Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ)
«Водовороты» и «тихие гавани» в динамике отраслевой специализации регионов России
Евгений Куценко
Структурные изменения в экономике -- ключевой элемент устойчивого экономического развития и роста благосостояния населения [Hidalgo, Hausmann, 2011; Boschma, 2017]. Наибольший интерес исследователей привлекают трансформации, вызванные прогрессом новых секторов и диверсификацией отраслевой структуры экономик стран и регионов [Hidalgo et al., 2007; Pinheiro et al., 2018]. Подобные преобразования могут заключаться не только в создании новых, но и росте, ослаблении или даже исчезновении отдельных видов экономической деятельности, причем столь различные траектории могут сосуществовать в пределах одного региона.
Экономический прогресс неравномерно протекает в разных регионах [Hausmann, Rodrik, 2003; Hudson, 2009]. В России они значительно дифференцированы по своему ресурсному потенциалу, территориальным особенностям, экономическому развитию и благосостоянию. Это обусловливает высокий уровень социально-экономического неравенства [Зубаревич, 2010]. Подобный дисбаланс позволяет предположить, что российские регионы ожидают структурные изменения разного масштаба и интенсивности.
Одним из центральных тезисов «Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 г.» стало повышение конкурентоспособности территорий за счет развития «эффективных экономических специализаций». Вместе с тем подобные усилия сдерживаются недостатком предметных исследований, посвященных распределению и траекториям эволюции отраслей специализации российских территорий.
Для целей настоящей статьи известная методология выявления и оценки глубины отраслевого развития, разработанная Гарвардской бизнес-школой (Harvard Business School) и Европейской кластерной обсерваторией (European Cluster Observatory) [Ketels, Protsiv, 2014], была скорректирована, что позволило снизить эффекты односторонней концентрации и специализации отраслей в пределах отдельного региона. Сформированная база данных позволяет проследить динамику регионального развития в таких ракурсах, как:
* распределение отраслей специализации между регионами России;
* типологизация территорий в зависимости от числа сконцентрированных в них секторов и уровня развития последних;
* статус тех или иных отраслей для экономики региона -- ключевой либо нишевый;
* характер структурных изменений в экономике регионов России за наблюдаемый десятилетний период (2005-2015);
* наличие связи между произошедшими изменениями и географической близостью крупнейших агломераций.
В статье предпринят обзор методов выявления отраслей региональной специализации и предложены авторская методология, статические и динамические модели отраслевого развития регионов России. На основе интерпретации полученных результатов предложены меры совершенствования государственной политики.
Метод выявления и оценки отраслей региональной специализации
За последние десятилетия заметно усилился вклад региональных факторов в развитие национальной и мировой экономики [Toffler, 2006; Ohmae, 2002]. Регионы и отдельные города становятся самостоятельными акторами в экономических процессах, что создает условия для усиления международной конкуренции и обусловливает необходимость пересмотра существующих подходов, не учитывающих локальную специфику [OECD,
. Развитие территорий во многом зависит от географических, демографических и социокультурных особенностей [Rodrik, 2003]. Государственная политика должна принимать во внимание их многообразие, предлагая методы стимулирования для разных регионов со своими траекториями структурного развития [Barca et al., 2012; Grillitsch, Asheim, 2018; Shenoy, 2018].
Большинство специалистов в качестве наиболее предпочтительной модели регионального развития называют диверсификацию [Hausmann, Klinger, 2007; Boschma, 2017; Chen, 2018], которая оказывает максимальное воздействие на экономику региона [Hidalgo, Hausmann, 2009; Neffke et al., 2011]. При этом вектор изменений не всегда согласован со сложившимся отраслевым профилем территории [Frenken et al., 2007; Boschma et al., 2013; Pinheiro et al., 2018].
Изучение специфики региональных экономик и их отраслей специализации остается одним из важнейших аспектов экономического развития, имеющим как научное, так и сугубо практическое значение [Лексин, Швецов, 2012; Любимов и др., 2017]. Причины экономического роста, условия и процессы, которые ведут к процветанию, изучаются достаточно давно. Выявление конкурентных преимуществ регионов и отраслей их специализации позволит понять природу структурных изменений, сформировать региональную политику, выбрать наиболее эффективный инструментарий реализации и проанализировать результаты его применения [Климанов, 2007; Клименко и др., 2015; Симачёв и др., 2014]. В отсутствие единого подхода к определению и анализу отраслей региональной специализации невозможно обоснованно рассуждать о типах территорий и моделях их развития, т. е. найти эмпирическое воплощение теоретическим изысканиям и преобразовать их в конкретные политические решения и меры поддержки. Ключевую роль играет выбор адекватного метода, учитывающего в том числе специфику имеющихся статистических данных по той или иной территории.
В международной и российской практике для определения отраслей специализации регионов используются различные показатели и методы их расчета. В числе наиболее популярных -- коэффициент локализации [Fracasso, Marzetti, 2018; Kopczewska et al., 2017; Lu et al., 2011; Beaudry, Schiffauerova, 2009], известный также как коэффициент Гувера-Баласса, или индекс специализации Гувера [Hoover, 1936; Kim, 1995]. Среди смежных методов выявления отраслевого разнообразия и географического распределения отраслей в регионах применяются многочисленные индексы -- концентрации Джини [Gini, 1936; Devereux et al., 1999], Хачмана [Sharma, 2008], Кругмана [Krugman, 1991; Bickenbach, Bode, 2008], Халлета [Hallet, 2000], Лилиена [Lilien, 1982], Эллисона и Глезера [Ellison, Glaeser, 1999; Kominers, 2008; Rothenberg et al., 2017] и др.
К числу основных методов идентификации отраслей региональной специализации, встречающихся в отечественной литературе, относятся коэффициенты глубины развития сектора, межрайонной товарности, душевого производства [Гаврилов, 2002; Коваленко, 2005, Прокопьев, 2015], индекс Херфиндаля-Хиршмана [Белов,
, а также коэффициент локализации. Последний получил наибольшее распространение, поскольку позволяет рассчитывать концентрацию определенной отрасли в регионе за счет таких показателей, как выпуск продукции, численность занятых и объем инвестиций в основной капитал. В общем виде коэффициент локализации выглядит следующим образом:
где: LQ -- коэффициент локализации, IR -- отрасль региона, IN -- отрасль страны; ITR-- экономика региона, ITN -- экономика страны. Значение коэффициента выше единицы служит индикатором специализации, однако некоторые исследователи закрепляют пороговое значение в интервале от 0.8 до 1.25 [Bergman, Feser, 1999; Porter, 2003; Куценко и др., 2011].
В расчетах коэффициента локализации часто опираются на показатель среднесписочной численности работников [Ketels, Protsiv, 2016; Куценко и др., 2011; Павлов и др., 2014; Пиньковецкая, 2015], менее зависимый от особенностей национального режима налогообложения и корпоративных стандартов учета. Так, показатели экспорта отгруженной продукции Москвы позволяют заключить, что нефтегазовая промышленность станет ведущей отраслью специализации столицы за счет резидентов, в реальности ведущих производственную деятельность за ее пределами [Kadochnikov, Fedyunina, 2013].
Сразу несколько факторов налагают на коэффициент локализации определенные ограничения. По абсолютным показателям его высокие значения могут сочетаться с низкими, что чревато переоценкой отраслевой концентрации в рассматриваемом регионе. Возможна и обратная ситуация, когда низкие значения коэффициента сочетаются с высокими. Она характерна для субъектов с крупными агломерациями и, как следствие, широким кругом отраслей специализации. Наконец, появление новых технологий и роботизация со временем, вероятно, приведут к снижению численности занятых в ряде отраслей [Прокопьев, 2015]. Компенсировать недостатки метода позволит введение дополнительных показателей для определения специализации региона.
Комплексная методология идентификации и картирования отраслей специализации была предложена Европейской кластерной обсерваторией в 2014 г. (далее -- ЕКО-2014). Отрасли распределялись по кластерам исходя из принципа взаимосвязанных и компактно локализованных видов деятельности [Ketels, Protsiv, 2014]. В инструментарии ЕКО-2014 использовался алгоритм выявления таких групп, предложенный Майклом Портером (Michael Porter) [Porter, 2003]. В соответствии с ним все отрасли разделялись на две группы: местные -- ориентированные на удовлетворение потребностей населения одного региона (бытовые услуги, розничная торговля и др.), и торгуемые -- нацеленные на межрегиональную и международную торговлю (например, автомобилестроение) [Delgado et al., 2014]. Последним Портер придает особое значение, поскольку именно они определяют конкурентоспособность того или иного региона.
Скорректированный в работе [Delgado et al., 2016] алгоритм выявления кластерных групп состоит из пяти последовательных этапов:
попарное сравнение отраслей по регионам, нацеленное на обнаружение паттернов локализации, в том числе с помощью формирования матриц подобия;
идентификация межсекторальных связей на национальном уровне;
определение вариантов кластеризации изучаемых объектов на основе специального анализа;
оценка качества сформированных кластерных групп;
исключение статистических ошибок.
Результатом применения данного алгоритма становится максимально объективный набор кластерных групп, состоящих из устойчиво взаимосвязанных торгуемых отраслей.
Модель Портера легла в основу ЕКО-2014 и подверглась корректировке с учетом модификации Европейской классификации видов экономической деятельности (NACE). Эта методология была нацелена не только на выявление отраслей специализации, но и на оценку уровня их развития в регионе по следующим критериям:
уровень специализации -- LQ (коэффициент локализации);
размер -- S (отношение региональной отраслевой занятости к общенациональной);
продуктивность -- P (значение средней заработной платы по отрасли в регионе);
динамика -- G (отношение региональной занятости в отрасли в текущем году к предыдущему).
Инструментарий ЕКО-2014 позволяет определить число отраслей специализации и уровень их развития по всем регионам исследуемой страны или группы стран. Применительно к России он был апробирован в работах [Куценко и др., 2019; Симачёв и др., 2014]. Для оценки уровня развития каждого сектора вводились баллы («звезды»). «Звезда» присваивается региону в том случае, если он попадает в верхние 20% территорий по релевантному критерию (соответственно, максимально возможное число «звезд» отрасли в регионе -- 4). Фильтрующим условием оценки выступало вхождение региона в число первых, формирующих 80% общестрановой занятости в данной отрасли. Это правило было введено, чтобы исключить отрасли специализации с низким влиянием в национальном масштабе.
В 2016 г. Европейская кластерная обсерватория внесла ряд изменений в методологию ЕКО-2014, главным образом касающихся алгоритма получения «звезд». Согласно обновленному подходу (далее -- ЕКО-2016) фильтрующим условием стало получение регионом «звезды» по критерию LQ. Дополнительные «звезды» могут быть присвоены отрасли региональной специализации по критериям 8, Р или О на условиях, аналогичных ЕКО-2014. В отличие от предыдущей версии, методология ЕКО-2016 позволяет значительно сократить общее число отраслей региональных специализаций. Новый принцип фильтрации помогает крупным в экономическом отношении регионам сфокусироваться на наиболее значимых индустриях, а отмена старого позволяет получать «звезды» небольшим по численности занятых регионам.
Предлагаемый нами подход объединяет два фильтрующих условия методологий ЕКО-2014 и ЕКО-2016. В нашей модели для отнесения отрасли к региональной специализации требуется одновременное вхождение территории в верхние 80% регионов по размеру (8) и наличие «звезды» по уровню специализации (LQ). Благодаря этому были исключены регионы с односторонней концентрацией либо специализацией, а сформированный в результате перечень носит максимально консервативный характер, поскольку позволяет минимизировать вероятность ошибки при определении профильных отраслей (рис. 1).
Статические типологии отраслевого развития в российских регионах
Адаптированная для целей нашего исследования методология была применена к выборке из 80 регионов России за период с 2005 по 2015 г. с использованием данных по среднесписочной численности работников и начисленной заработной плате по отраслям Расчет производился на основе данных Общероссийского классификатора видов экономической деятельности ОК 029-2007 (КДЕС Ред. 1.1) (далее -- ОКВЭД-1) четвертого уровня детализации по показателям «Средняя численность работников за отчетный период, чел.» и «Фонд начисленной заработной платы работников за отчетный период, тыс. руб.» согласно форме статистического наблюдения П-4.. В результате были сформированы перечни отраслей специализации 71 субъекта РФ В рамках представленной методологии не наблюдается достаточной концентрации отраслевой занятости для однозначного определения специализации в следующих регионах: Республики Адыгея, Калмыкия, Ингушетия, Карачаево-Черкесия, Алтай, Тыва, Хакасия, Еврейская автономная область, Чукотский автономный округ. с оценкой уровня их развития.
К регионам с наибольшим числом отраслей специализации в 2015 г. относятся Владимирская область (22 профильных сектора), Санкт-Петербург (16), Москва, Ярославская, Ленинградская области и Пермский край (по 15). Иную картину дает оценка уровня развития выявленных отраслей специализации. Так, при широком спектре соответствующих видов деятельности во Владимирской области степень их развития остается относительно низкой, тогда как Санкт-Петербург, к примеру, демонстрирует обратную пропорцию.