Статистическое исследование конкурентоспособности регионов россии

Во второй кластер в различные годы включены от 24 до 27 регионов с относительно высоким уровнем конкурентоспособности и значениями ключевых индикаторов, в среднем приблизительно на 20% превышающими общероссийские и более чем в 1,5 раза – значения указанных показателей для регионов третьей группы. В состав кластера входят регионы Северо-Западного федерального округа (г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Республики Карелия и Коми, Архангельская, Вологодская, Мурманская и Новгородская области), Поволжья и Урала (Самарская и Нижегородская области, Республика Татарстан, Свердловская, Оренбургская и Челябинская области), а также других районов страны (Белгородская, Липецкая, Тульская и Иркутская области, Пермский и Красноярский край, Республика Саха (Якутия)), обладающие, как правило, богатым ресурсным потенциалом и развитой промышленностью.

В состав третьего кластера входили от 50 до 56 субъектов федерации с низким уровнем конкурентоспособности. Значения ключевых индикаторов конкурентоспособности регионов данной группы приблизительно на 40% ниже средних по России. Данный кластер является наиболее многочисленным: в него входят регионы из всех экономических округов России, при этом наибольшие доли в группе составляют регионы Южного и Центрального федеральных округов, а также юга Сибири.

Таблица 2

Средние значения ключевых индикаторов конкурентоспособности регионов России по кластерам в 2009 г.

Ключевые индикаторы	Кластер 1	Кластер 2	Кластер 3
Производительность труда, тыс. руб. на одного занятого	2026,7	523,8	287,8
Уровень занятости, %	93,3	79,8	71,8
Налоговые доходы бюджета, тыс. руб. на чел.	74,3	32,2	12,3
Региональный экспорт, тыс. долл. США на чел.	9,2	1,8	0,3

Анализ результатов классификации показал, что пространственная структура регионов характеризуется как высокой степенью стабильности, так и значительным уровнем неоднородности. Достаточно высокий уровень конкурентоспособности имеют около трети регионов России. В связи с этим было отмечено, что важнейшим императивом региональной политики на современном этапе должно являться повышение конкурентоспособности регионов, имеющих её низкий уровень, и поддержание развития экономики регионов с высокими и относительно высокими уровнями конкурентоспособности, идентифицированных в данной работе.

Проведённый анализ показал высокую степень согласованности результатов многомерной классификации и оценок уровня конкурентоспособности регионов России, полученных на основании метода Парето-регуляризации показателей.

В целях исследования влияния обеспечивающих и базовых факторов на уровень конкурентоспособности регионов России было проведено эконометрическое моделирование конкурентоспособности российских регионов с использованием двух подходов к построению типологических регрессионных моделей. Применение методов типологической регрессии позволило учесть различия в механизмах формирования конкурентоспособности, свойственные регионам различных классов.

На первом этапе моделирования было осуществлено построение моделей множественной регрессии в группах регионов с относительно высоким и низким уровнями конкурентоспособности по данным за отдельные годы рассматриваемого периода.

Регрессионное уравнение для группы регионов с относительно высоким уровнем конкурентоспособности по данным 2007г., предшествующего кризисному периоду в российской экономике, имеет вид:

(1)

,

где Yi(0) – интегральный индекс конкурентоспособности региона (ИИКР), xi(1) – густота автомобильных дорог общего пользования с твёрдым покрытием [км на 1 000 кв. км территории], xi(5) – внутренние инвестиции в основной капитал на душу населения [руб. на чел.], xi(7) – число персональных компьютеров на 100 работников [шт.]; xi(11) – доля обрабатывающей промышленности в экономике региона [%], xi(25) – численность врачей [чел. на 10 тыс. чел. населения].

Модели множественной регрессии для рассматриваемой группы регионов, построенные по данным 2002 и 2005 гг., также включают пять объясняющих переменных и имеют аналогичные качественные характеристики.

Регрессионное уравнение для группы регионов с относительно высоким уровнем конкурентоспособности по данным 2009 г. имеет вид:

(2)

,

где Yi(0) – интегральный индекс конкурентоспособности региона (ИИКР), xi(5) – внутренние инвестиции в основной капитал на душу населения [руб. на чел.], xi(7) – число персональных компьютеров на 100 работников [шт.]; xi(15) – степень износа основных фондов [%], xi(25) – численность врачей [чел. на 10 тыс. чел. населения].

Представленное уравнение содержит меньше статистически значимых регрессоров и обладает более низкой объясняющей силой, чем модели, построенные по данным за отдельные годы докризисного периода. Аналогичные особенности свойственны моделям множественной регрессии, построенным для группы регионов с низким уровнем конкурентоспособности. Некоторое снижение качественных характеристик уравнений, построенных по данным 2009 г., обусловлено влиянием кризисных процессов на изучаемые экономические взаимосвязи.

Для наиболее полного учёта информации, содержащейся в исходной совокупности статистических данных, в работе построены регрессионные модели на панельных данных по выделенным кластерам за период относительно устойчивого развития экономики страны с 2000 по 2007 гг. Необходимость применения дифференцированного подхода к исследованию конкурентоспособности российских регионов, в том числе при использовании панельных данных, обусловлена высокой степенью неоднородности пространственной структуры. В работе было установлено, что регионам из различных кластеров свойственны неодинаковые механизмы формирования конкурентоспособности.

Уравнение регрессии с фиксированными эффектами, построенное для 22 регионов с относительно высоким уровнем конкурентоспособности по панельным данным (по 176 наблюдениям), имеет вид:

, (3)

при

где Yit(0) – интегральный индекс конкурентоспособности региона (ИИКР), xit(2) – грузооборот автомобильного транспорта всех видов деятельности [млн. тонно-км], xit(5) – внутренние инвестиции в основной капитал на душу населения [руб. на чел.], xit(8) – число абонентов сотовой связи на 100 чел. населения [шт.], xit(9) – число малых предприятий на тыс. чел. населения [шт.], xit(15) – степень износа основных фондов [%], xit(16) – добыча нефти [тыс. тонн], xit(17) – добыча газа [млн. куб. м], xit(24) – число зарегистрированных преступлений [шт. на 100 тыс. чел.], xit(27) – коэффициент миграционного прироста [на 10 тыс. чел. населения], fei – значение фиксированного эффекта для i-го региона.

Для 47 регионов с низким уровнем конкурентоспособности по панельным данным (по 376 наблюдениям) построено уравнение регрессии с фиксированными эффектами вида:

(4)

при

где Yit(0) – интегральный индекс конкурентоспособности региона (ИИКР), xit(5) – внутренние инвестиции в основной капитал на душу населения [руб. на чел.], xit(9) – число малых предприятий на тыс. чел. населения [шт.], xit(13) – внутренние затраты на исследования и разработки на душу населения [руб. на чел.], xit(18) – добыча угля [тыс. тонн], xit(19) – посевные с/х площади [тыс. гект.], xit(20) – численность студентов вузов [чел. на 10 тыс. чел. населения], xit(21) – коэффициент естественного прироста населения [на тыс. чел.], xit(22) – ожидаемая продолжительность жизни при рождении [лет], xit(24) – число зарегистрированных преступлений [шт. на 100 тыс. чел.], xit(27) – коэффициент миграционного прироста [на 10 тыс. чел. населения], fei – значение фиксированного эффекта для i-го региона.

Включение в представленные модели на панельных данных наблюдений за 2008 и 2009 гг. не приводило к существенному изменению состава объясняющих переменных, однако сопровождалось снижением уровней значимости оценок коэффициентов при отдельных регрессорах и уравнений в целом, что обусловлено влиянием кризиса. В связи с этим был сделан вывод о целесообразности построения регрессионных моделей на панельных данных за период с 2000 по 2007 гг. и, в дальнейшем, – за период с 2010 г., когда воздействие кризисных явлений на изучаемые взаимосвязи нивелируется.

Анализ регрессионных моделей, построенных для регионов с относительно высоким уровнем конкурентоспособности по данным за отдельные годы рассматриваемого периода и на панельных данных, позволил идентифицировать следующие факторы, имеющие системообразующее значение в процессах формирования конкурентоспособности:

• Из числа показателей, характеризующих обеспечивающие факторы, статистически значимое влияние на уровень конкурентоспособности указанных регионов оказывают показатели состояния региональной инфраструктуры (x(1), x(2)), инвестиционной активности (x(5)), уровня развития информационной сферы (x(7), x(8)) и уровня развития институциональной сферы (x(9)).
• Из числа показателей, характеризующих базовые факторы, статистически значимо на уровень конкурентоспособности регионов указанной группы влияют показатели структуры региональной экономики (x(11)), экономического потенциала региона (x(14), x(15)), ресурсной обеспеченности (с т.з. добычи нефти (x(16)) и газа (x(17))), состояния социальной сферы (x(24), x(25)) и внешней привлекательности региона (x(27)).

В результате анализа моделей множественной регрессии, построенных для регионов с низким уровнем конкурентоспособности, были определены следующие факторы, имеющие системообразующее значение в процессах формирования конкурентоспособности:

• Из числа показателей, характеризующих обеспечивающие факторы, статистически значимое влияние на уровень конкурентоспособности указанных регионов оказывают показатели инвестиционной активности (x(5), x(6)) и уровня развития институциональной сферы (x(9), x(10)).
• Из числа показателей, характеризующих базовые факторы, статистически значимо на уровень конкурентоспособности регионов указанной группы влияют показатели структуры региональной экономики (x(11)), инновационного потенциала региона (x(13)), ресурсной обеспеченности (с т.з. добычи угля (x(18)) и площади посевных площадей (x(19))), уровня образования в регионе (x(20)), демографической ситуации в регионе (x(21), x(22)), состояния социальной сферы (x(24)) и внешней привлекательности региона (x(27)).

При этом в работе отмечено, что в модель конкурентоспособности регионов с её относительно высоким уровнем по данным 2009 г. (2) не были включены показатели плотности автомобильных дорог x(1) и доли обрабатывающей промышленности в экономике x(11), входившие в модели, построенные по годам докризисного периода, в частности, модель (1). Данный результат свидетельствует о существенном негативном воздействии кризисных процессов на состояние обрабатывающей промышленности и региональной инфраструктуры в субъектах федерации с относительно высоким уровнем конкурентоспособности.

На основе анализа выявленных системообразующих факторов конкурентоспособности в работе сформулированы рекомендации по совершенствованию региональной политики в России.

В регионах с относительно высоким и низким уровнем конкурентоспособности представляется целесообразным ориентировать экономическую политику в первую очередь на стимулирование инвестиционных процессов и совершенствование региональной институциональной среды. Принципиально важным также представляется развитие передовых отраслей обрабатывающей промышленности, повышение эффективности использования ресурсного потенциала с точки зрения добычи углеводородов (для ресурсодобывающих регионов), оздоровление социальной среды и повышение миграционной привлекательности.

Кроме того, в регионах с относительно высоким уровнем конкурентоспособности целесообразно направить меры региональной политики на развитие региональной инфраструктуры и информационной сферы, что должно способствовать совершенствованию системы хозяйствования и сокращению уровня трансакционных издержек в экономике. Существенное значение имеет дальнейшее повышение экономического потенциала регионов как за счёт расширения состава основных производственных фондов, так и замещения изношенных единиц оборудования, что в совокупности должно способствовать обеспечению устойчивости экономического роста.

В регионах с низким уровнем конкурентоспособности, помимо указанных выше факторов, проводимую политику следует ориентировать на повышение эффективности использования природных ресурсов сельскохозяйственного назначения, стимулирование развития инновационного потенциала и системы образования, а также улучшение демографической ситуации.

В заключении диссертационной работы обобщены результаты проведённого статистического исследования, сформулированы основные выводы и даны рекомендации по их практическому использованию.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

Публикации в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России:

1. Кузьмин О.М. Статистическое исследование конкурентоспособности регионов России / Кузьмин О.М. // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. – 2011. – №1 – С. 165 – 169. – 0,8 п.л.
2. Кузьмин О.М. Интегральная оценка и факторы повышения конкурентоспособности регионов России / Кузьмин О.М.// Микроэкономика. – 2011. – №4 – 0,7 п.л.
3. Кузьмин О.М. Моделирование инновационного потенциала региона / Сиротин В.П., Кузьмин О.М. // Финансы и бизнес. – 2008. – №4 – С. 33 – 41. – 0,6 п.л. (авторские – 0,3 п.л.).

Статьи, тезисы докладов на научных конференциях: