], а также двухсекторная модель Р. Лукаса, рассматривающая воспроизводство человеческого капитала как результат деятельности особого сектора производства – образования [69].

Результатом этих процессов является эндогенный экономический рост.

Модели второго класса рассматривают научно-технический прогресс как результат деятельности особой отрасли производства – сектора НИОКР. В этих моделях применены новые способы построения моделей экономического роста, предусматривающие возможность эндогенного (внутреннего) учета технических и технологических изменений. Среди теорий роста выделяется работа П. Ромера [69], которая опирается на идеи К. Эрроу [78] и рассматривает производственную функцию не с двумя, а с тремя факторами производства: трудом, капиталом и знаниями (в других моделях знания, как правило, называются «человеческим капиталом»).

В отличие от труда и капитала, человеческий капитал в модели Ромера накапливается в обществе, а не отдельными агентами и может быть использован всеми предприятиями. В модели Ромера темп роста выпуска определяется темпами роста производственных ресурсов и величиной, характеризующей технический прогресс, пропорциональной темпу роста объема основного капитала в той его части, которая соответствует накопленным затратам на технологические разработки. Таким образом, моделируется такой рост, который может быть достигнут только за счет внедрения новых технологий, без дополнительного прироста труда (чисто технологический рост).

Вслед за моделью П. Ромера были предложены другие модели эндогенного роста, в том числе модель Ф. Агиона и П. Хауитта, включающая несовершенную конкуренцию и формирующая экономический рост на основе качественных изменений в промежуточном продукте за счет научнотехнического прогресса [81]. В этой модели более подробно рассматривается процесс инвестиций в человеческий капитал и механизмы увеличения производительности труда на микроуровне. В частности, рассматривается механизм внедрения новых технологий, с помощью которого предприятия вытесняют с рынка конкурентов со старыми технологиями.

Среди российских авторов можно выделить работу О. Голиченко [96], в которой исследуются возможности моделирования экономического роста за счет инновационной компоненты развития в рамках нового неоклассического направления. Предложенная О. Голиченко модель производственной функции учитывает связь между имеющимся накопленным объемом технологических знаний, эффективностью труда и структурой основного капитала. Для этого вводится в рассмотрение источник создания множества технологических знаний – научно-исследовательский комплекс.

В наиболее простом варианте модели считается, что рост новых технологических знаний в научно-исследовательском комплексе пропорционален научно-техническому потенциалу (человеческому капиталу) и объему технологических знаний. Другими факторами, оказывающими влияние на технологический рост, являются эластичность накопленных затрат на технологические знания и производительность научно-исследовательского труда. Влияние эластичности накопленных затрат на технологические знания понятно: чем больше темп роста технологических знаний опережает темп роста накопленных затрат на них, тем выше темп технологического роста. Данное превосходство темпа роста технологических знаний над темпом роста накопленных затрат определяется эффективностью научноисследовательского труда и процессов коммерциализации технологических разработок. Повышение эффективности научно-технического труда, т. е. увеличение его результативности, означает, в частности, и увеличение его продуктивности. Связь эффективности научно-технического труда с его макроэкономическими составляющими обоснована в работах [19, 52].

Следует отметить, что в экономике, основанной на инновациях, возможности повышения уровня конкурентности ограничены необходимостью соблюдения некоторого баланса между развитием процессов конкурентной борьбы и необходимостью обеспечения монопольного права на создаваемый инновационный продукт, а также развитием процессов кооперации при его создании и диффузии. Работы по распространению нововведений хотя и обладают большей прикладной направленностью в сравнении с моделями, созданными для измерения вклада научно-технического прогресса в экономический рост, не оказывают заметного влияния на развитие экономической теории и не получили широкого применения в пракПроблемы и тенденции инновационного роста территорий тике. С помощью этих моделей могут быть получены рекомендации главным образом общего характера.

Разнообразные проблемы теории рынков труда и капитала изучаются также в экономических моделях с «перекрывающимися поколениями»

(МЭПП) [96]. Согласно этим моделям человеческий капитал накапливается в результате обучения молодого поколения и обеспечивает более высокую производительность в старшем возрасте. Модель с «перекрывающимися поколениями» включает последовательность репрезентативных потребителей, живущих два периода. В первом периоде жизни потребитель работает, а во втором – тратит сбережения. Таким образом, в каждый момент времени в модели взаимодействуют два поколения. Их совокупное потребление на равновесной траектории равно текущему объему выпускаемого продукта за вычетом производственных инвестиций. Число потребителей растет во времени. Пропорционально увеличиваются объемы используемых трудовых ресурсов и выпускаемой продукции.

Сегодня широко используются различные модификации МЭПП [97].

К этому же поколению моделей роста следует отнести и модели Р. Барро [96], где в отличие от модели П. Ромера человеческий капитал заменяется общественными благами, которые финансируются государством за счет налогов.

В настоящее время можно выделить два течения в моделировании экономического роста на основе производственных функций. Первое лежит в русле «основного течения» (main stream) западной экономической науки, для которого базовая проблема – равновесие: как общее равновесие, так и равновесие локального характера, и факторы, способствующие приближению системы к равновесию и препятствующие ему: информация, мобильность производителей и потребителей, естественные монополии, специфика общественных товаров и т. п. Это модели экономического равновесия, учитывающие общественные блага и налоги, стохастические модели экономического равновесия и др.

Другое течение экономической мысли нацелено на поиск и объяснение причин роста внутри самих моделей роста, т. е. на дальнейшую «эндогенизацию» моделей. Появились модели экономического роста в виде системы экономических агентов, принимающих самостоятельные решения.

В этих моделях принятие решений описывается так же, как в теории игр и исследовании операций. Теория игр разрабатывалась Дж. фон Нейманом с целью создания универсального микроописания экономических процессов [23]. Изучение согласования ролей, возможностей и интересов экономических агентов составляет существенную часть проблематики современного институционализма [52].

В России разработками моделей экономических агентов занимаются в ВЦ РАН под руководством академика А. А. Петрова. Данным научным коллективом предложена модель экономики России в виде замкнутой системы уравнений. На верхнем уровне модели главную связь между величинами выражает основной макроэкономический баланс, который описывает движение благ (продуктов и услуг) в хозяйстве от их производства до конечного потребления:

где Yt – объем производства в году t; Impt – импорт в году t; Zt – текущие затраты в году t; It – капитальные затраты в году t; Ct – личное потребление в году t; Gt – общественное потребление в году t; Expt – экспорт в году t.

Это уравнение накладывает ограничения на возможные значения входящих в него положительных величин. Другие ограничения проистекают из технологических возможностей производства. В модели описываются факторы производства, которые характеризуются производственной мощностью (возможным выпуском продукции в единицу времени) и эффективностью (средними нормами затрат каждого фактора на выпуск единицы продукции). Сколько будет фактически произведено продуктов в рамках технологических ограничений и как они будут распределяться в рамках балансового ограничения, зависит от действий шести экономических агентов: это производители, домашние хозяйства, государство, коммерческие банки, Центральный банк и торговые посредники. В обороте материальных благ каждый из агентов контролирует свою часть. Производители контролируют не только потоки выпусков и затрат, но и загрузку мощностей. Государство берет на себя часть экспортно-импортных операций. Первые пять агентов описаны в модели более подробно, а торговые посредники схематично. При моделировании каждый экономический агент рассматривается как рациональный субъект, преследующий в своей деятельности определенные цели.

В модели рассматриваются платежи за потоки продуктов и займы:

производителей у коммерческих банков, государства у коммерческих банков (в форме облигаций), коммерческих банков у населения (в форме депозитов), государства у Центрального банка и Центрального банка у коммерческих банков (в форме обязательных резервов).

Предполагается, что экономика развивается в условиях, близких к условиям свободной конкуренции, когда все покупатели и продавцы рассматривают цену товара как внешний параметр, которым они не могут управлять, а сами цены устанавливаются на основе баланса спроса покупателей и предложений продавцов. Все агенты, принимая свои решения, рассматривают цены, проценты и курсы как заданные величины и в зависимости от них определяют спрос на товары, займы, валюту и предложение их.

Проблемы и тенденции инновационного роста территорий Затем эти параметры устанавливаются так, чтобы сбалансировать спрос и предложение на каждом рынке.

Работа с моделью осуществляется через набор сценариев, задающих значения экзогенных параметров модели, характеризующих экономическую эффективность производства, механизмы регулирования производства и обращения, экономическую политику государства и степень доверия населения к денежной системе. После введения сценария создается численный оптимизационный метод решения системы уравнений, устанавливается адекватность модели и границы ее применимости.

Исследование математического инструментария для прогнозирования экономического роста территорий позволяет считать его достаточно разнообразным, способным решать сложные задачи социально-экономического развития, опираясь на количественную и качественную оценку влияющих на него факторов.

Глава 2. ИННОВАЦИОННОСТЬ УПРАВЛЕНИЯ

КАК УСЛОВИЕ УСТОЙЧИВОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО

РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИЙ

2.1. Устойчивость экономического развития:

понятия, подходы, методики оценки В настоящее время вопросы экономической устойчивости приобрели особую актуальность. Понятие «устойчивость» можно встретить в теориях экономического равновесия, сбалансированности и пропорциональности развития народного хозяйства, в теориях экономического роста и размещения производства. Оценка экономической устойчивости характеризует различные аспекты деятельности субъектов экономики: эффективность их деятельности, качество управления, ресурсообеспеченность, конкурентоспособность и подверженность риску.

Таким образом, экономическую устойчивость следует рассматривать как способность экономической системы сохранять определенные закономерности функционирования и совершенствования.

Говоря о сущностном содержании понятия «устойчивое развитие», можно определить данный процесс как общественное развитие, при котором не нарушается его природная основа, создаваемые условия жизни не влекут деградации человека и социально-деструктивные процессы не развиваются до масштаба, угрожающего безопасности общества.

Исследование экономического аспекта понятия «устойчивое развитие» основывается на анализе и прогнозировании состояний экономической системы на определенный момент времени. Начальное состояние системы описывается набором показателей, которые характеризуют систему в момент, когда принимается или анализируется принятое управленческое решение, а конечное состояние – набором показателей, характеризующих, например, цель принимаемого решения. Устойчивость системы следует рассматривать как ее способность сохранять движение по намеченной траектории (поддерживать намеченный режим функционирования), несмотря на воздействующие на нее возмущения.

Впервые вопросы устойчивости применительно к экономическим системам были поставлены в 30-х годах прошлого столетия в теоретических работах, исследовавших рыночное равновесие в условиях совершенной конкуренции [41]. Среди них наиболее известны труды Л. Вальраса, Дж. Р. Хикса, П. Самуэльсона, А. Вальда. Названные авторы рассматриваИнновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий ют вопросы устойчивости рынка по отношению к экономическим процессам (параметрам движения спроса и предложения к точке равновесия в классической рыночной модели Л. Вальраса и в неоклассических моделях), но не к экономическим системам. Тем не менее в рамках этих моделей были получены важнейшие выводы, которые лежат в основе становления современной теории экономической устойчивости: о диспропорциях в распределении доходов, о несогласованности индивидуальных ожиданий и фактических итогов хозяйственной жизни как причинах утраты устойчивости, а также о необходимости роста экономических функций государства в целях поддержания устойчивости.

Методологии оценки экономической устойчивости получили дальнейшее развитие в рамках теории организации, согласно которой организация рассматривается как целостная система отношений, формирующая соответствующую организационную устойчивость («количественная и структурная устойчивость» в терминологии А. А. Богданова). Были исследованы особенности устойчивости систем разного уровня и доказано, что она зависит в большей степени от устойчивости ее структурных связей [42].

Отдельным аспектом становления экономической устойчивости является концепция устойчивого развития, которая, основываясь на идее стратегического характера устойчивости, акцентирует внимание на динамической нелинейной связи между категориями «устойчивость» и «развитие», используя их во взаимосвязи друг с другом.

Современные теории экономической устойчивости определяются таким течением экономической мысли, как неоинституционализм, который полагает, что роль институтов заключается в уменьшении неопределенности путем установления устойчивого (но не обязательно эффективного) взаимодействия между экономическими агентами. Одновременно этот подход позволяет оценить роль экономической устойчивости в развитии собственно неоинституционализма: стабильность экономических институтов является важнейшим фактором экономической динамики развития.

Определение этой научной категории дал академик А. А. Савин:

«Устойчивое развитие – удовлетворение потребностей существующего поколения без ущерба способности будущих поколений обеспечить свои потребности. Устойчивое развитие – достижение желательного равновесия между экономическим ростом, справедливым развитием человеческого потенциала и здоровыми продуктивными экосистемами» [17].

Острая необходимость перехода России на модель устойчивого экономического развития обусловлена в первую очередь нарушением существующих механизмов воспроизводства. Второй фактор – это усиление межтерриториальной дифференциации. И наконец, третьим фактором, диктующим необходимость перехода к устойчивому развитию, является институциональный, требующий создания соответствующей инфраструктуры.

По мнению большинства отечественных экономистов, главной исследовательской площадкой для внедрения теории устойчивого экономического развития в практику жизнедеятельности должны стать регионы.

Однако следует отметить, что, несмотря на множество подходов, в российской экономической науке к настоящему времени так и не сложилось единого представления о том, что следует понимать под устойчивым экономическим развитием региона [26, 46].

Р. И. Шнипер полагает, что основными характеристиками устойчивого развития региональной системы являются надежность ее экономической конструкции, адаптивность и эластичность регионального воспроизводственного процесса, когда наличествуют естественные вариации спроса и нет резких колебаний социально-экономических процессов [77].

В. Н. Лексин и А. Н. Швецов признаками устойчивости региона называют длительность сохранения условий для воспроизводственного потенциала территорий (ее социальной, природно-ресурсной, экологической, хозяйственной и других составляющих) в режиме сбалансированности и социальной ориентации [34].

А. Л. Гапоненко устойчивость территориальных систем определяет как относительную неизменность основных параметров территориальной социально-экономической системы, ее способность сохранять их в заданных пределах при влиянии внешних и внутренних факторов [11].

В свою очередь, А. И. Татаркин дополняет региональный аспект особой ролью местного самоуправления в переводе экономических процессов на модель устойчивого роста [27]. Аналогичной точки зрения придерживается и В. В. Волошин. Он отмечает, что направленность и устойчивость тенденции социально-экономического развития субъекта Федерации определяются сложившимися как в обществе в целом, так и в данном регионе институциональными условиями и совокупностью управляющих воздействий, формируемых не только федеральными, но и региональными органами власти в рамках различных направлений политики, основными из которых являются социальная и экономическая [42].

Рассматривая сущность, закономерности и особенности экономического развития территорий, следует отметить наличие противоречий и многофакторность процесса эволюции различных экономических систем. Экономика имеет свое динамическое развитие не по постоянной траектории, а на основе чередования фаз спада и роста, возникающих в результате протекания количественных и качественных изменений в народном хозяйстве. Данные изменения экономисты объясняют наличием экономических циклов (волн).

Изучение периодизации волн доказывает, что развитие экономики и ее рост осуществляются в цикличной форме от одного уровня макроэкономического равновесия к другому. При этом процессы перехода эконоИнновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий мики из одного состояния в другое находятся в непосредственной зависимости не только от конъюнктурных рыночных колебаний, но и от содержания проводимых в стране и исследуемом регионе экономических реформ. И обеспечение устойчивости экономического развития и роста практически неосуществимо без преодоления кризисных явлений в системе финансовых отношений. В связи с этим представляется возможным предположить, что алгоритм практических действий по формированию устойчивого экономического развития должен выглядеть следующим образом:

1) обеспечение финансовой состоятельности институциональных секторов экономики;

2) финансовая стабилизация функционирования хозяйствующих субъектов экономики;

3) снижение зависимости развития экономики региона от тенденций изменения конъюнктурных факторов экономики.

Таким образом, первостепенным условием экономического развития является финансовая стабилизация воспроизводственно-распределительных (товарно-денежных) отношений в экономике региона.

Устойчивость экономического развития стала объективной необходимостью, непосредственно определяющей будущие перспективы регионов. Интерес к вопросам оценки устойчивости экономического развития и конкурентоспособности региона связан с широким распространением в последние годы стратегического подхода в территориальном планировании. Главная цель стратегий регионов состоит в создании устойчивых источников и механизмов формирования конкурентных преимуществ территории. Очевидно, что эта задача решается на основе анализа текущего состояния экономики и оценки факторов, влияющих на устойчивое развитие и конкурентоспособность территории.

Ключевой характеристикой устойчивости экономического развития является рост благосостояния, который должен ассоциироваться не только с повышением уровня жизни, ростом реальных доходов, но и с устойчивостью этой динамики, повышением качества социальной среды и экологической обстановки. Требование конкурентоспособности региона и создания благоприятной социальной среды означает, что устойчивое экономическое развитие не должно быть краткосрочным феноменом [50].

Устойчивость экономического развития и конкурентоспособность региона часто связываются с его географическим положением и наличием ресурсов, которые определяют специализацию территории и структуру его производства. Однако в современных условиях всё большее значение приобретают не только производимая на территории продукция, но и создаваемые на ней условия, которые определяют привлекательность территории. Если раньше основным фактором успеха являлись массовое произГлава водство и рост эффективности территории в результате его расширения, то в настоящее время всё более важную роль играют инновации и способность производственных систем к гибкости.

Таким образом, трансформация экономической модели в сторону устойчивого экономического развития увеличивает требования к региональной среде, расширяя систему детерминант региональной конкурентоспособности.

Рассмотрим несколько подходов к оценке устойчивости экономического развития, применяющихся в зарубежной и российской практике.

Традиционные макроэкономические показатели (ВВП, ВНП, национальный доход и др.) не отражают многие социальные и экономические процессы и явления. Международными организациями и отдельными странами активно ведется разработка критериев и индикаторов устойчивого развития, нередко содержащих весьма сложную систему показателей.

Разработка индикаторов устойчивого развития является комплексной и дорогостоящей процедурой, требующей большого количества информации, получить которую сложно или вообще невозможно. Обобщая имеющийся мировой опыт в этой области, можно выделить два подхода:

1) построение интегрального, агрегированного индикатора, на основе которого можно судить о степени устойчивости экономического развития.

Агрегирование осуществляется на основе трех групп показателей:

• социально-экономических;

• эколого-экономических;

• собственно экономических;

2) построение системы индикаторов, каждый из которых отражает отдельные аспекты устойчивого развития. Чаще всего в рамках общей системы выделяются следующие подсистемы показателей:

• экономические;

• экологические;

• социальные;

• институциональные.

Для сравнения рассмотрим российские методики.

О. В. Михалёв описывает следующие подходы к оцениванию устойчивости экономического развития [40]:

1. Оценка экономической устойчивости – многофакторное явление, поэтому носит интегральный характер;

2. Интегральная оценка, отражающая в совокупности отдельные аспекты экономической устойчивости, в том числе в динамике, определяется экспертным путем, если они не поддаются количественному измерению.

Возможно сочетание показателей, определяемых по результатам экспертных оценок и статистически заданных или рассчитанных на их основе.

Инновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий 3. За экономическую устойчивость принимается финансовая устойчивость, что позволяет использовать стандартные финансовые коэффициенты в качестве исходных показателей.

4. Приведение показателей оценки к интегральному виду осуществляется путем ранжирования, с использованием индексного метода или регрессионной модели, включающей ограниченный набор финансово-экономических коэффициентов.

5. Экономическая устойчивость определяется сбалансированностью материальных, финансовых и информационных потоков, что позволяет использовать в качестве ее критерия точное соответствие текущих показателей прогнозам, планам или нормативам.

На основе приведенных подходов О. В. Михалёв предлагает методику экспертного оценивания устойчивости региональной хозяйственной системы (РХС). В качестве экспертов выступают специалисты предприятий, образующих РХС. На основе полученных оценок предлагается типология российских регионов по уровню и динамике устойчивости экономического развития хозяйственных систем.

Данная методика российского автора может быть отнесена к группе методик, используемых также в международной практике.

Приведем также модель исследования другого российского автора – Е. Ю. Громовой. Автор считает, что «индикаторами, оценивающими региональное экономическое развитие, являются показатели, всесторонне определяющие состояние производственной, социальной, инновационной, финансовой и ресурсной сфер субъекта Федерации» [18]. Оценка устойчивости, согласно данной методике, проводится с использованием инструментария кластерного анализа (для проведения типологизации регионов по уровню устойчивости экономического развития) по следующим группам показателей:

• производственные;

• инновационные;

• финансовые;

• социальные;

• природно-ресурсные.

Необходимо отметить, что обе приведенные методики разработаны для оценивания устойчивости экономического развития на уровне регионов.

Исходя из системного подхода, с учетом необходимости рассмотрения муниципальных образований Красноярского края как сложной иерархической структуры, авторы настоящей монографии полагают, что индикаторами, оценивающими его экономическое развитие, являются показатели, определяющие состояние производственного, инфраструктурного, финансово-инвестиционного, инновационного и природно-ресурсного потенциалов исследуемых территорий. Модель оценки устойчивости экономического развития территории представлена на рис. 1.

Потенциалы экономического развития Риски экономического развития Рис. 1. Модель оценки устойчивости экономического развития МО Экономическая устойчивость муниципального образования (МО) как категория управления определяет эффективность экономического развития территории как баланс между использованием потенциалов экономического развития и возникающими в связи с этим рисками. Поэтому комплексная оценка устойчивости экономического развития МО Красноярского края производится путем определения интегрального показателя, учитывающего взаимосвязь между этими показателями. Совокупная оценка потенциалов экономического развития может быть представлена в следующем виде:

Инновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий где ПЭР – потенциал экономического развития; ППР, ПП, ПИФР, ПФИ, ПИНВ – природно-ресурсный, производственный, инфраструктурный, финансовоинвестиционный и инновационный потенциалы соответственно; Кзн1, Кзн2, Кзн3, Кзн4, Кзн5 – коэффициенты значимости вышеперечисленных потенциалов соответственно.

Риски экономического развития МО охватывают области экономики, экологии, социальной и криминальной сфер. Перечень показателей, характеризующих каждый из видов рисков экономического развития МО, представлен в табл. 2.

Аналогично расчету интегрального показателя устойчивости экономического развития территории, описанного выше, рассчитывается интегральный показатель сопряженных рисков:

где Rэ, Rс, Rкр, Rэк – экономические, социальные, криминальные и экологические риски соответственно; Кзн.э, Кзн.с, Кзн.кр, Кзн.эк – коэффициенты значимости соответствующих видов рисков.

определяющих риски экономического развития МО Численность безработных выпускников образовательных уччел.

реждений Преступления, совершенные несовершеннолетними или с их участием Результат проведенной оценки и анализа может быть положен в основу деления МО Красноярского края на кластеры, в зависимости от значения интегрального показателя устойчивости экономического развития.

Обладая полной, актуальной и достоверной информацией о потенциальных возможностях устойчивого экономического развития каждого МО, можно делать прогнозы и разрабатывать сценарии его развития.

Результаты исследования экономических процессов показывают, что их эффективность в текущий момент времени формируется под воздействием факторов, действовавших в прошлые периоды времени. Поэтому разработка инвестиционной, экономической и инновационной политики на уровне МО потребует решения задач, которые позволят оценить воздействие управляющих переменных текущего периода на значения социальноэкономических показателей в будущем, в том числе на экономический рост территории и ее устойчивость.

Предлагаемая авторами методика была опробована на муниципальных образованиях части восточного территориального округа Красноярского края, среди которых два города – Канск и Бородино и пять муниципальных районов – Дзержинский, Иланский, Партизанский, Рыбинский, Тасеевский.

2.2. Оценка и дифференциация территорий по устойчивости экономического развития Для оценки устойчивости экономического развития территорий восточной зоны Красноярского края были собраны данные по их природноресурсному, производственному, инфраструктурному, финансовому, инвестиционному и инновационному потенциалам за 2008–2011 годы.

Состав показателей, характеризующих каждый из вышеперечисленных потенциалов, определялся на основе экспертных оценок с последующим установлением их взаимосвязи с потенциалом в целом и между показателями с использованием корреляционно-регрессионного анализа.

Среди показателей, характеризующих каждый из потенциалов МО, выделены:

1) природно-ресурсный потенциал:

• доля экономически активного населения;

• коэффициент естественного прироста населения на 1 000 человек;

2) производственный потенциал:

• объем отгруженных товаров собственного производства;

Инновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий • количество организаций малого бизнеса;

• оборот организаций малого бизнеса;

• количество предприятий – юридических лиц;

3) инфраструктурный потенциал:

• объем перевезенных грузов всеми видами транспорта;

• оборот розничной торговли;

• объем платных услуг населению;

• монтированная емкость АТС;

4) финансово-инвестиционный потенциал:

• объем инвестиций в основной капитал;

• денежные доходы населения;

• неналоговые доходы бюджета;

5) инновационный потенциал:

• ввод в действие новых основных средств;

• доля населения с высшим образованием;

• численность занятых в частном секторе.

На рис. 2–5 в качестве примера приведены результаты сравнительного анализа производственного потенциала МО.

Необходимо отметить, что по объему отгруженных товаров (рис. 2) явным лидером среди МО восточного территориального округа Красноярского края является г. Бородино, где в 2011 году отгружено товаров на одного жителя на 312,949 тыс. руб., что в 6,7 раза больше, чем в Рыбинском районе – 46,520 тыс. руб. (второй по величине показатель).

Тыс. руб.

Рис. 2. Объем отгруженных товаров собственного производства по МО восточного территориального округа Красноярского края По количеству организаций малого бизнеса (рис. 3) явными лидерами являются – гг. Канск и Бородино. Наименьшее значение показателя – в Рыбинском районе. В целом по МО прослеживается и тенденция снижения темпов роста этого показателя.

Для более полной оценки малого бизнеса и его роли в формировании устойчивого экономического развития МО рассмотрим показатель оборота организаций малого бизнеса. Из рис. 4 следует, что наибольший оборот в расчете на человека создается малым бизнесом Тасеевского (34,298 тыс.

руб. на человека) и Дзержинского (31,870 тыс. руб. на человека) районов.

Ед/1 000 чел Рис. 3. Количество (ед/1 000 чел) организаций малого бизнеса в расчете на одного жителя в МО восточного территориального округа Красноярского края Тыс. руб/чел Рис. 4. Оборот организаций малого бизнеса в расчете на одного жителя в МО восточного территориального округа Красноярского края в 2011 году, тыс. руб/чел Инновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий Ед/1 000 чел Рис. 5. Количество зарегистрированных юридических лиц в расчете на одного жителя в МО восточного территориального округа Красноярского края (ед/1 000 чел) Город Канск имеет самое низкое значение оборота организаций малого бизнеса (11,950 тыс. руб. на человека), хотя является лидером по количеству организаций малого бизнеса в расчете на одного жителя.

Сравнительный анализ МО по количеству предприятий – юридических лиц показывает, что к промышленно развитым территориям можно отнести только г. Канск. Здесь на 1 000 человек постоянного населения приходится 31 зарегистрированное в качестве юридического лица предприятие. Производственный потенциал остальных МО примерно одинаков – от 14 до 19 предприятий на 1 000 человек (рис. 5).

Обобщенная оценка потенциалов МО, определяющих устойчивость их экономического развития, приведена в табл. 3. Для наглядности проиллюстрируем полученные данные (рис. 6–10).

Из рис. 6 следует, что среди анализируемых территорий явным лидером по природно-ресурсному потенциалу является Партизанский район со значением потенциала 0,624, что на 30,1 % выше, чем у Дзержинского района, имеющего второе по величине значение потенциала – 0,423.

Самый низкий показатель – у Тасеевского района: 0,161.

Необходимо отметить, что у шести из семи рассмотренных территорий показатели ниже среднего, что говорит о неустойчивости данного потенциала на территориях.

На рис. 7 представлены значения производственного потенциала территорий. Здесь наблюдаются высокие показатели у г. Бородино и Дзержинского района: 0,821 и 0,569 соответственно. По значениям производственного потенциала все территории, за исключением Иланского и Тасеевского районов, имеют показатели выше среднего.

Показатели устойчивости экономического развития по МО восточного территориального округа Красноярского края в 2011 году Наименование Инновационный Отн. ед.

Рис. 6. Природно-ресурсный потенциал МО восточного территориального округа Явным лидером в развитии инфраструктурного потенциала является г. Канск (рис. 8): значение показателя – 0,633. Остальные территории имеют показатели ниже среднего уровня. Следовательно, можно говорить о неустойчивости данного фактора на территориях. Самое низкое значение показателя – в Тасеевском районе: 0,271.

Значения финансово-инвестиционного потенциала всех исследуемых территорий находятся в диапазоне от 0,3 до 0,5, за исключением Рыбинского района, чей показатель выше среднего уровня и составляет 0, (рис. 9).

Инновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий Отн. ед.

Рис. 7. Производственный потенциал МО восточного территориального округа Отн. ед.

Рис. 8. Инфраструктурный потенциал МО восточного территориального округа Из рис. 10 следует, что четыре из семи территорий (57,2 %) имеют показатели инновационного потенциала выше среднего уровня: Рыбинский район – 0,825, г. Бородино – 0,733, Партизанский район – 0,654 и Дзержинский район – 0,571. Самое низкое значение – у Тасеевского района: 0,239.

Для обобщения данных по всем потенциалам устойчивого экономического развития территорий, произведен расчет интегрального показателя по каждому МО за 2008–2011 годы по формуле (15). Результаты расчетов представлены в табл. 4 и на рис. 11.

Отн. ед.

Рис. 9. Финансово-инвестиционный потенциал МО восточного территориального Отн. ед.

Рис. 10. Инновационный потенциал МО восточного территориального округа Интегральный показатель экономического развития МО восточного территориального округа Красноярского края за 2008–2011 годы Муниципальные образования Инновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий Рис. 11. Динамика изменения интегрального показателя экономического развития МО восточного территориального округа Красноярского края за 2008–2011 годы На рис. 11 представлены различные тенденции изменения интегрального показателя экономического развития территорий восточной зоны Красноярского края. Так, стабильно высокие показатели наблюдаются в г. Бородино и Рыбинском районе. Однако в Рыбинском районе обнаруживается тенденция к снижению показателей в динамике, в то время как г. Бородино постепенно наращивает потенциал.

Спад значений интегрального показателя наблюдается в Иланском районе, притом что уровень его невысок по сравнению с другими исследуемыми территориями.

В г. Канске общий уровень интегрального показателя выше среднего, однако за последние два года наблюдается его устойчивое падение. Подобная ситуация и в Партизанском районе, хотя снижение показателя за последние три года незначительное. В Дзержинском и Тасеевском районах прослеживаются постоянные колебания показателя. При этом в Дзержинском районе более стабильная ситуация: отклонения в показателях не превышают значения 0,03. В Тасеевском районе, при самом низком уровне показателя, колебания достигают значения 0,05.

Таким образом, на данном этапе исследования выделяется лидер по значениям потенциалов экономического развития – г. Бородино, а также район с самыми низкими показателями – Тасеевский. Для наглядности полученные показатели представлены на рис. 12.

Однако для формирования полной картины и дальнейшей дифференциации районов по устойчивости экономического развития необходимо также выявить риски, с которыми сопряжено развитие любой территориальной хозяйственной системы.

Отн. ед.

Рис. 12. Интегральный показатель экономического развития МО восточного территориального округа Красноярского края за 2008–2011 годы Инновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий Для удобства анализа и сравнения показателей по территориальным образованиям рассчитан интегральный показатель по рискам экономического развития. Результаты расчетов представлены в табл. 5.

Для того чтобы проследить сложившиеся тенденции, построим графики изменения показателей рисков (рис. 13).

Интегральный показатель рисков экономического развития МО восточного территориального округа Красноярского края Муниципальное образование Отн. ед.

Рис. 13. Интегральный показатель рисков экономического развития МО восточного территориального округа Красноярского края за 2008–2011 годы В результате анализа полученных данных выявлены следующие тенденции:

• стабильное снижение уровня рисков наблюдается только в Дзержинском районе на протяжении всего исследуемого периода;

• имеет место высокий уровень рисков в г. Канске и тенденция его увеличения в 2010–2011 годах;

• на двух территориях: в г. Бородине и Партизанском районе – наблюдается рост показателей риска на всем анализируемом периоде;

• в Рыбинском, Иланском и Тасеевском районах уровень риска нестабилен, но преимущественно имеется тенденция постепенного роста, особенно за последние два года: 2010–2011 годы.

Таким образом, из расчетных данных и построенных графиков можно сделать вывод, что самый высокий уровень рисков наблюдается в г. Канске, в то время как в Дзержинском районе уровень рисков не только самый низкий среди восточных МО Красноярского края, но и снижается в периоде с 2008 по 2011 год.

Рассчитав значения интегральных потенциалов территорий и рисков, влияющих на устойчивость экономического развития, можно перейти к дифференциации районов по данным двум показателям для составления прогнозов социально-экономического развития и проработки их возможных сценариев.

В табл. 6 представлена кластеризация восточных МО Красноярского края в 2008 году в зависимости от значений интегральных показателей экономического развития и рисков территорий.

Построение карты дифференциации территорий способствует определению уровня устойчивости экономического развития каждой территории, а также их позиционированию среди следующих групп территорий:

• с устойчиво высоким уровнем экономического развития. К данной группе территорий в 2008 году можно отнести г. Бородино и Рыбинский район: это районы с высоким значением интегрального показателя потенциалов и невысоким уровнем риска;

• со средним уровнем экономического развития. К данной группе территорий относятся Дзержинский и Партизанский районы: эти территории имеют невысокие показатели рисков и значение интегрального показателя по потенциалам выше среднего уровня;

• с устойчиво низким уровнем экономического развития. К данной категории относится г. Канск, однако необходимо отметить, что у этой территории значения потенциалов выше среднего уровня, но риски находятся на самом высоком уровне среди всех исследованных муниципальных Инновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий образований. Также в данном кластере находятся Иланский и Тасеевский районы, но положение этих территорий нестабильно, так как значения интегрального потенциала экономического развития находятся на низком (критическом) уровне;

• неразвивающиеся муниципальные образования. Ни одна территория не попала в данную категорию.

В табл. 7 представлена матрица позиционирования МО по уровню экономической устойчивости в 2009 году, исходя из которой следует, что кластер территорий с устойчиво низким уровнем экономического развития остался прежним и составил 42,8 % всех исследуемых территорий:

г. Канск, Иланский и Тасеевский районы. Однако необходимо отметить, что в 2009 году потенциал экономического развития Иланского района улучшился и превысил значение критического уровня.

Город Бородино из-за роста показателя рисков перешел в кластер территорий со средним уровнем экономического развития.

У Рыбинского и Партизанского районов снизился уровень потенциалов экономического развития, а в Дзержинском районе увеличился уровень рисков, за счет чего он перешел в кластер муниципальных образований со средним уровнем экономического развития.

Матрица позиционирования МО восточного территориального округа Красноярского края по уровню экономической устойчивости Умеренный 0,5297– Высокий кий) Матрица позиционирования МО восточного территориального округа Красноярского края по уровню экономической устойчивости в 2009 году Высокий кий) В табл. 8 представлена матрица позиционирования МО по уровню экономической устойчивости в 2010 году. Наблюдается ухудшение показателей по трем рассматриваемым территориям:

• в Партизанском районе повысился уровень риска, в связи с чем территория попала в категорию муниципальных образований с потенциалом экономического развития ниже среднего;

• в Дзержинском районе снизился интегральный показатель потенциала развития;

• Тасеевский район из-за повышения уровня рисков и стабильно низкого потенциала экономического развития оказался в группе устойчиво не развивающихся муниципальных образований.

В 2011 году (табл. 9) существенное изменение показателей наблюдается только в Партизанском районе, вследствие чего данная территория вернулась в категорию муниципальных образований со средним уровнем устойчивости экономического развития.

Таким образом, анализ потенциалов и рисков устойчивости экономического развития муниципальных образований восточной зоны Красноярского края показывает, что территории сильно дифференцированы по показателям устойчивости экономического развития, в связи с чем сложным представляется выделение групп районов со схожими процессами жизнедеятельности территориальной хозяйственной системы. Для поИнновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий строения прогнозов, связанных с повышением устойчивости экономического развития и проработки их возможных сценариев выделим четыре кластера муниципальных образований восточного территориального округа:

• Рыбинский, Партизанский и Дзержинский районы;

• Иланский и Тасеевский районы.

Для построения сценариев используем метод корреляционнорегрессионного анализа, что позволит сформировать вариативные стратегии развития каждой из групп.

При оценке устойчивости экономического развития в качестве результирующего признака определен показатель налоговых поступлений в бюджет территории (тыс. руб.), а к факторам, определяющим значение результативного признака, отнесены количество экономически активного населения (чел.), объем инвестиций в основной капитал организаций (тыс.

руб.), денежные доходы населения (тыс. руб.) и объем отходов производства и потребления (тыс. т). Исходные данные за 2008–2011 годы по муниципальному образованию первого кластера – г. Бородино – представлены в табл. 10.

Матрица позиционирования МО восточного территориального округа Красноярского края по уровню экономической устойчивости в 2010 году Высокий кий) Матрица позиционирования МО восточного территориального округа Красноярского края по уровню экономической устойчивости в 2011 году Высокий кий) Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа В целях упрощения расчетов и их автоматизации использован табличный редактор MS Office Excel, что делает доступной приведенную методику для использования работниками системы управления на территориальном уровне.

Коэффициент множественной корреляции равен 0,9108, т. е. колебание результативного признака (налоговые доходы бюджета муниципальИнновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий ных образований восточного территориального округа – Yфакт) обусловлено влиянием факторов на 91,08 %.

Уравнение множественной регрессии может быть представлено в виде где X1 – численность экономически активного населения, чел.; X2 – объем инвестиций в основной капитал организаций, тыс. руб.; X3 – денежные доходы населения, тыс. руб.; X4 – объем отходов производства и потребления, тыс. т; Y – налоговые доходы бюджета МО, тыс. руб.

Коэффициенты, соответствующие каждой независимой переменной Х и постоянной b, представлены в табл. 11.

Расчет планируемых (потенциальных) налоговых поступлений в бюджет МО представлен в табл. 12. Фактические и потенциальные значения налоговых доходов бюджета г. Бородино и уровень его использования сведены в табл. 13, которая показывает, что в 2008 и 2009 годах отношение фактического к потенциально возможному значению показателя налоговых поступлений больше 1. Следовательно, имеющийся бюджетноналоговый потенциал был использован с более высокой эффективностью, чем в среднем по совокупности (0,9108). В 2010 и 2011 годах потенциал не был использован с максимальной эффективностью.

Коэффициенты независимых переменных для налоговых доходов бюджета МО активного в основной капитал населения 115,1013739 24,60780483 0,483406558 –22,89481807 –1010384, Планируемая (потенциальная) величина налоговых поступлений Рассмотрим влияние отдельных факторов на налоговые поступления в бюджет муниципальных образований.

Зависимость объема налоговых поступлений от численности экономически активного населения МО представлена на рис. 14, из которого следует, что коэффициент парной корреляции (R) имеет высокое значение и составляет 0,96.

Графическое представление зависимости между налоговыми поступлениями в бюджет МО и объемом инвестиций в основной капитал организаций, денежными доходами населения, объемами отходов производства и потребления представлены на рис. 15–17.

В данном случае коэффициент парной корреляции R = 0,8, что также свидетельствует о наличии сильной межфакторной связи.

Налоговые доходы бюджета, тыс. руб.

Инновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий Налоговые доходы бюджета, тыс. руб.

Налоговые доходы бюджета, тыс. руб.

На рис. 16 представлена зависимость объемов налоговых поступлений в бюджет г. Бородино от денежных доходов населения, R= 0,85.

Коэффициент парной корреляции между объемом отходов производства и потребления и налоговыми поступлениями в бюджет МО (рис. 17) демонстрирует более низкое значение: R = 0,63. Следовательно, взаимосвязь этих факторов не столь значительна, но заметна в общем объеме показателей.

Рис. 17. Зависимость налоговых поступлений в бюджет г. Бородино Несмотря на то что динамика исследуемого периода по налоговым поступлениям имеет положительную тенденцию, рассмотрим два возможных сценария их изменения и соответствующего влияния на устойчивость экономического развития (рис. 18).

В зависимости от темпов роста потенциалов МО, предусматриваемых программами социально-экономического развития территорий, и соответственно, налоговых поступлений в бюджет, повышается устойчивость их экономического развития.

Невысокий, но стабильный рост налоговых поступлений в бюджет г. Бородино на уровне 4–5 % позволяет прогнозировать рост устойчивости его экономического развития на том же уровне.

Проведенный корреляционно-регрессионный анализ позволил оценить взаимосвязь между факторами, влияющими на величину налоговых поступлений в бюджет и на устойчивость экономического развития МО, что послужило основой построения прогноза повышения устойчивости экономического развития территории.

Результаты изменения налоговых поступлений в бюджет под влиянием изменения устойчивости экономического развития представлены в табл. 14.

Необходимо отметить, что налоговые поступления растут медленнее, чем значения влияющих на них факторов. Так, в оптимистичном сценарии рост значений факторов на 1 % дает в среднем рост значений налоговых поступлений на 0,46 %. Противоположная тенденция складывается в пессимистичном сценарии: спад темпов роста факторов на 1 % в среднем дает спад темпов роста налоговых поступлений на 1,3 %.

Инновационность управления как условие устойчивого экономического развития территорий Чувствительность показателя налоговых поступлений в бюджет г. Бородино Абсолютная величина налоговых поступлений, тыс. руб.

Абсолютная величина налоговых поступлений, тыс. руб.

Рис. 18. Сценарии изменения налоговых поступлений в бюджет г. Бородино Сценарии развития муниципального образования второго кластера – г. Канска – приведены на рис. 19.

Необходимо отметить, что г. Канск более устойчив к изменениям рассмотренных факторов, чем г. Бородино, так как изменения абсолютной величины денежных доходов населения, объема инвестиций в основной капитал организаций и объемов отходов производства и потребления на 1 % приводят к изменению результирующего показателя в среднем на 0,1 %. Аналогичные тенденции наблюдаются как при росте, так и при падении показателей.

Следующий кластер МО представлен тремя районами: Дзержинским, Рыбинским и Партизанским. Для примера построим сценарий развития Партизанского района.

Абсолютная величина налоговых поступлений, тыс. руб.

Абсолютная величина налоговых поступлений, тыс. руб.