Методология формирования стратегии регионального социально-экономического развития (инвестиционный, инновационный, институциональный аспекты)
на правах рукописи
Мельничук
Марина Владимировна
Методология формирования стратегии регионального социально-экономического развития (инвестиционный, инновационный, институциональный аспекты)
Специальность 08.00.05 -Экономика и управление народным хозяйством
(региональная экономика)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
доктора экономических наук
Москва -2011
Работа выполнена на кафедре экономики и управления Всероссийской государственной налоговой академии Министерства финансов Российской Федерации
Научный консультант: доктор экономических наук, профессор,
Заслуженный экономист Российской Федерации
БАЛАКИНА Алла Петровна
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
ВАШАНОВ Вячеслав Алексеевич
доктор экономических наук, профессор
ВЕРШИНСКАЯ Ольга Николаевна
доктор экономических наук, профессор
КАБИР Людмила Сергеевна
Ведущая организация: Учреждение Российской академии наук
Институт проблем региональной экономики РАН
Защита состоится «24 » июня 2011 г. в 12-00 на заседании Совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д226.003.01 при Всероссийской государственной налоговой академии Министерства финансов Российской Федерации по адресу: 109456, Москва, 4-й Вешняковский пр., д.4, ауд.113.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Всероссийской государственной налоговой академии Министерства финансов Российской Федерации.
Автореферат разослан «___» мая 2011 г.
Ученый секретарь
Совета по защите докторских
и кандидатских диссертаций,
кандидат экономических наук,
доцент В.М.Смирнов
I.Общая характеристика работы
Актуальность темы исследования. Одной из характерных черт российского экономического пространства является его исключительная неоднородность и неравномерность развития, во многом обусловленные природными различиями, географической эволюцией российского государства, этапами хозяйственного освоения современной территории страны.
В рамках этой пространственной неоднородности принципиальными направлениями государственной экономической политики являются рациональное сочетание регионального многообразия, сохранения целостности национального пространства и его эффективной интеграции в глобализирующийся мир. Поэтому «путь России в XXI в. - это отрицание регионального униформизма в социально-экономической политике и ориентация на использование преимуществ каждого региона и межрегиональную кооперацию, гармонию интересов региональных социумов, реализацию принципа равных возможностей для всех граждан независимо от их места жительства»[1].
Исторически сложившаяся неоднородность экономического пространства России оказывает значительное влияние на структуру и эффективность экономики, стратегию и тактику институциональных преобразований и социально-экономической политики. Дифференциация регионов значительно усилилась в 1990-х годах. Это объяснялось разными причинами: формированием механизма рыночной конкуренции; нарушением народнохозяйственных связей; различной адаптируемостью регионов, с разной структурой экономики и разным менталитетом населения и власти, к рынку, сокращением государственных инвестиций в региональное развитие и т.п. Положительной чертой экономической динамики 2000-2008 гг. является распространение экономического роста на преобладающую часть российского пространства и увеличение реальных доходов и потребительских расходов населения во всех без исключения субъектах Российской Федерации. Однако, даже почти повсеместный и непрерывный экономический рост пока не может преодолеть тенденцию усиления дифференциации (дивергенции) регионов по уровню их экономического развития.
Неоднородность, являющаяся общим свойством организации экономического пространства России, может увеличиваться благодаря возникновению новых точек роста, полюсов развития, эффективных региональных кластеров, вследствие чего могут усиливаться негативные проявления неоднородности - образование депрессивных и неконкурентоспособных регионов, все более отстающих от регионов-лидеров и выпадающих из общего экономического и гуманитарного пространства, что препятствует проведению единой и успешной государственной социально-экономической политики. Хотя отстающие регионы получают существенную государственную поддержку, применяемые финансовые механизмы решают текущие социальные задачи (выравнивание уровней бюджетной обеспеченности), но не создают стимулов для ускорения экономического развития регионов как основы решения социальных задач на региональном уровне.
Для существенного уменьшения пространственной экономической дифференциации требуются более действенные инструменты экономической политики, в первую очередь, усиление инвестиционной и инновационной активности. Сознательный выбор сценариев использования государственных финансов для устойчивого социально-экономического развития регионов и формирования единого российского экономического пространства возможен лишь при комплексном изучении воздействия инвестиционных, инновационных и институциональных факторов на темпы экономического развития. Поэтому проблема обеспечения сбалансированного экономического роста региона является актуальной и требует дальнейшей разработки.
Степень разработанности проблемы. Теоретической основой исследования послужили труды ведущих отечественных и зарубежных исследователей в области экономической теории, региональной экономики, макроэкономики и государственных финансов, налогообложения, институциональной и поведенческой экономики.
Современная теория экономического роста, берущая свое начало с работ Ф.Рамсея, Е.Домара, Р.Харрода и Р.Солоу, переживает в последнее время свой новый расцвет. Изучению моделей роста, принципов и инструментов управления экономическими системами посвящены исследования известных зарубежных и отечественных ученых, в том числе Р.Барро, Дж.Бьюкеннена, Д.Гэлбрэйта, Я.Корнаи, Р.Лукаса, Г.Мюрдаля, В.Парето, П.Самуэльсона, Д.Стиглица, М.Фридмана, Дж.Хикса, К.Эрроу, А.Г.Гранберга, Н.П.Дементьева, Л.В.Канторовича, В.Л.Макарова, и др. Огромный вклад в изучение региональных аспектов развития экономики СССР и России и воздействующих на него факторов - федеральной экономической политики, межрегиональных экономических связей, неоднородности и дезинтеграции пространства, наличия разного типа проблемных регионов - внесли труды таких ученых, как А.Г.Аганбегян, Е.В.Балацкий, Ф.Н.Клоцвог, В.И.Суслов, В.Е.Селиверстов, А.Н.Швецов, А.Ю.Шевяков и др.
Исследования институциональной экономики в работах Д.С.Львова, В.А.Маевского, В.М.Полтеровича и др. дали толчок эффективности управления инвестиционными процессами и прогнозированию социально-экономического развития переходной экономики. Фундаментальные исследования условий регионального экономического роста и перехода России к устойчивому развитию представлены в трудах Л.А.Аносовой, А.Г.Гранберга, В.А.Гневко, В.В.Кулешова, Л.С.Кабир, П.А. Минакира, О.С. Пчелинцева, А.И.Татаркина и др. Большой вклад в изучении вопросов влияния образования на формирование инновационной экономики внесли работы А.П.Балакиной, М.К.Горшкова, С.Р. Демидова и др.
Представленные в работе концептуальные предложения по выбору приоритетов пространственного развития российской экономики и оптимизации инструментария государственного регулирования межрегиональных экономических пропорций базируются на трудах И.И.Бабленковой, Е.М.Бухвальда, С.Д.Валентея, Н.М.Горбунова, Р.С. Гринберга, Б.Л.Лавровского, А.О.Полынева, В.К.Савельева, В.Е.Селиверстова и др. В рамках настоящего исследования были проанализированы работы, изучающие социально-экономическое неравенство как один из важнейших экономических индикаторов благополучия нации, что является объектом пристального внимания многих видных зарубежных и отечественных экономистов: А.Аткинсона, Ф.Бургиньона, О.Гэйлора, К.Гэлбрейта, С.Кузнеца, Г.В.Осипова, А.Ю.Шевякова и др.
Тем не менее, актуальность разработки моделей управления региональным развитием, которые учитывали бы весь набор факторов, направленных на обеспечение сбалансированного экономического роста регионов и оптимизацию инструментария государственной политики регулирования межрегиональных экономических различий на современном этапе сохраняется, что и обусловило выбор темы диссертационного исследования и определило его цель.
Целью исследования является разработка стратегических направлений социально-экономического развития экономики регионов на основе активизации инвестиционных, инновационных и институциональных факторов.
Указанная цель предопределила постановку и последовательное решение автором следующих взаимосвязанных задач:
1. Разработать модель регионального экономического роста на основе модифицированных производственных функций с учетом инвестиций в основные фонды и оплаченного труда (вместо трудовых ресурсов).
2. Исследовать на основе разработанной модели регионального экономического роста взаимосвязь инвестиционной эффективности регионов с показателями, характеризующими уровень потребления и сбережения, и выявить необходимые условия для выхода экономики регионов на траекторию устойчивого (сбалансированного) роста, основанную на эндогенном механизме (за счет внутренних ресурсов региона).
3. Выявить наличие фактора интенсивного экономического роста регионов страны на основе количественной оценки совокупной факторной производительности (нулевое значение которой характеризует рост ВРП только с использованием традиционных экстенсивных факторов производства).
4. Установить механизм влияния инновационных и инвестиционных факторов на повышение уровня производительности труда в экономике регионов страны. Разработать набор индикаторов восприимчивости региональной экономики к инвестициям в основной капитал и инновациям в виде затрат на НИОКР.
5. Разработать модель влияния налогового фактора на экономический рост в регионах. Оценить эффективность бюджетно-налоговой системы региона и ее влияние на экономический рост на основе проведения прикладных расчетов.
6. Провести анализ динамики дифференциации регионов по уровню ВРП за последние десять лет, выявить закономерность распределения регионов страны по ВРП и определить влияние межрегионального неравенства на темпы развития региональной экономики.
7. Выявить механизм взаимовлияния социально-экономического неравенства и перераспределительной макроэкономической политики государства на процессы экономического развития регионов.
Объектом исследования является региональная экономика и ее функционирование в современных условиях хозяйствования.
Предметом исследования являются факторы (инвестиционный, инновационный, институциональный), воздействующие на социально-экономическое развитие регионов.
Теоретической и методологической основой исследования послужили положения фундаментальных и прикладных исследований отечественных и зарубежных ученых в области теории, методологии, оценки и анализа экономического роста, а также теоретические концепции, представленные в классических и современных трудах отечественных и зарубежных ученых, материалах научных конференций, симпозиумов и т.п.
Информационной базой диссертации служат официальные данные международных организаций, государственных органов Российской Федерации и зарубежных стран, научные публикации, а также материалы полевых исследований.
Исследование основано на результатах модельных экспериментов, а также на принципах системного подхода. Анализ фактических данных проведен с применением методов экономико-математического моделирования, эконометрических и регрессионных методов, методов сравнения и обобщения. Использованные в совокупности методы позволили обеспечить достоверность проведенного исследования и обоснованность полученных результатов и сделанных выводов. Графическая часть исследования представлена в виде таблиц и графиков.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке и научном обосновании моделей макроэкономического развития регионов с учетом инновационного, инвестиционного, институционального (налогового) факторов и фактора межрегиональной дифференциации, позволяющих определить стратегические направления социально-экономического развития регионов.
Наиболее существенные научные результаты, полученные лично автором и выносимые на защиту:
1.Разработана модель инвестиционной эффективности регионального экономического роста на основе построенных модифицированных производственных функций, в которых в качестве факторов производства наряду с оплаченным трудом учитываются и инвестиции в основные фонды, позволяющая оценить рост ВРП и эффективность инвестиций регионов России. Выявлена высокая степень взаимосвязи ВРП с уровнем использования факторов инвестиций в основные фонды и оплаченного труда. Из анализа результатов построенных производственных функций экономики регионов страны установлено, что для большинства регионов (более 90%) на протяжении последних десяти лет значение коэффициента эластичности ВРП регионов по инвестициям существенно меньше 0,5, что означает необходимость роста нормы накопления и, соответственно, снижения нормы потребления для повышения темпов экономического роста регионов.
2. Разработана концепция типологизации российских регионов по экономической эффективности на основе построения как производственных функций, так и функций издержек, учитывающих возможный эффект масштаба в экономике регионов (экономия, обусловленная снижением долгосрочных средних издержек). Обоснованы методы оценки инвестиционных рейтингов и инвестиционной емкости экономических систем регионов страны. Авторским критерием разделения экономики регионов на низкоэффективную и высокоэффективную являются различные значения коэффициента эластичности ВРП по инвестициям и сумма значений коэффициентов эластичности ВРП по инвестициям и по труду. Установлено фазовое разделение регионов с принципиально отличным механизмом экономического поведения: для незначительного количества регионов ( менее 10% - г.Москва, г.Санкт-Петербург, Ростовская обл., Башкортостан, Нижегородская обл., Самарская обл., Тюменская обл., Красноярский край) наблюдается состояние с высокой эффективностью экономики, а для подавляющего большинства регионов страны (больше 90%) наблюдается состояние низкоэффективной экономики.
3. Установлены необходимые условия выхода российских регионов на траекторию устойчивого сбалансированного экономического роста на основании полученного выражения, связывающего предельное значение коэффициента эластичности ВРП по инвестициям и среднее и предельное значения нормы потребления и соответствующего условию, при котором относительные изменения объема потребления, объема сбережения, инвестиций и ВРП равны друг другу. В этом случае оптимизировано распределение ВРП на текущее потребление и сбережения, которые являются потенциальными инвестициями для последующего роста ВРП.
4. На основе использования разработанных моделей получены количественные оценки совокупной факторной производительности как показателя интенсивного экономического роста регионов страны, учитывающего экономический аспект научно-технического прогресса и его влияние на макроэкономические процессы. Был установлен факт наличия этого фактора только в экономике Москвы и Тюменской области, довольно высокое значение которого сопоставимо с аналогичным показателем для экономически развитых стран (
) и учет которого необходим для более адекватных методов прогнозирования и планирования макроэкономической деятельности.
5. На основе авторской модели повышения производительности труда (с учетом инвестиционно-инновационных факторов) выявлен механизм повышения эффективности производства в экономике Москвы и Московской области, на территории которых сосредоточены наукограды, особые экономические зоны технико-внедренческого типа и другие территориальные образования, призванные ускорить инновационные процессы. Доказана превалирующая роль фактора инвестиций в повышении производительности труда и эффективности производства на основе использования системы индикаторов, характеризующих восприимчивость региональной экономики к инвестициям в основной капитал и инновациям в виде затрат на НИОКР и рассчитаны эластичность производительности труда по инновациям, эластичность производительности труда по инвестициям и норма замены инвестиций инновациями.
6. Проведены прикладные расчеты количественной оценки предельно допустимого налогового бремени (налоговой нагрузки), исследованы реакции региональных экономических систем на изменение институциональных условий и определена производственно-бюджетная эффективность налоговой системы, позволившие разработать практические рекомендации для оптимизации совокупного налогового бремени как для экономики России, так и для ее отдельных регионов.
7. На основе количественной оценки уровня региональной социально-экономической дифференциации (с использованием коэффициента вариации Клоцвога) определены социальные последствия экономического развития и установлено, что эффект дифференциации прослеживается не только на уровне федеральных округов, но и на уровне регионов в федеральных округах.
8. Предложен механизм фазового расслоения регионов страны по ВРП (бедные и богатые регионы); установлено, что текущее распределение описывается бимодальной функцией (имеющей два максимума) и выявлено, что основным фактором, вызывающим это различие, является не объем ВРП регионов, а объем накоплений (сбережений) в этих регионах.
9.Разработана имитационная модель, учитывающая эффект неравенства и позволяющая выявить механизм влияния перераспределительной макроэкономической политики на процесс экономического роста. Установлены количественные значения внешних управляемых параметров модели, характеризующих это распределение (индекс инвестиций, индекс бедности и индекс социального равенства).
Теоретическая значимость исследования состоит в том, что его основные положения и выводы могут быть использованы при разработке экономической и социальной политики государства.
Практическое значение работы состоит в возможности использования ее результатов при подготовке конкретных рекомендаций по совершенствованию регулирования экономических и социальных процессов в российских регионах, а также при разработке целевых комплексных программ по экономическому и социальному развитию регионов России.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на международных, всероссийских и региональных научно-практических конференциях. По теме диссертации опубликовано 45 печатных работ общим объемом около 77 п.л., в том числе 6 монографий и 14 статей в научных изданиях, определенных ВАК Минобрнауки России для публикации основных результатов исследований на соискание ученой степени доктора наук.
Цель, задачи и методические особенности исследования определили структуру работы, состоящую из введения, 5 глав, заключения, списка использованной литературы из 353 наименований. Результаты исследования иллюстрируются 75 таблицами и 34 рисунками. Общий объем диссертации составляет 350 страниц.
Введение
Глава 1. Теоретические модели регионального экономического роста и государственного регулирования регионального развития
1.1 Проблемы роста в теории региональной экономики
1.2 Теоретические основы государственной региональной экономической политики
1.3 Модели экономического роста с однородными и неоднородными экономическими агентами
Глава 2. Инвестиционная активность регионов России
2.1 Макроэкономический анализ инвестиционных процессов
2.2 Инвестиционные процессы в регионах страны (1992-2000 гг.)
2.3 Инвестиционные процессы в регионах страны (2000-2008 гг.)
2.3.1 Модели экономического роста на основе производственных функций
2.3.2 Аппарат производственных функций в анализе инвестиционных процессов в регионах
2.3.3Траектория устойчивого сбалансированного роста экономики российских регионов
2.4 Экономический рост и институциональные ловушки
Глава 3. Инвестиционно–инновационные факторы повышения эффективности производства экономики российских регионов
3.1 Технологический уровень производственной и инновационной активности в России и мире
3.2 Инвестиционно-инновационные факторы повышения производительности труда в региональной экономике.
3.3 Совокупная факторная производительность как показатель интенсивного экономического роста
Глава 4. Влияние налогового фактора на экономический рост регионов России
4.1 Категориальный аппарат и модельный инструментарий фискальных исследований
4.2 Методика эконометрической оценки точек Лаффера
4.3 Количественная оценка предельно допустимого фискального бремени на экономику регионов России
Глава 5. Социальное неравенство, перераспределительная макроэкономическая политика и единое экономическое пространство
5.1 Количественный анализ межрегиональной дифференциации по темпам экономического роста (по уровню ВВП)
5.2 Динамика социальных и макроэкономических показателей российских регионов
5.3 Формирование единого экономического пространства
Заключение
Список использованной литературы
II Основные положения работы
В настоящее время можно говорить лишь о наличии ряда альтернативных концептуальных подходов к объяснению региональной экономической динамики, так как общепринятой теории региональной экономики не создано. Наиболее влиятельными и наиболее резко противопоставляющими себя друг другу направлениями в теории регионального роста, по-разному трактующие как движущие силы развития региональных систем, так и ожидаемые результаты этого процесса, являются неоклассическая теория, представленная работами Б.Улина, Дж.Бортса и Дж.Стейна, Х.Зиберта, Р.Барро и Х.Сала-и-Мартина, и теория кумулятивной причинности, представленная работами Г.Мюрдаля, А.Хиршмана, Н.Калдора, Дж.Фридмана, П.Кругмана.
Отличие между этими направлениями заключается в прямо противоположных предположениях по поводу ожидаемых результатов процесса экономического развития регионов в условиях нерегулируемого рынка: неоклассические модели предсказывают конвергенцию в уровнях ВРП на душу населения, а модели теории кумулятивной причинности – их дивергенцию.
Конвергенция или улучшение экономического положения наименее развитых регионов и их сближение с передовыми регионами происходит благодаря перемещению капитала из высокоразвитых регионов с пониженной рентабельностью инвестиций в менее развитые, характеризующиеся более благоприятными инвестиционными возможностями, а трудовых ресурсов – из менее развитых регионов с относительно низким уровнем оплаты труда в более развитые регионы с более высоким уровнем оплаты труда. Конечным результатом пространственных перемещений мобильных факторов производства является выравнивание доходности инвестиций, производительности труда и ВРП на душу населения в различных регионах.
Совершенно противоположная интерпретация процесса пространственного развития предлагается теорией кумулятивной причинности, основные принципы которой были сформулированы нобелевским лауреатом Г.Мюрдалем. Согласно Мюрдалю, «игра рыночных сил приводит к углублению межрегионального неравенства, причем данная тенденция выражена тем сильнее, чем ниже уровень экономического развития системы регионов. В этом заключаются два важнейших закона экономического развития в условиях свободного рынка»[2].
В результате критического анализа вышеуказанных подходов к решению первой группы проблем автором были обоснованы следующие положения для проведения исследований:
- региональная теория экономического роста в целом строится на тех же предпосылках, что и неоклассическая теория роста в макроэкономике, доминирующая в настоящее время (мэйнстрим), и подходы которой к эмпирическому анализу применимы для изучения факторов, детерминант, условий, институтов и структуры экономического роста как на уровне регионов, так и на уровне стран с различным уровнем экономического развития. Именно поэтому для исследования механизмов и характера экономического роста в регионах России в качестве базовых инструментов исследований автором были выбраны методы неоклассической теории роста, априори предполагающей построение производственных зависимостей изучаемых экономик от имеющихся факторов производства. Так как неоклассические модели и модели теории кумулятивной причинности, описывающие равновесное состояние системы экономических агентов для разного уровня экономического развития (Мюрдаль – низкоэффективное, мэйнстрим – высокоэффективное), основаны на подходе репрезентативного агента, то в них не отражается зависимость темпов и динамики роста от гетерогенного поведения агентов и институциональной среды, поэтому для выявления механизмов взаимосвязи процессов максимизации темпов экономического роста и минимизации межрегионального неравенства автором было сделано заключение о необходимости использования модели, учитывающей гетерогенность экономических агентов, вместо общепринятой модели репрезентативного агента.
Традиционно реализация региональной экономической политики в условиях трансформирующейся экономики приводит к концентрации инвестиций в одном или нескольких регионах при резком снижении экономического потенциала и инвестиционной привлекательности остальной части территории страны.
В связи с этим наиболее важными мерами государственного воздействия на пространственное размещение факторов производства является проведение активной инвестиционной политики, основанной на количественной оценке инвестиционной эффективности регионов, в которой определен вклад инвестиций в региональный валовой продукт.
Отправным моментом исследования инвестиционных процессов в экономике России является анализ динамики социально-экономических показателей Российской Федерации и отдельных регионов за последние десять лет. Изменения макроэкономических пропорций российской экономики позволяют выявить ряд основных факторов, оказавших существенное влияние на характер и динамику трансформационных сдвигов на всех уровнях экономики, что, в свою очередь, способствует более глубокому анализу роли и вклада отдельных территорий и субъектов Федерации в ВРП страны, а также выявлению особенностей инвестиционной политики, проводимой в данных регионах.
Наиболее распространенным инструментом в исследованиях связи факторов производства и ВРП, в том числе и в региональном разрезе, необходимым также и для прогнозирования динамики ВРП регионов, является аппарат производственных функций и, прежде всего, стандартная мультипликативная функция Кобба-Дугласа: 
, где Y – валовой региональный продукт (ВРП); А – остаточный или технологический параметр; L – среднегодовая численность занятых в экономике; K – стоимость основных фондов; – эластичность ВРП по основным фондам.
Однако, при построении производственных функций экономики российских регионов возникают некоторые сложности. Во-первых, временные ряды пока крайне коротки в силу того, что переход к рыночной экономике начался сравнительно недавно. Во-вторых, имеющиеся данные не обладают достаточной точностью в силу происходящих в стране переходных процессов. Одной из причин неточности данных по основным фондам и ВРП следует признать неточность измерения цен, которая является следствием их большой волатильности: скачки цен в российской экономике на порядки превосходят медленные изменения, происходящие в развитых странах Запада. Третьей, и, пожалуй, главной причиной, мешающей построить производственную функцию, является крайняя неточность измерения капитала, используемого в производстве. Здесь играют роль несколько факторов:
• с началом трансформационного спада основные фонды стали использоваться далеко не в полной мере, поэтому данные по основным фондам не соответствуют их реально используемой части;
• при переходе от ресурсных ограничений к спросовым основные фонды стали избыточными, что, с одной стороны, резко снижает их значимость как фактора, способного определять динамику изменения ВРП, с другой стороны, не позволяет дать их рыночную оценку.
Одним из вариантов решения проблемы отсутствия или неадекватности данных по основным фондам является использование данных по инвестициям в основной капитал вместо данных по основным фондам[3]
. Преимущества такого подхода объясняются высокой эффективностью инвестиций, направляемых как на вовлечение простаивающих фондов в оборот, так и на приобретение новых фондов, тем самым доля эффективно используемого капитала увеличивается. Немаловажным фактом является и то, что имеются статистические данные, отражающие динамику инвестиций в основные фонды и динамику оплаченного труда, поэтому в работе были использованы производственные функции вида Y=F(I,W), где I инвестиции в основные фонды, а W- инвестиции в труд или оплаченный труд.
В результате проведенного авторского исследования на основе линейного множественного регрессионного анализа с использованием макроэкономических показателей регионов в качестве исходных данных (наблюдаемые переменные) модели, были построены производственные функции регионов России (см.табл.1). Анализ таблицы 1 позволяет заключить, что построенные производственные функции для экономики регионов РФ удовлетворяют основным статистическим критериям (R2 – коэффициент детерминации и DW – коэффициент Дарбина-Уотсона) и могут считаться вполне работоспособными и пригодными для практического применения.
| Таблица 1 | ||||||||||
Численные значения параметров производственных функций  экономики регионов РФ (2000-2008гг.) | ||||||||||
| Регион | A | + | r | R2 | DW | |||||
| Центральный федеральный округ | ||||||||||
| Белгородская область | 23,4637 | 0,4338 | 0,5662 | 1 | 0 | 0,978 | 2,235 | |||
| Брянская область | 28,5708 | 0,4006 | 0,4994 | 0.9 | 0 | 0,979 | 2,044 | |||
| Владимирская область | 69,5877 | 0,3427 | 0,3583 | 0,7 | 0 | 0,96 | 3,182 | |||
| Воронежская область | 86,6149 | 0,3417 | 0,546 | 0,90 | 0 | 0,935 | 2,403 | |||
| Ивановская область | 222,4745 | 0,2818 | 0,5532 | 0,83 | 0 | 0,954 | 1,707 | |||
| Калужская область | 49,6854 | 0,3569 | 0,5913 | 0,95 | 0 | 0,990 | 2,773 | |||
| Костромская область | 12,5826 | 0,3244 | 0,5756 | 0.9 | 0 | 0,973 | 1,965 | |||
| Курская область | 47,3473 | 0,349 | 0,5013 | 0,85 | 0 | 0,979 | 1,763 | |||
| Липецкая область | 24,3307 | 0,3507 | 0,6493 | 1 | 0 | 0,923 | 1,851 | |||
| Московская область | 14,9924 | 0,4071 | 0,5929 | 1 | 0 | 0,985 | 2,885 | |||
| Орловская область | 168,3605 | 0,239 | 0,7216 | 0,96 | 0 | 0,978 | 2,136 | |||
| Рязанская область | 88,2451 | 0,1238 | 0,6968 | 0,82 | 0 | 0,958 | 2,300 | |||
| Смоленская область | 82,1269 | 0,2688 | 0,5155 | 0,78 | 0 | 0,980 | 2,476 | |||
| Тамбовская область | 213,2946 | 0,1394 | 0,5604 | 0,7 | 0 | 0,989 | 2,955 | |||
| Тверская область | 14,0426 | 0,3365 | 0,6635 | 1 | 0 | 0,926 | 2,139 | |||
| Тульская область | 50,4406 | 0,3452 | 0,623 | 0,95 | 0 | 0,940 | 1,994 | |||
| Ярославская область | 19,5029 | 0,1907 | 0,8093 | 1 | 0 | 0,982 | 2,181 | |||
| г.
Москва | 4,5113 | 0,9155 | 0,0845 | >1 | 0 | 0,962 | 2,545 | |||
| г. Москва | 9,3744 | 0,8805 | 0,1195 | 1 | 0,018 | 0,937 | 2,516 | |||
| Северо-Западный федеральный округ | ||||||||||
| Республика Карелия | 48,7695 | ,2323 | 0,6291 | 0,86 | 0 | 0,938 | 2,414 | |||
| Республика Коми | 20,3274 | 0,3935 | 0,5559 | 0,95 | 0 | 0,968 | 1,732 | |||
| Архангельская область | 97,391 | 0,261 | 0,5302 | 0,79 | 0 | 0,951 | 1,494 | |||
| Вологодская область | 121,7085 | 0,3658 | 0,3906 | 0,76 | 0 | 0,902 | 1,445 | |||
| Калининградская область | 99,2605 | 0,254 | 0,5068 | 0,76 | 0 | 0,962 | 2,521 | |||
| Ленинградская область | 22,9929 | 0,3391 | 0,5988 | 0,94 | 0 | 0,996 | 2,069 | |||
| Мурманская область | 73,4754 | 0,137 | 0,7093 | 0,85 | 0 | 0,960 | 1,974 | |||
| Новгородская область | 65,0786 | 0,189 | 0,6543 | 0,84 | 0 | 0,966 | 2,276 | |||
| Псковская область | 15,2595 | 0,326 | 0,6731 | 1 | 0 | 0,951 | 2,356 | |||
| г. Санкт-Петербург | 56,9446 | 0,6502 | 0,3498 | 1 | 0 | 0,959 | 2,386 | |||
| Южный федеральный округ | ||||||||||
| Республика Адыгея | 13,5924 | 0,2859 | 0,6141 | 0.90 | 0 | 0,953 | 2,136 | |||
| Республика Дагестан | 34,5079 | 0,265 | 0,537 | 0,80 | 0 | 0,997 | 2,587 | |||
| Республика Ингушетия | 67,925 | 0,1606 | 0,485 | 0,65 | 0 | 0,976 | 2,312 | |||
| Кабардино-Балкарская Республика | 10,3407 | 0,3292 | 0,5708 | 0.9 | 0 | 0,983 | 2,955 | |||
| Республика Калмыкия | 12,1537 | 0,3056 | 0,5156 | 0,82 | 0 | 0,998 | 2,043 | |||
| Карачаево-Черкесская Республика | 104,1085 | 0,167 | 0,5963 | 0,83 | 0 | 0,909 | 2,336 | |||
| Республика Северная Осетия -Алания | 11,3744 | 0,4305 | 0,4695 | 0.9 | 0 | 0,964 | 2,931 | |||
| Чеченская Республика | - | - | - | - | - | - | - | |||
| Краснодарский край | 19,5527 | 0,4628 | 0,5372 | 1 | 0 | 0,998 | 2,769 | |||
| Ставропольский край | 49,9732 | 0,3852 | 0,6148 | 1 | 0 | 0,999 | 1,994 | |||
| Астраханская область | 10,233 | 0,4001 | 0,5999 | 1 | 0 | 0,974 | 2,164 | |||
| Волгоградская область | 13,0897 | 0,4516 | 0,5484 | 1 | 0 | 0,945 | 2,601 | |||
| Ростовская область | 9,6762 | 0,523 | 0,477 | 1 | 0 | 0,984 | 2,214 | |||
| Приволжский федеральный округ | ||||||||||
| Республика Башкортостан | 9,773 | 0,5775 | 0,4225 | 1 | 0 | 0,957 | 1,813 | |||
| Республика Марий Эл | 82,6947 | 0,2173 | 0,5543 | 0,77 | 0 | 0,968 | 2,935 | |||
| Республика Мордовия | 69,777 | 0,1799 | 0,5269 | 0,71 | 0 | 0,891 | 1,300 | |||
| Республика Татарстан | 6,277 | 0,7917 | 0,2083 | 1 | 0 | 0,929 | 2,449 | |||
| Удмуртская Республика | 13,8069 | 0,4425 | 0,5575 | 1 | 0 | 0,992 | 2,235 | |||
| Чувашская Республика | 29,3765 | 0,6737 | 0,1452 | 0,82 | 0 | 0,963 | 2,042 | |||
| Пермский край | 16,6735 | 0,3394 | 0,6606 | 1 | 0 | 0,943 | 2,607 | |||
| Кировская область | 241,9934 | 0,2081 | 0,4618 | 0,67 | 0 | 0,895 | 1,457 | |||
| Нижегородская область | 70,1515 | 0,5049 | 0,4951 | 1 | 0 | 0,976 | 2,645 | |||
| Оренбургская область | 13,6921 | 0,4809 | 0,5191 | 1 | 0 | 0,953 | 2,222 | |||
| Пензенская область | 116,2327 | 0,2409 | 0,5526 | 0,80 | 0 | 0,969 | 2,411 | |||
| Самарская область | 11,1188 | 0,6005 | 0,3995 | 1 | 0 | 0,944 | 2,791 | |||
| Саратовская область | 8,9634 | 0,4638 | 0,4862 | 0,95 | 0 | 0,861 | 2,398 | |||
| Ульяновская область | 131,7153 | 0,3413 | 0,5566 | 0,9 | 0 | 0,934 | 1,647 | |||
| Уральский федеральный округ | ||||||||||
| Курганская область | 86,5498 | 0,3415 | 0,5221 | 0,86 | 0 | 0,994 | 3,133 | |||
| Свердловская область | 45,6314 | 0,6799 | 0,2478 | 0,93 | 0 | 0,919 | 1,435 | |||
| Тюменская область | 0,0614 | 0,8758 | 0,1439 | >1 | 0 | 0,928 | 1,439 | |||
| Тюменская область | 2,324 | 0,8623 | 0,1377 | 1 | 0.015 | 0,981 | 2,486 | |||
| Челябинская область | 48,2681 | 0,3747 | 0,5932 | 0,89 | 0 | 0,978 | 1,811 | |||
| Сибирский федеральный округ | ||||||||||
| Республика Алтай | 64,4421 | 0,1278 | 0,6446 | 0,77 | 0 | 0,975 | 1,976 | |||
| Республика Бурятия | 59,3452 | 0,0148 | 0,8734 | 0,89 | 0 | 0,923 | 1,097 | |||
| Республика Тыва | 16,4874 | 0,1354 | 0,8646 | 1 | 0 | 0,985 | 0,198 | |||
| Республика Хакасия | 268,6163 | 0,1472 | 0,487 | 0,63 | 0 | 0,969 | 2,6147 | |||
| Алтайский край | 50,0477 | 0,31 | 0,5614 | 0,87 | 0 | 0,907 | 2,768 | |||
| Красноярский край | 126,5163 | 0,5967 | 0,4033 | 1 | 0 | 0,994 | 1,911 | |||
| Иркутская область | 168,9163 | 0,2554 | 0,4971 | 0,75 | 0 | 0,949 | 1,136 | |||
| Кемеровская область | 36,6767 | 0,3034 | 0,6023 | 0,91 | 0 | 0,924 | 1,172 | |||
| Новосибирская область | 51,5941 | 0,4583 | 0,5126 | 0,97 | 0 | 0,911 | 2,5704 | |||
| Омская область | 29,8423 | 0,372 | 0,5648 | 0,94 | 0 | 0,975 | 2,1774 | |||
| Томская область | 63,5624 | 0,4094 | 0,5906 | 1 | 0 | 0,917 | 2,1136 | |||
| Читинская область | 88,6763 | 0,2774 | 0,587 | 0,86 | 0 | 0,914 | 1,182 | |||
| Дальневосточный федеральный округ | ||||||||||
| Республика Саха (Якутия) | 5,7383 | 0,6575 | 0,3425 | 1 | 0 | 0,973 | 2,427 | |||
| Приморский край | 73,6141 | 0,1396 | 0,7031 | 0,84 | 0 | 0,999 | 1,582 | |||
| Хабаровский край | 232,0659 | 0,2354 | 0,4518 | 0,69 | 0 | 0,891 | 2,190 | |||
| Амурская область | 105,5736 | 0,1538 | 0,6114 | 0,77 | 0 | 0,905 | 1,938 | |||
| Камчатская область | 42,7375 | 0,202 | 0,65 | 0,85 | 0 | 0,911 | 2,089 | |||
| Магаданская область | 18,4573 | 0,1431 | 0,8569 | 1 | 0 | 0,827 | 2,177 | |||
| Сахалинская область | 102,7907 | 0,1657 | 0,6147 | 0,78 | 0 | 0,773 | 1,032 | |||
| Еврейская автономная область | 85,5333 | 0,197 | 0,504 | 0,7 | 0 | 0,887 | 1,844 | |||
| Чукотский автономный округ | 104,2356 | 0,2565 | 0,3886 | 0,65 | 0 | 0,995 | 2,036 | |||
Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат.сб./Росстат.- М., 2011.
Следует заметить, что факторы инвестиций в основные фонды и оплаченный труд предопределяют более 90% всех изменений в ВРП. Кроме того, для большинства регионов на протяжении всего рассматриваемого отрезка времени значение коэффициента эластичности ВРП регионов по инвестициям существенно меньше 1, что на перспективу в целях повышения эффективности производства или увеличения производительности труда означает необходимость роста нормы накопления и, соответственно, снижения нормы потребления.
Для обоснования необходимых условий выхода российских регионов на траекторию сбалансированного экономического роста автору удалось установить взаимосвязь параметров производственных зависимостей с мультипликаторами Кейнса (статическим и динамическим). В основу положено полученное автором выражение: 
, связывающее темпы прироста ВРП с темпами прироста инвестиций, где: c и c*- средняя и предельная нормы потребления соответственно, выражение в скобках – эластичность ВРП по инвестициям (обозначим ее как E), которая представляет собой комбинацию из средней и предельной склонностей к потреблению.
Учитывая, что величины c и c* одного порядка (
), значение коэффициента эластичности E лежит в интервале от нуля до единицы.
Двум предельным значениям коэффициента эластичности ВРП по инвестициям
соответствуют две асимптотические траектории: устойчивого сбалансированного экономического роста 
и траектории отрицательного экономического роста
Для значений коэффициента эластичности ВРП по инвестициям, близких к 1 
, наблюдается ситуация, когда относительные изменения объема потребления, объема сбережения, инвестиций и ВРП равны друг другу: 
. В этом случае можно говорить о сбалансированной модели эндогенного устойчивого экономического роста, так как оптимизировано распределение ВРП на текущее потребление и сбережения, которые являются потенциальными инвестициями для последующего роста ВРП, то есть наличие сбережений обеспечивают наличие инвестиций и наличие положительной обратной связи для самоусиливающегося экономического цикла.
Для противоположного случая, когда коэффициент эластичности дохода по инвестициям принимает значения, близкие к 0 
, наблюдается ситуация, когда весь объем ВРП на предыдущем этапе уходит на текущее потребление, причем, в этом случае величина объема потребления не зависит от величины ВРП, так как масштаб величины ВРП намного меньше масштаба потенциального объема потребления, то есть отсутствуют сбережения, а следовательно, и инвестиции, необходимые для устойчивого экономического роста.
Необходимо заметить, что наличие двух аттракторов (двух фаз) позволяет сгруппировать регионы по признаку притяжения траектории их экономического развития к одному из них и, следовательно, качественное изменение траектории возможно лишь в результате фазового перехода. Из анализа табл.1 следует, что для большинства регионов России (90%) характерно притяжение к аттрактору с отрицательным ростом, и лишь незначительное количество регионов подвержено притяжению аттрактора устойчивого экономического роста.
Для определения эффекта масштаба производства в экономике регионов автором, кроме производственных функций, были построены и функции издержек, что позволило разработать авторскую концепцию типологизации российских регионов по инвестиционной эффективности.
В соответствии с авторской концепцией типологизации регионов основными показателями, характеризующими их экономическую эффективность (табл.2), являются, с одной стороны, инвестиционная эффективность региона (эластичность ВРП по инвестициям, коэффициент - третий столбец таблицы 1), с другой стороны, показатель наличия эффекта масштаба в экономике региона (сумма показателей производственной функции { + } – пятый столбец таблицы 1). Авторским критерием разделения экономики регионов на низкоэффективную и высокоэффективную являются следующие условия: 
экономика региона низкоэффективная; при 
экономика региона высокоэффективная. Как видно из таблиц 1 и 2, для подавляющего большинства регионов страны (больше 90%) наблюдается состояние низкоэффективной экономики и лишь для незначительного количества регионов наблюдается состояние с высокой эффективностью экономики, что характеризует фазовое разделение регионов с принципиально отличным механизмом экономического поведения.
В последнее время большинство экономически развитых стран вступили в фазу построения инновационной экономики, в которой главным конкурентным преимуществом становится инновационная активность. Одним из важных показателей «инновационности» экономики выступают затраты на исследования и разработки (НИОКР), которые представляют собой инвестиции на первом этапе инновационного цикла, без которых невозможны следующие этапы генерирования инноваций.
В этой связи автором были рассмотрены инновационно-инвестиционные факторы повышения эффективности производства на примере повышения производительности труда с учетом удельных инвестиций в основные фонды и удельных затрат на НИОКР. Первый фактор – инвестиционный – положительно влияет на экономическую эффективность за счет обеспечения замены старого оборудования на новые технологии. Как было установлено автором в исследовании инвестиционной эффективности регионов, вялая инвестиционная активность сдерживает внедрение технологических инноваций и тормозит рост эффективности производства. Второй фактор – инновационный – положительно влияет на экономическую эффективность за счет возникновения новых методов производства, которые впоследствии могут принять форму производственных технологий и отсутствие этого фактора ведет к исчерпанию новых подходов, что тормозит рост эффективности производства и производительности труда.
Учитывая то, что региональная привязка инновационных мероприятий особенно актуальна при формировании наукоградов, особых экономических зон технико-внедренческого типа и других территориальных образований, призванных ускорить инновационные процессы, а также тот факт, что большинство этих экономических зон сосредоточено в Москве и Московской области, в работе рассмотрено влияние инновационно-инвестиционных факторов на экономический рост в этих регионах.
Исследования проведены на основе построенных производственных функций (2000-2008 гг.) зависимости производительности труда от факторов: инвестиции в основной капитал и затраты на исследования и разработки (НИОКР) и оценки совокупной факторной производительности для экономики этих регионов: 
, где: Y/L – средняя производительность труда (тысяч руб./чел.); Ni/L – удельные затраты на НИОКР (тысяч руб./чел.); I/L – удельные инвестиции в основной капитал (тысяч руб./чел.);, и A0 – параметры модели, оцениваемые статистически.
Помимо базовых инвестиционно- инновационных индикаторов автором был рассмотрен и рассчитан ряд производных показателей: эластичность производительности труда по инновациям, эластичность производительности труда по инвестициям и норма замены инвестиций инновациями. Введенные в рассмотрение показатели эластичности не подменяют и не противоречат базовым показателям, поскольку между ними могут быть различные связи. Например, инновационная активность может быть высокой, но восприимчивость экономики к инновациям может быть низкой и наоборот. Аналогичные варианты могут возникать в отношении инвестиций в основной капитал. Полученные эконометрические зависимости представлены в табл.3.
Таблица 3
Эконометрические зависимости для производительности труда в экономике Москвы и Московской области
| Регион | Вид производственной функции | Статистика | |
| R^2 | DW | ||
| Москва | Y/L=10,715*(I/L)^0,835*(Niokr/L)^0,165 (+2,01) (+0,015) (+0,012)5 | 0,942 (+0,042) | 2,365 (+0,15) |
| Московская область | Y/L=7,6659*(I/L)^0,493*(Niokr/L)^0,507 (+1,72) (+0,01) (+0,025) | 0,926 (+0,035) | 1,881 (+0,14) |
Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат.сб./Росстат.- М., 2011.
Как видно из таблицы, все статистические характеристики модели (R2 – коэффициент детерминации и DW – коэффициент Дарбина-Уотсона) удовлетворяют основным критериям статистических тестов, а сама модель может считаться вполне работоспособной и пригодной для практического применения.
Из анализа эконометрической зависимости производительности труда для экономики Москвы и Московской области видно, что факторы инвестиций и инноваций предопределяют почти абсолютное большинство (более 95%) всех изменений в производительности труда (трудоемкости) и тем самым генерируемый этими региональными экономиками поток инвестиций и инноваций материализуется в основном в трудосберегающих технологиях.
Для показателя инвестиционной восприимчивости, в качестве которого выступает коэффициент эластичности производительности труда от удельных инвестиций, в экономике Москвы наблюдается довольно большое значение этого коэффициента (=0.835+0,015) и которое означает, что основную роль в повышении производительности труда играет все-таки инвестиционный фактор, а генерирование инноваций играет вспомогательную роль и, соответственно, эффективность производства в экономике Москвы можно повысить с помощью массированных инвестиций в основные фонды.
По показателям инновационной восприимчивости, в качестве которого выступает эластичность производительности труда по затратам на НИОКР, и нормы замены инвестиций инновациями экономика Москвы демонстрирует умеренную восприимчивость к инновациям, и, соответственно, повысить эффективность производства с помощью масштабных вложений в исследования и разработки довольно проблематично. Аналогичная ситуация характерна для всей российской региональной экономики (см.табл.4) и может быть серьезным осложнением при построении современной инновационной производственной системы.
Таблица 4.
Показатели инновационно-технологического развития экономики регионов России в 2008 г.
| № | Регион | Индекс инновационной активности региона (IAK(k)), % | Индекс технологического уровня региона (IP(k)), % | ||
| Москва= 100 | США=100 | Тюменская обл.=100 | США=100 | ||
| 1 | Владимирская область | 13.20 | 2.16 | 8.49 | 3.61 |
| 2 | Воронежская область | 12.46 | 2.18 | 10.02 | 4.56 |
| 3 | Калужская область | 33.00 | 5.10 | 10.56 | 5.03 |
| 4 | Московская область | 47.45 | 7.46 | 13.21 | 6.37 |
| 5 | Тверская область | 12.07 | 2.21 | 11.21 | 5.23 |
| 6 | Тульская область | 8.76 | 1.45 | 9.34 | 4.45 |
| 7 | Ярославская область | 15.66 | 1.60 | 15.28 | 7.43 |
| 8 | г.Москва | 100.00 | 18.12 | 43.36 | 20.12 |
| 9 | Ленинградская область | 18.58 | 2.32 | 18.11 | 8.57 |
| 10 | г.Санкт-Петербург | 74.36 | 14.05 | 19.32 | 8.48 |
| 11 | Краснодарский край | 8.85 | 1.15 | 12.39 | 6.1 |
| 12 | Ростовская область | 13.45 | 2.44 | 9.53 | 4.52 |
| 13 | Республика Башкортостан | 18.72 | 1.61 | 15.30 | 7.69 |
| 14 | Республика Татарстан | 19.79 | 2.71 | 21.56 | 10.05 |
| 15 | Нижегородская область | 63.59 | 12.26 | 12.33 | 6.54 |
| 16 | Пензенская область | 13.75 | 2.53 | 8.21 | 3.45 |
| 17 | Пермская область | 21.45 | 4.23 | 16.58 | 8.25 |
| 18 | Самарская область | 36.34 | 6.78 | 19.27 | 9.03 |
| 19 | Саратовская область | 8.49 | 1.53 | 11.52 | 5.28 |
| 20 | Ульяновская область | 21.92 | 5.14 | 9.73 | 4.32 |
| 21 | Свердловская область | 22.72 | 3.56 | 14.61 | 7.02 |
| 22 | Тюменская область | 18.63 | 2.03 | 100.00 | 46.35 |
| 23 | Челябинская область | 22.96 | 3.89 | 14.89 | 7.21 |
| 24 | Красноярский край | 18.71 | 2.36 | 22.57 | 11.32 |
| 25 | Иркутская область | 6.40 | 1.13 | 15.42 | 7.18 |
| 26 | Новосибирская область | 36.91 | 6.40 | 13.34 | 6.54 |
| 27 | Омская область | 17.52 | 3.19 | 29.38 | 9.56 |
| 28 | Томская область | 33.97 | 5.68 | 25.58 | 12.14 |
| 29 | Приморский край | 13.24 | 2.49 | 12.43 | 6.12 |
| 30 | Остальные регионы | 5.17 | 0.68 | 12.38 | 6.02 |
Источник: на основе расчетов по данным Росстата.
Совокупная факторная производительность как показатель интенсивного экономического роста (СФП). По мнению экспертов Всемирного банка использование показателя «совокупной факторной производительности» в макроэкономических исследованиях наряду с факторами «капитал» и «труд» и измерение их процентного вклада в прирост ВРП стало одним из важных достижений в экономической науке за последние пятьдесят лет. Это связано с тем, что динамика фондов K и труда L не всегда в полной мере описывают динамику изменения ВРП, оставляя значительный остаток, не объясняемый динамикой K и L . В этом случае в производственную функцию часто вводят член A(t) с явной зависимостью от времени:
, который является совокупным показателем эффективности, учитывающим оба фактора производства 
и называется совокупной факторной производительностью (СФП), в отличие от частных показателей эффективности, какими являются средняя производительность труда y=Y/L и средняя фондоотдача g=Y/K.
Для анализа динамики СФП в экономике регионов России в качестве базовой теоретической модели была использована производственная функция Кобба-Дугласа-Тинбергена с автономным НТП, возрастающим с течением времени, 
: Y=F(I,W)ert, где r – показатель темпа использования результатов НТП. Такая модель удобна тем, что позволяет абстрагироваться от источников возникновения технического прогресса (они могут быть экзогенными или эндогенными) и оценить СФП. Как видно из результатов теоретического анализа производственных зависимостей экономики регионов России, представленных в таблице 1, можно говорить о значимости совокупной факторной производительности как фактора интенсификации экономического роста только в экономике Москвы и Тюменской области, довольно высокое значение которого сопоставимо с аналогичным показателем для экономически развитых стран (
). По мнению автора, принципиальное отличие в механизме возникновения этого фактора в экономике этих двух регионов связано с тем, что в экономике Москвы этот фактор, скорее всего, имеет эндогенный характер, а в экономике Тюменской области - экзогенный, во многом объясняемый удачной конъюнктурой цен на углеводородное сырье – основной экспортной продукцией из этого региона.
Выявлению влияния институционального (налогового) фактора на экономический рост в регионах страны требует оценки эффективности действующей системы фискального регулирования и отыскания путей ее оптимизации и предполагает использование различных подходов, среди которых можно отметить качественный метод решения проблемы, который заключается в упорядочении и совершенствовании всего налогового законодательства и количественный метод оптимизации налоговой системы, который нацелен на определение максимально рационального совокупного налогового бремени.
В количественных методах оценка эффективности фискальной системы проводится на основе изучения нелинейной зависимости объемов производства и налоговых поступлений от налогового бремени. Конкретные расчеты параметров эффективности ведутся в рамках концепции кривой Лаффера, в соответствии с которой функциональная зависимость налоговых доходов государства от уровня налогового бремени описывается параболой с точкой максимума и проводится поиск точек Лаффера. Экономически точка Лаффера первого рода означает тот предел налогового бремени, при котором производственная система не переходит в режим рецессии. Точка Лаффера второго рода показывает величину налогового бремени, за пределами которой увеличение массы налоговых поступлений становится невозможным. Идентификация двух точек Лаффера и их сопоставление с фактическим налоговым бременем позволяет оценить эффективность налоговой системы страны и направления ее оптимизации.
Для ряда регионов определена производственно-бюджетная эффективность налоговой системы с помощью оценки точек Лаффера 1-го и 2-го рода на базе эконометрических производственно-институциональных функций. В качестве институциональной переменной автором рассматривается средняя налоговая нагрузка 
(доля взимаемых государством налогов T в объеме ВРП Y), соответственно, производственно-институциональная функция имеет вид: 
, а фискальная кривая, т.е. зависимость между массой собираемых налогов и относительной налоговой нагрузкой, описывается следующей функцией: 
где Y — ВРП; I – инвестиции в основные фонды; W- затраты на оплату труда; q — налоговая нагрузка; D — трендовый оператор (функция, зависящая от времени t);, a, b, c и d — параметры, оцениваемые статистически на основе ретроспективных динамических рядов. Переменные Y, I, W и T берутся за соответствующие годы t.
Стержневой идеей фискального анализа на базе производственно-институциональных функций является определение взаимного расположения точек Лаффера 1-го и 2-го рода и фактической величины налоговой нагрузки. Рассмотрение данных трех фискальных индикаторов позволяет создать довольно полную картину налогового климата и его роли в формировании динамики экономического роста. По определению, фискальной точкой Лаффера 1-го рода q* является точка максимума производственной кривой, когда dY/dq=0. Аналогичным образом определяется фискальная точка Лаффера 2-го рода q**, под которой понимается точка максимума фискальной кривой, когда dT/dq=0. Таким образом, вся методика проводимого анализа заключается в рассмотрении следующих показателей: фактического налогового бремени q и показателей q* и q**.
Для выявления механизма влияния институционального фактора на экономический рост российских регионов автором были выбраны экономика России и экономики таких регионов, как Москва, Ханты-Мансийский АО-Югра и Московская область. Выбор экономики двух регионов - Москвы и ХМАО-Югра – предопределяющих экономический рост всей страны, был продиктован тем, что в структуре экономики этих регионов используются разные наборы факторов, стимулирующие экономический рост и влияющие на динамику ВРП : для Москвы и Московской области это набор{I,W},а для Ханты-Мансийского АО-Югра – набор{I,Rm}, где: I – инвестиции в основные фонды в стоимостном выражении; W – фонд заработной платы; Rm – затраты на природные ресурсы в стоимостном выражении. При формировании ретроспективных статистических рядов показателей Y; I; W; Rm, Т использованы данные официального издания Росстата «Регионы России. Социально-экономические показатели.2010».
В качестве иллюстрации полученных результатов работы в табл.5-7 приведены результаты расчетов точек Лаффера для экономики России, Москвы и Ханты-Мансийского АО-Югра.
Таблица 5
Фискальные и технологические индикаторы экономики России
| Год | Точка Лаффера 1-го рода (q*) | Точка Лаффера 2-го рода (q**) | Фактическая налоговая нагрузка (q) | Эластичность замены инвестиций фондом заработной платы (E) |
| 2000 | 34.4526 | 36.6808 | 28.71 | -3.323 |
| 2001 | 34.4513 | 36.5779 | 30.10 | -3.345 |
| 2002 | 34.4523 | 36.5026 | 32.5 | -3.354 |
| 2003 | 34.4567 | 36.4473 | 31.25 | -3.356 |
| 2004 | 34.4535 | 36.4099 | 31.85 | -3.386 |
| 2005 | 34.4568 | 36.3496 | 39.67 | -3.379 |
| 2006 | 34.4587 | 36.3012 | 36,30 | -3.375 |
| 2007 | 34.442 | 36.2945 | 31.25 | -3.365 |
| 2008 | 34.438 | 36.2742 | 30.48 | -3.124 |
Применительно к экономике России (см.табл.5) предложенная методика позволила установить следующие факты: во-первых, наблюдается высокая стабильность точки Лаффера 1-го рода q*, что свидетельствует о стабильности психологических установок российского производителя в отношении предельно допустимых фискальных издержек. В данном случае эта величина близка к американскому «эмпирическому стандарту» в 35%. Во-вторых, данные табл. 5 демонстрируют довольно высокую стабильность и точки Лаффера 2-го рода, в краткосрочной перспективе (период с 2000 по 2005 гг.) усиление налогового гнета на производителя для российского бюджета имело только положительные последствия. Кроме того, само изменение точки Лаффера 2-го рода имело слабую тенденцию к уменьшению, это означает, что «надежность» налоговой составляющей бюджета страны медленно, но верно возрастала. В-третьих, эффективность фискальной политики государства была неодинаковой на различных участках анализируемого периода. Так, например, фактическое налоговое бремя за период с 2000 по 2004 гг. было ниже точки Лаффера 1-го рода, не говоря уже о точке Лаффера 2-го рода. Фактически в этот период налоговая нагрузка в России была умеренной. В течение 2005 г. фактическая налоговая нагрузка превысила значения как q*, так и q**. С геометрической точки зрения российская экономика в этом случае переместилась на нисходящую ветвь и производственной и бюджетной кривых. Это означает, что в этом году государство действовало фактически себе во вред и, следовательно, фискальная политика данного этапа может быть признана как неэффективная, если вообще не как откровенно ошибочная.
Чрезвычайно интересным представляется тот факт, что «фискальный зазор» между точками Лаффера 1-го и 2-го рода очень узкий и составлял примерно 2,0%, что позволяет утверждать, что реакция бюджета страны мало отличается от реакции потребителя. Иными словами, как только налоговое бремя возрастает настолько, что начинает оказывать дестимулирующее воздействие на производителя, практически тотчас же начинается падение фискальных доходов государства. Это означает, что внимание фискальных органов при манипулировании налоговыми ставками должно быть направлено на производителя, так как его реакция будет автоматически воспроизведена бюджетом страны.
Следует отметить тот факт, что на протяжении 9 лет эластичность замены инвестиций оплаченным трудом (Е) была, во-первых, отрицательна, что свидетельствует прямой взаимосвязи ключевых макрофакторов, а во-вторых, неизменна по величине. Основной движущей силой российской экономики является достаточно эффективный капитал, формируемый инвестициями в капитал – дефицитным фактором производства, а труд является вспомогательным, всего лишь его необходимым придатком, а экономический рост обеспечивается не столько за счет фискального поощрения производителя, сколько за счет экстенсивного роста основного капитала.
При расчете фискально-технических индикаторов экономики Ханты-Мансийского АО-Югра, которая ориентирована на добычу и продажу углеводородного сырья, в основном, нефть, был учтен тот факт, что сложилась благоприятная конъюнктура цен на сырье в этот период (с 2000 по 2008 гг. цена на нефть увеличилась почти в 8 раз) и что рост ВРП этого региона сопровождался именно ростом цен на сырье, так как ежегодная добыча сырья в физическом объеме незначительно выросла за анализируемый период (табл.6). Анализ данных табл.6 позволяет сделать вывод о том, что точки Лаффера 1-го и 2-го рода и фактическое налоговое бремя, начиная с 2001 года, лежат далеко за «эмпирическим стандартом» в 35% и составляют в среднем 51% и 53% соответственно. Наиболее примечательным является тот факт, что в период с 2004 по 2006 гг. реальная налоговая нагрузка в этом регионе была выше точки Лаффера 2-го рода, что является демонстрацией абсолютно неэффективного налогового режима. Необходимо отметить, что наблюдается рекордная нестабильность налоговой нагрузки, флуктуации которой происходили в очень широком диапазоне — 32,46-72,98% (это соответствует вариации больше чем 100%), то есть государство не подстраивало свою фискальную политику под поведение экономики этого региона, исключением является решение Правительства РФ о снижении ставки НДПИ в 2008г., что является лишним подтверждением правильности авторских расчетов численных значений предельной налоговой нагрузки на экономику регионов России.
Таблица 6
Фискальные и технологические индикаторы экономики
Ханты-Мансийского АО-Югра, Тюменская обл.,%.
| Год | Точка Лаффера 1-го рода (q*) | Точка Лаффера 2-го рода (q**) | Фактическая налоговая нагрузка (q) | Эластичность замены инвестиций затратами на природные ресурсы (E) |
| 2000 | 51.0 | 52.93 | 32.46 | -0.26 |
| 2001 | 51.04 | 52.937 | 35.23 | -0.21 |
| 2002 | 51.06 | 52.938 | 45.43 | -0.22 |
| 2003 | 51.07 | 52.935 | 41.40 | -0.27 |
| 2004 | 51.09 | 52.936 | 55.83 | -0.23 |
| 2005 | 51.03 | 52.937 | 72.98 | -0.25 |
| 2006 | 51.02 | 52.935 | 57.89 | -0.26 |
| 2007 | 50.95 | 52.920 | 45.23 | -0.22 |
| 2008 | 50.78 | 52.916 | 47.12 | -0.20 |
Анализ фискальных индикаторов экономики Москвы (см.табл. 7) позволяет констатировать следующие факты, а именно: во-первых, «фискальный люфт» между точками Лаффера 1-го и 2-го рода мал и составлял примерно 1%. Это означает, что реакция бюджета почти полностью эквивалентна реакции производителя; во-вторых, наблюдается тенденция к совпадению точек Лаффера 1-го и 2-го рода ; в-третьих, в экономике Москвы шло медленное, но верное формирование «фискального оазиса» с присущим ему низким налоговым давлением. Так, в течение периода с 2000 по 2008 гг., кроме 2001г., фактическое налоговое бремя было ниже точки Лаффера 1-го рода. Обращает на себя внимание тот факт, что помимо высокого эффекта от макрофактора I (инвестиции в основной фонд) в экономике Москвы наблюдается еще и мощный трудосберегающий НТП, на что указывалось автором выше. Об этом свидетельствуют как показатель совокупной факторной производительности (связанный напрямую с результатами НТП), так и показатель эластичности замены инвестиций трудом. Таким образом, экономика Москвы демонстрирует высокую социальную ориентированность производства и научно-технического прогресса
Таблица7
Фискальные и технологические индикаторы экономики Москвы, %
| Год | Точка Лаффера 1-го рода (q*) | Точка Лаффера 2-го рода (q**) | Фактическая налоговая нагрузка (q) | Эластичность замены инвестиций затратами на природные ресурсы (E) |
| 2000 | 32.70 | 33.82 | 31.0 | -6.1502 |
| 2001 | 32.71 | 32.83 | 34.5 | -6.3501 |
| 2002 | 32.72 | 33.81 | 29.0 | -6.0503 |
| 2003 | 32.73 | 33.82 | 27.2 | -6.4502 |
| 2004 | 32.72 | 33.77 | 21.5 | -5.8504 |
| 2005 | 32.73 | 33.75 | 20.1 | -5.4505 |
| 2006 | 32.70 | 33.76 | 20.8 | -5.9503 |
| 2007 | 32.65 | 33.72 | 20.9 | -5.7503 |
| 2008 | 32.68 | 33.71 | 21.0 | -5.8503 |
.
Однако, что касается влияния социального фактора на темпы экономического развития регионов, необходимо отметить то, что неравномерность социально-экономического развития регионов России в последнее время (после 2004г.) стремительно нарастает, приобретая все большую остроту, и приводит к нарушению социального и регионального экономического равновесия, провоцируя возникновение множества социально-экономических проблем, решение которых диктует необходимость проведения исследований для выяснения механизмов возможной взаимосвязи (или взаимовлияния) социально-экономического неравенства и процессов экономического развития с целью формирования эффективной перераспределительной макроэкономической политики, способной влиять на эти процессы.
Несмотря на наличие большого количества работ, посвященных решению проблем неравномерности социально-экономического развития регионов России, в них либо на качественном уровне декларируется результат наблюдений за динамикой социальных или экономических факторов, либо используются только неоклассические модели или модели экзогенного экономического роста, лишь объясняющие взаимосвязь основных экономических показателей (капиталовооруженности, численности населения и темпов роста экономики), но не отражающие зависимость темпов экономического роста от поведения экономических агентов (не учитывающие их неоднородность) и институциональной среды. Таким образом, складывается ситуация, которая «неудовлетворительно описывается классическими теориями региональной экономической динамики»[4]. Между тем, по мнению автора, именно модели эндогенного экономического роста, в которых явным образом учитывается неоднородность экономических агентов, могут наилучшим образом выявить механизм влияния социального неравенства на экономический рост.
В настоящее время основным инструментом измерения уровня неравенства доходов по социальным группам служит так называемый коэффициент Джини, характеризующий степень искривления кривой Лоренца. Хотя коэффициент Джини четко улавливает происходящие сдвиги в распределении доходов между верхними и нижними группами населения, он не показывает, в какой именно части кривой Лоренца – верхней, средней или нижней – происходят эти сдвиги. Чтобы уточнить характер происходящих сдвигов в практике аналитических расчетов, как правило, используют еще два индикатора: энтропийный коэффициент Тейла и коэффициент Тейла-Бернулли. Однако они плохо приспособлены к оценке аналогичных эффектов применительно к экономике регионов страны, для которых само построение кривой Лоренца весьма проблематично. В этой связи в аналитической практике используются другие показатели неравномерности развития территорий и регионов. Среди них можно назвать коэффициент вариации Клоцвога, в котором учитывается доля населения i-ого региона в совокупной численности населения страны и доля ВРП i-ого региона в совокупном ВРП страны. Именно коэффициент вариации Клоцвога был использован автором в прикладных расчетах для количественной оценки неравномерности социально-экономического развития федеральных округов и регионов в составе этих округов.
В результате проведенных автором статистических расчетов была установлено (см. рис.1), что эффект межрегиональной дифференциации прослеживается как на уровне федеральных округов, так и на уровне регионов в федеральных округах, причем как в наиболее развитом ЦФО, так и в наиболее отсталом ЮФО РФ, что, скорее всего, говорит об универсальности (масштабной инвариантности) этого эффекта.
Рис. 1. Динамика коэффициента вариации Клоцвога для Федеральных округов РФ (синий цвет), регионов в Центральном (красный цвет) и Южном (зеленый цвет) Федеральном округах.
Для выявления функции распределения регионов по ВРП автором было проведен статистический анализ регионов по уровню ВРП (рис.2). Как видно из рис. 2, распределение регионов по ВРП происходит по двум группам: в первой, многочисленной, группе, где сосредоточено почти 97-99% регионов, находятся регионы с небольшим ВРП (на рис.2 для 2000г. ВРП меньше200 млрд.рублей). Во второй, малочисленной, группе (не более 1-3% регионов) находятся регионы с большим ВРП (на рис.2. для 2000г. ВРП больше 200 млрд.рублей). Таким образом, можно проследить фазовое расслоение регионов России по уровню ВРП, о чем упоминалось и в авторской концепции типологизации российских регионов по признаку инвестиционной эффективности.
Автором было установлено, что распределение регионов по ВРП в многочисленной группе носит характер логнормальной зависимости (на рис.2 логнормальная зависимость в двойном логарифмическом масштабе представлена в виде параболы), а в малочисленной группе подчиняется степенной зависимости или распределению Парето (в двойном логарифмическом масштабе степенная зависимость имеет вид прямой) и были определены параметры этих функций (рис.3).
Рис. 2. Динамика изменения функции распределения регионов по ВРП.
Рис.3. Динамика изменения показателя Парето для степенной части функции распределения регионов по ВРП.
Из анализа рисунков следует, что для регионов, для которых распределение ВРП носит логнормальный характер, в период времени с 2000 по 2008гг. не происходит значительных изменений в ВРП, а наибольшей изменчивости подвержены ВРП регионов из малочисленной группы, для которой характерно распределение Парето. Как видно из рис.3, диапазон изменений показателя Парето колеблется от 1.5 до 2.1.
Проведенный автором анализ позволил сделать заключение о том, что распределение регионов России по ВРП носит такой же характер, который касается распределения доходов (богатства) между членами общества в любом обществе в любое время; распределения фирм по производственным показателям (годовая выручка, численность персонала, финансовая капитализация и т.д.); межстранового распределения по ВРП, т.е. это распределение носит универсальный фундаментальный характер вне зависимости того, что понимается под экономическим агентом и предметом перераспределения. В качестве иллюстрации этого заключения на рис.4 приводится динамика показателя Парето для США, Великобритании и Японии (1980-2000 гг.). Как следует из сравнения рис.3 и 4, динамика изменения показателей Парето для регионов Российской Федерации происходит в том же диапазоне, как и динамика изменения данного показателя для США, Великобритании и Японии, что является важным подтверждением адекватности авторских расчетов.
Рис.4. Динамика изменения показателя Парето для степенной части функции распределения доходов в США, Великобритании и Японии[5].
Для выяснения природы изменения богатства и механизма его перераспределения в популяции экономических агентов (люди, фирмы, регионы, страны) был разработан авторский подход на основе модифицированной торгово-инвестиционной неравновесной (ТИН) агентной модели Скафетты-Вэста-Пикоцци[6] с учетом параметра, учитывающего различное количество возможных торговых партнеров экономических агентов. В авторской модели рассматриваются два варианта изменения богатства агентов – инвестирование и торговля.
В ТИН-модели богатство i-ого агента изменяется с течением времени в соответствии с дискретным нелинейным стохастическим равенством: 
и предполагается, что:
- при совершении торговых операций возможна передача некоторой части богатства от одного агента к другому, так как цена проданного товара колеблется по отношению к равновесной цене, которая равна ее стоимости производства;
- количество богатства, которое может перейти от одного агента к другому при совершении торговых сделок, ограничено количеством богатства более бедного агента;
- цена товара определяется таким образом, чтобы торговые операции статистически были выгодны более бедному агенту.
Выбор ограничения б) продиктован тем, что более богатый агент всегда рискует меньше более бедного. Следовательно, если существует равная вероятность совершения выгодной сделки как для богатого, так и бедного трейдеров, то богатство всего общества в конечном итоге будет сконцентрировано в руках богатых агентов, что является классической статистической проблемой, известной под названием «разорение игрока». В реальном обществе такая ситуация, когда все богатство сконцентрировано в руках очень малого количества людей приводит к экономической нестабильности и заканчивается социальной катастрофой. Следовательно, по мнению автора, для существования социально стабильного общества необходимо сконцентрировать богатство общества в руках наиболее многочисленного среднего класса и выявить принципиальные возможности и механизмы, позволяющие это сделать.
Ключевым предположением автора стал тезис о том, что социальной экономической катастрофы можно избежать, если проводить систематические и постоянные стохастические сдвиги при совершении торговых операций в пользу более бедного агента (ограничение в)). Эти заведомо созданные благоприятные обстоятельства в пользу бедных должны способствовать передаче им части богатства и воспроизвести безопасное с социальной точки зрения гамма-подобное или логнормальное распределение. В ТИН-модели член уравнения, характеризующий инвестиции, представляет из себя мультипликативный стохастический процесс где: –
стандартная дисперсия Гауссовой функции распределения (t); ri - индекс индивидуальных инвестиций; 
- нелинейная стохастическая переменная, описывающая количество богатства, которым обмениваются агенты i and j в процессе торговли, причем wij = цена — стоимость, если i – это продавец, а j – это покупатель.
В модели также предполагается, что элементы wij являются случайными Гауссовыми переменными с плотностью вероятности, учитывающей потенциальное среднее значение богатства, которое может быть передано агентами i и j друг другу и стандартную дисперсию этого распределения. Кроме того, вводится допущение, что в реальной торговле флуктуация богатства, вовлеченного в сделку, должна быть частью (0
h
1) богатства более бедного трейдера, а именно: 
. Так как стандартная дисперсия случайной переменной, т.е. риск, возникающий в процессе торговой сделки, пропорционален h, данная переменная может быть интерпретирована как индекс бедности.
Кроме того, предполагается, что 
, а переменная 
имеет вид нелинейного члена, который является оценкой внеравновесного характера торговли: 
. Параметр f > 0 называется индексом социального равенства и оценивает «благоприятность условий торгового обмена» в пользу более бедного агента.
Для численного изучения динамики изменения богатства изучаемых агентов в модели исследовалось поведение общества, состоящего из 105 агентов и изначально обладающих равным количеством богатства. Компьютерное время наблюдений ограничивалось количеством 107 торговых операций. По происшествии этого времени рассчитывалась функция распределения богатства в системе экономических агентов. В результате компьютерных экспериментов с учетом различных значений выбранных управляемых экзогенных параметров: h, f и r в модели были воспроизведены все стилистически наблюдаемые факты (см. рис.5-8).
В случае, когда управляемые параметры модели принимают значения : h > 0, f = 0 и r = 0 ( моделируется экономика, в которой имеют место только торговые операции с симметричной моделью – с равной вероятностью исхода торговой операции как для бедного, так и для богатого трейдеров), результаты моделирования показывают, что при таких условиях все имеющееся богатство в скором времени концентрируется в руках относительно небольшого количества агентов (Из рис.5 видно, что с увеличением количества сделок появляется огромная разница в количестве богатства между богатыми и бедными, хотя изначальное распределение в популяции агентов одинаково). Таким образом, полученный результат объясняет механизм и динамику изменения логнормальной части распределения регионов по ВРП с течением времени (см.рис.2 аналогичным образом себя ведут ВРП регионов в логнормальной части функции распределения регионов по ВРП в 2000 и 2008гг.)
Рис.5. Кумулятивная функция распределения богатства для симметричной модели торговли с индексами h=0.05, f=0, r=0. ((1) – кривая распределения после 1 млн.торговых сделок, (2)-после 10 млн. торговых сделок). В качестве единицы измерения богатства используется богатство самого бедного агента.
Рис.6. Распределение плотности вероятности богатства для ассиметричной модели торговли: а) с фиксированным индексом бедности h = 0.08 и различными значениями параметра социального равенства f (0.2;0.3;0.5);б) с фиксированным социальным индексом f = 0.3 и разными значениями индекса бедности h( 0.03;0.05;0.07). В качестве единицы измерения богатства используется богатство самого бедного агента.
Рис.7. Распределение плотности вероятности богатства в модели с учетом торгово-инвестиционных механизмов. Индексы бедности и социального равенства фиксированы: f = 0.3 и h = 0.05, а индекс инвестиций принимает значения r=0,06; 0,08; 0,1.
Рис.8. Кумулятивная функция распределения богатства с учетом двойного механизма торговли и инвестиций. Индекс инвестиций для одной части населения- r2 = 0, для другой - r1 = 0.08 в первом случае и r1 = 0.06 во втором случае. Для обоих случаев индекс социального равенства f = 0.3 и индекс бедности h = 0.05. Показатели Парето равны 
= 1.8 ± 0.02 and 2.6 ± 0.02. В качестве единицы измерения богатства используется богатство самого бедного агента.
В случае, когда h > 0, f > 0 и r = 0 (ассиметричная модель торговли – с включением в модель механизма, который обеспечивает «благоприятность условий торгового обмена» в пользу более бедного агента) результаты эксперимента свидетельствуют о том, что область распределения богатства сужается с увеличением f и смещается в сторону более низких значений, а амплитуда моды увеличивается (рис.6а). Это означает, что вероятность стать богаче снижается с увеличением богатства. И наоборот, для заданного значения f, увеличение индекса бедности h приводит к большему экономическому неравенству и, следовательно, к расширению области распределения богатства (рис.6б).
Таким образом, следует отметить важность полученного результата - модель ассиметричной или внеравновесной торговли (h > 0 и f > 0, r = 0) принципиально объясняет возможность возникновения значительного по размерам среднего класса в противовес чрезмерно богатой но малочисленной группе экономических агентов и огромному количеству представителей бедного класса, как это наблюдается в симметричной модели торговли, а сам механизм торговли является базой для образования гамма-подобной или логнормальной функции распределения, которую мы наблюдаем для бедного и среднего классов в феноменологических данных, характеризующих распределение богатства в популяции экономических агентов (стран, регионов, фирм, населения).
Для моделирования одновременного влияния, как механизма торговли, так и механизма инвестиций на динамику изменения богатства в системе экономических агентов были использованы следующие значения параметров: h > 0, f > 0 и r > 0. Как видно из рис.7, увеличение r (индекса индивидуальных инвестиций) при прочих равных условиях приводит к дилатации распределения богатства и, следовательно, к увеличению экономического неравенства. В случае, если мы сохраняем параметр r постоянным, результаты численного моделирования показывают, что индекс Парето увеличивается с ростом f и снижается с увеличением h.
Из полученных результатов модельных исследований можно заключить, что модель ТИН, реализующая как механизм инвестиций, так и торговли, может успешно воспроизводить важные феноменологические характеристики реально наблюдаемого распределения богатства в системе экономических агентов: использование только механизма торговли приводит к расслоению общества на большой по численности бедный класс и весьма зажиточный, но небольшой по численности, класс богатых (случай симметричной модели торгового обмена) или к расслоению общества на большой по численности средний класс и небольшие по численности бедный и богатый классы (случай асимметричной модели торгового обмена), а использование механизма инвестиции является основным фактором для генерации экспериментально наблюдаемого закона Парето, т.е. хвоста обратной степенной функции для класса богатых.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что распределение регионов по ВРП, также как и распределение богатства в Великобритании и доходов населения Соединенных Штатов, могут быть хорошо смоделированы комбинированной функцией распределения, которая описывается логнормальной или гамма-подобной функцией для бедного и среднего классов (для класса бедных и средних регионов) и хвостом обратной степенной функции Парето для класса богатых (регионов). Численные исследования автора с использованием методов агентно-ориентированного моделирования также подтверждают этот факт. Важный результат, полученный автором, дает ответ на вопрос, почему распределение богатства для богатых отличается от других общественных классов – в ходе компьютерных экспериментов было установлено, что различные экономические агенты рассчитывают на различные экономические инструменты: богатые – на инвестиции, иными словами на имеющуюся норму сбережений, остальные – ввиду отсутствия нормы сбережений - на торговлю.
На рис.8 показаны две кривые суммарных распределений, полученные с помощью следующих параметров: индекс социального равенства f = 0.3,, индекс бедности h = 0.05 и инвестиционные индексы для 50% населения r1 = 0.075 и 0.055, в то время как r = 0 для другой половины в обоих расчетах. На рисунке четко видно, что искусственное двухуровневое разделение общества подчеркивает разницу в распределении богатства между хвостовой областью обратной степенной функции (около 1% населения) и остальной областью (около 99% населения). Из полученного результата можно сделать вывод о том, что дуалистичность экономических механизмов, используемых различными слоями общества, в действительности может быть объяснением того, почему мы наблюдаем двойственное поведение эмпирических кривых. Показатели Парето для двух сглаженных кривых на рис.8 равны, соответственно, a = 1.5 ± 0.02 и 2.5 ± 0.02, что вполне совпадает с эмпирическими значениями для Великобритании, США и Японии (рис.4). Таким образом, увеличение r для склонной к инвестициям части общества приводит к меньшим значениям показателя Парето и, таким образом, к большему экономическому неравенству.
***
Согласно Концепции долгосрочного социально-экономического развития России на период до 2020 года обеспечение сбалансированного социально-экономического развития регионов является одной из приоритетных задач государства. Однако, современное экономическое пространство России отличается значительными диспропорциями в региональном развитии и экономическая интеграция регионов и их сбалансированное экономически однородное развитие невозможно при порядковой дифференциации по таким ключевым параметрам, как душевой ВРП, производительность труда, инвестиционная активность. На сегодняшний день большое экономическое неравенство субъектов РФ становится самостоятельным фактором, сдерживающим региональное социально-экономическое развитие.
В современных макроэкономических условиях используемый режим функционирования российской экономики в зоне высоких значений экономической дифференциации территорий себя исчерпал и является деструктивным, несмотря на формальное увеличение ВВП. Следовательно, актуализируется вопрос снижения диспропорций в экономическом развитии регионов, причем необходимы оперативные и радикальные решения со стороны государства, в том числе в области налоговой, бюджетной, инвестиционной политики.
Разработке стратегических направлений, обеспечивающих сбалансированное социально-экономическое развитие регионов как одного из целевых ориентиров социально-экономического развития Российской Федерации и требующих синхронизации инвестиционного, инновационного и институционального аспектов региональной политики, посвящена данная работа.
Основой формирования авторской стратегии вывода регионов Российской Федерации на траекторию устойчивого сбалансированного социально-экономического развития послужили результаты системных исследований и анализа эффективности факторов, определяющих различия в степени и темпах экономического развития регионов (инвестиционный, инновационный, институциональный аспекты). Удалось определить необходимые условия для выхода экономики российских регионов (на основе эндогенных механизмов) на траекторию сбалансированного устойчивого экономического роста, характеризуемой условием, когда относительные темпы прироста ВРП и потребления равны друг другу.
Инвестиционный аспект стратегии. В авторской модели выявлены механизмы повышения эффективности инвестиционных процессов, а также процесс фазового разделения российских регионов по характеру экономической эффективности на две ассиметричные по количеству регионов группы: незначительную группу регионов, в которых наблюдается состояние высокоэффективной экономики (наличие фактора сбережений), и большую группу регионов с низкоэффективной экономикой (отсутствие фактора сбережений).
С целью реализации гибкой дифференцированной государственной инвестиционной политики по обеспечению экономически однородного развития территории страны была разработана авторская концепция типологизации российских регионов, позволяющая проводить мониторинг и диагностику состояния региональной инвестиционной активности. На основании сформулированной концепции была построена инвестиционная матрица, дающая возможность выявить кластеры регионов с одинаковым инвестиционным режимом и позволяющая более эффективно координировать инфраструктурные инвестиционные стратегии государства.
Так как для значительной части регионов характерна траектория экономического развития с незначительным темпом относительного прироста инвестиций вследствие значительного превышения темпов относительного прироста потребления над темпами относительного прироста накопления, следовательно, для выхода экономики регионов на траекторию устойчивого сбалансированного роста должен быть задействован самый широкий спектр инструментов по активизации инвестиционных процессов и привлечению капиталов с целью повышения накопления в экономике регионов.
Инновационный аспект стратегии. В настоящее время большинство экономически развитых стран вступили в фазу построения инновационной экономики, в которой главным конкурентным преимуществом становится инновационная активность. Одним из важных показателей «инновационности» экономики выступают затраты на проведение исследований и разработки (НИОКР), которые представляют собой инвестиции на первом этапе инновационного цикла. В этой связи актуальным является исследование для России и ее регионов взаимосвязи затрат на НИОКР с ростом эффективности производства, а также имеющихся инновационных резервов для этого роста.
На основе проведенных авторских исследований, которые характеризуют инвестиционную и инновационную активность регионов, инвестиционную и инновационную восприимчивость, а также норму замены инвестиций инновациями, было установлено, что основная роль в повышении производительности труда в экономике регионов России играет инвестиционный фактор, а генерирование инноваций играет вспомогательную роль и сделан вывод о том, что основополагающее направление экономического развития регионов России заключается в опережающем повышении технологического уровня по сравнению с инновационной активностью, поэтому в течение ближайших лет основные усилия государства должны быть направлены на разработку политики широкомасштабного заимствования и доработку западных технологий, то есть наращивать современный технологический потенциал экономики регионов.
Институциональный аспект стратегии. В целях повышения эффективности проводимой государственной экономической политики особое внимание необходимо уделить таким методам повышения эффективности политики фискального регулирования российской региональной экономики, в которых сбалансированы критерии оптимизации бюджетной и производственной систем.
Разработанная автором методология оценки критических значений фискального бремени для экономики регионов позволила определить характер влияния фактического фискального бремени на экономический рост регионов страны и установить, что воздействие фискальной нагрузки на экономический рост в течение последних десяти лет характеризовалось тем, что фактическая величина фискального бремени не выходила за значение точки Лаффера 1-го рода для ряда регионов (2000-2008 гг. экономика г.Москвы, Московской обл, г.Санкт-Петербург, Башкортостан,Татарстан, Самарская обл., Нижегородская обл. и т.д). Учитывая, что значение точки Лаффера 1-го рода не превышало 33% ВВП (эмпирического предела для оптимальной налоговой нагрузки), можно рассматривать этот факт как ключевой индикатор отечественной фискальной системы с точки зрения обеспечения благоприятных условий оптимизации производственной зависимости. В результате проведенных расчетов установлено, что в экономике регионов страны точки Лаффера 1-го и 2-го рода практически совпадают, что свидетельствует о согласованности критериев оптимизации бюджетной и производственной зависимостей.
Таким образом, построение динамических рядов оценок эффективности фискальной политики (точек Лаффера) имеет большое значение в свете прогнозирования результатов фискальной политики государства. Налоговое бремя в российской экономике последнее десятилетие не было чрезмерным и можно утверждать, что его рост не приведет к автоматическому снижению производственной активности. На практике залогом этого требования служит стабильность точек Лаффера (флуктуации между их крайними значениями не больше 2-3%). Условие, при котором фактическое налоговое бремя “смещается” вправо за обе точки Лаффера (2004-2007 гг. экономика ХМАО), является сигналом о возникновении серьезных противоречий в критериях оптимизации бюджетной и производственной зависимостей и требует дальнейшей адаптации налоговой системы к экономическому поведению регионов.
Проведенные автором исследования взаимовлияния темпов экономического роста и темпов межрегиональной дифференциации позволили установить, что, начиная с 2004г., неравномерность социально-экономического развития регионов резко увеличилась как на уровне регионов в составе федеральных округов, так и на уровне сравнения самих федеральных округов.
Проведенный автором анализ распределения регионов страны по показателю ВРП за последние десять лет позволило установить факт фазового расслоения регионов на два класса с асимметричным количеством входящих в эти классы регионов: более 95 % регионов с низким уровнем ВРП образуют класс бедных регионов, для которых характерно логнормальное распределение, и класс богатых регионов, для которых характерно степенное распределение Парето.
Наиболее важным авторским заключением на основе разработанной модели эндогенного экономического роста с тремя управляемыми параметрами - индексами бедности, социального равенства и инвестиций - является гипотеза о том, что для избежания разрушительного социального эффекта от усиливающейся межрегиональной дифференциации и формирования однородного экономического пространства необходимо использовать эффективную перераспределительную политику, способную влиять на процессы социально-экономического развития.
Результаты модельных исследований позволили установить, что основным механизмом увеличения ВРП регионов, который характерен для бедного класса регионов, является торговля, в то время как инвестиции являются основным инструментом для увеличения ВРП класса богатых регионов.
Механизм торговли зависит от двух параметров - индекса бедности и индекса социального равенства. Было показано, что с увеличением индекса бедности или снижением индекса социального равенства богатство конденсируется легче. Инвестиционный процесс может быть смоделирован с помощью мультипликативного стохастического механизма, основным параметром которого является индекс индивидуальных инвестиций, с увеличением которого богатство конденсируется легче. Авторская модель показывает, что без снижения индекса бедности нельзя противостоять конденсации богатства малочисленной группой агентов.
Проведенное исследование позволяет аргументированно заявить: существует реальная возможность балансировать количественные и качественные характеристики роста, т.е. сочетать ускорение темпов регионального развития с сокращением региональных различий.
Основные публикации по теме диссертации
Монографии и брошюры
- Мельничук М.В. Методы исследования региональной экономики. – Москва: ВГНА Минфина РФ, 2007. –5,6 п. л.
- Мельничук М.В. Проблемы развития региональной экономики (2000–2006). - Москва: ВГНА Минфина РФ, 2008. –12,5 п. л.
- Мельничук М.В. Проблемы формирования единого экономического пространства России. – Москва: ИТК «Дашков и К», 2010. –13 п. л.
- Мельничук М.В. Экономический рост и социальные неравенство. – Москва: ИТК «Дашков и К», 2011. –12 п. л.
- Мельничук М.В., Караев А.К. Применение аппарата производственных функций в исследовании экономического развития регионов России. –Москва. –2009. –12,75 п. л. В том числе авт.-6,5 п.л.
- Образование. Экономика. Финансы. Модернизация. /Кол. монография./ Москва: ВГНА Минфина РФ, 2009. - 45,4 п.л., в т.ч. авторских – 2,71 п.л.
- Мельничук М.В. Становление Российской налоговой системы. – Москва: ВГНА Минфина РФ,2004. –4,6 п. л.
Статьи в научных изданиях, рекомендуемых ВАК Минобрнауки России
- Мельничук М.В. Инновационно-инвестиционная матрица экономического роста (российских регионов)//Экономика. Предпринимательство. Окружающая среда. – 2008. - № 3. – 0,7 п.л.
- Мельничук М.В. Дифференциация социально-экономического развития регионов России//Экономические науки. – 2008. - № 43. – 0,8 п.л.
- Мельничук М.В. Проблема оптимизации совокупного налогового бремени для региональной экономики России//Налоговая политика и практика. – 2008. - № 7/1. –0,7 п.л.
- Мельничук М.В. Это мне и… это тоже мне (Неравномерность социально-экономического развития федеральных округов РФ (2000-2006 г.г.))//Российское предпринимательство. – 2008. - № 8, вып. 2. – 0,4 п.л.
- Мельничук М.В. План города. Совокупная факторная производительность как показатель экономического роста//Креативная экономика. – 2008. - № 9. – 0,4 п.л.
- Мельничук М.В. Межрегиональная дифференциация федеральных округов//Вестник Университета (Государственный университет управления). – 2008. - № 12. – 0,8 п.л.
- Мельничук М.В. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост (Московская область 2000-2006г.г.)//Экономика и управление. Санкт-Петербург. - 2009. - № 1(39) - 0,7 п.л.
- Мельничук М.В., Дивергенция доходов населения – аргументы «за» и «против»//Аудит и финансовый анализ. – 2009. - № 1.- 0,6п.л.
- Мельничук М.В. Траектория экономического роста и неравномерности доходов в регионах Российской Федерации // Евразийский международный научно-аналитический журнал «Проблемы современной экономики».-2009.-№3.-0,8 п.л.
- Мельничук М.В. Экономический подход к выявлению факторов роста в региональной экономике //Вестник Института экономики РАН. –Москва. –2009. №4. –0,9 п.л.
- Мельничук М.В. Ретроспективный взгляд на развитие аппарата производственных функций //Экономика и управление. –Москва. –2009. –№3 (43). –0,8 п.л.
- Мельничук М.В. Использование сетевого подхода как основы изучения современных экономических систем.//Экономика. Налоги. Право. –Москва ВГНА 2010. –№3. –0,8 п.л.
- Мельничук М.В. Агентно ориентированное моделирование – первый шаг от экономических финансов к умным финансам //Финансы и кредит. –Москва. –2010. –№24. –0,5 п.л.
- Мельничук М.В.Социально-экономическое развитие регионов: основные направления и проблемы // Региональные проблемы преобразования экономики.-2011.-№1.-1п.л.
Статьи в сборниках и периодических научных изданиях
- Melnichuk M. Effective Tax System is the Critical Factor for Development of the National Economy. //Конкурентоспособность предприятий и регионов в глобальной экономике: сб. науч. ст. в 2 ч. Ч.1- Гродно: ГрГУ,2009.- 0,4 п.л.
- Мельничук М.В. Налоговый климат и динамика экономического роста // Совершенствование теории и методологии налогового менеджмента и налогового администрирования в условиях нивелирования международных экономических отношений.- В 2ч. Ч.2.- Орел: ОрелГТУ,2009-0,3 п.л.
- Мельничук М.В. Факторы и структура роста в региональной экономике// Экономика. Налоги. Право. – 2009.- №2.-0,9 п.л.
- Мельничук М.В. Анализ инновационного развития российской экономики (на примере отдельных регионов) // Тенденции развития экономического и образовательного пространства: мировой опыт, инновации, российские особенности. - Великий Новгород: НГУ,2009.-0,4 п.л.
- Мельничук М.В. Актуальные проблемы экономического роста в региональной экономике // Тенденции развития современного общества: пути преодоления экономического кризиса. – Саратов, ГСЭУ.- 2009.-0,3 п.л.
- Мельничук М.В. Производственные функции и декомпозиция факторов экономического роста (ретроспективный взгляд) // Вестник ВГНА Минфина РФ.- 2010. - №2. – 1,0 п.л.
- Мельничук М.В. Использование Интернет-ресурсов и дистанционных коммуникаций при обучении студентов экономических специальностей // Сб. науч. статей ППС. – М., ВГНА, 2005.- 0,4 п.л.
- Мельничук М.В. Банки как участники экономических отношений // Актуальные проблемы правового регулирования в сфере финансов и экономике. Сб. научн. трудов под ред. Андриашина Х.А., Петровой Г.В., -2005.-0,4 п.л.
- Мельничук М.В., Маласаева И.Г., Правовые особенности специальных функциы банков в налоговой сфере // Актуальные проблемы правового регулирования в сфере финансов и экономике. Сб. научн. трудов под ред. Андриашина Х.А., Петровой Г.В., -2005.-0,8 п.л. В т.ч. авт.-0,4 п.л.
- М. Melnichuk. Analysis of the movement in the aggregate factorial productivity for the Moscow economy // Уральский научный вестник. -2008.-№4.-0,4 п.л.
- M. Melnichuk. Aggregate factorial productivity as an indicator of economic Growth // Современный научный вестник.-2008.-№6.- 0,3 п.л.
- Мельничук М.В. Динамика совокупной факторной производительности как критерий инновационности российской региональной экономики // Новости научной мысли.-«Publishing House «Education and Science», Praha.- 2008.-№16.- 0,4 п.л.
- Мельничук М.В. Совокупная факторная производительность как индикатор интенсивного экономического роста // Материалы IV Международная научная конференция «Инновационное развитие и экономический рост». Москва: Изд-во РУДН.- 2008.- 0,4 п.л.
- M. Melnichuk. Determination of the optimal settings for the tax system in Russian regions // Сб. матер.научн-практ.конф. “Perspektywiczne opracowania nauki I Techniki-2008”-2008. Volume 6. Economiczne nauki.- Przemysl: Nauka i studia, 2008 – 0,3 п.л.
- Мельничук М.В. Взаимосвязь экономического роста российских регионов с дивергенцией доходов населения (2000-2006 г.г.) // Сб. матер.научн-практ.конф. “Perspektywiczne opracowania nauki I Techniki-2008”-2008. Volume 4. Economiczne nauki.- Przemysl: Nauka i studia, 2008 – 0,3 п.л.
- M. Melnichuk. Inequality in socio – economic development of RF districts over 2000-2006 years. // Матерiали за VI Межд. науч.-практ. конф. «Постигането на висшего образование-2008» Том 4. Iкономiкi. Софiя «БелГРАД-БГ».2008 – 0,4 п.л.
- Мельничук М.В. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост в регионах // Всероссийская научная конференция «Институциональные проблемы экономического роста».-Казань: изд-во КГУ.-2008.-0,3 п.л.
- M. Melnichuk. Usage of aggregate factorial production functions for economic growth forecast // Матерiали за IV Международна научна практiчна конференцiя «Бъдещето проблемiте на световната наука - 2008» Том 7. Икономiкi. Софiя «БелГРАД-БГ».- 2008 – 0,3 п.л.
- Мельничук М.В. Анализ совокупности факторной производительности в экономике Москвы и Московской области в докризисный период //Вестник ВГНА Минфина РФ.-2010.-№3-0,4 п.л.
- Мельничук М.В., Караев А.К. Налоговая нагрузка и экономический рост в российских регионах в докризисный период// Вестник ВГНА Минфина РФ.-2010.-№3.-0,6 п.л.
- Мельничук М.В. Анализ экономической политики на основе агентных моделей//Сборник статей ППС ВГНА Минфина РФ.-2010.-№1.-0,8 п.л.
- Мельничук М.В. «Умные» финансы как современный этап развития теории финансов // Вестник ВГНА Минфина РФ.-2011.-№1-0,7 п.л.
- Мельничук М.В. Инновационные и инвестиционные факторы экономического роста В Москве и Московской области.- 2011.-Сборник научных трудов ППС.-№1-0,45 п.л.
[1] Гранберг А.Г. Моделирование пространственного развития национальной и мировой экономики: эволюция подходов. Регион: экономика и социология, №1, 2007. – с. 87 – 106
[2] Myrdal G. Economic theory and under-developed regions. – N.Y.: Harper & Row, 1957. – p.34.
[3] Бессонов В.А. Проблемы построения производственных функций в российской переходной экономике. –М.: Институт экономики переходного периода.2002г.,с.46.
[4] А.Г.Гранберг. Стратегии макрорегионов России: методологические подходы, приоритеты и пути реализации. - М.: Наука, 2004.
[5] Y.Fujiwara, W.Souma, H.Aoyama, T.Kaizoji, M.Aoki. Physica A 321 (2003) 598
[6] N. Scafetta, B.J. West, S. Picozzi A Trade-Investment Model for Distribution of Wealth.-Physica.-2008.
