Введение
Многие экономисты-исследователи изучают кризисные явления в экономике с точки зрения региональных позиций. Среди них Г. Гопинат, Э. Хелпман, К. Рогофф [1], М. Алексеев, А. Чернявский [2], В. Сингх, Э. Рока, Б. Ли [3], А. Н. Колтунова [4] и другие ученые.
Известный в академических кругах ученый А. Г. Гранберг заявляет, что в Российской Федерации наблюдается неравномерное распределение производительных сил, что обусловлено историческим опытом и неоднородностью экономической среды [5]. В Южном федеральном округе (ЮФО) сконцентрировано около 5 % ВВП страны и 15 % от всей сельскохозяйственной продукции в стране. Экономика ЮФО достаточно разнообразна, есть как лидирующие отрасли, так и отстающие. При анализе санкций, которые были введены в отношении России, О. А. Москаленок и В. В. Глекова отметили положительный опыт программ импортозамещения в регионах, которые имеют отношение к социально-экономическому развитию [6].
Настоящая работа рассматривает как объект исследования Астраханскую область в целом и ЮФО в частности. Южный федеральный округ обладает 11,37 % населения страны и занимает 2,61 % от ее площади. В состав округа входят восемь субъектов РФ: Республика Адыгея, Астраханская область, Волгоградская область, Республика Калмыкия, Краснодарский край, Ростовская область, Республика Крым и Севастополь. В силу своего географического положения валовой региональный продукт ЮФО представлен добычей полезных ископаемых, транспортными услугами и услугами сельского хозяйства.
Цель исследования – анализ экономических изменений и устойчивости ЮФО, оценка влияния внешних факторов в виде санкционного давления на региональную политику. Научная новизна заключается в разработке стратегий развития на основе факторного анализа промышленных индексов. Практическая значимость – создание прогнозных моделей для регионов в условиях санкционных ограничений.
В данном исследовании был проанализирован индекс промышленного производства в Астраханской области и ЮФО с 2018 по 2024 г. Статистические данные были взяты из базы данных Федеральной службы государственной статистики РФ.
Методология исследования
Метод индекса Рябцева имеет удобную градацию оценок положения региональной социально-экономической системы региона. Индекс Рябцева – это аналитический инструмент, оценивающий структуру совокупности экономических индикаторов, влияющих на рост региональной или национальной экономики. Индекс промышленного производства был взят нами как наиболее ключевой показатель региональной экономики в силу своей информативности и значимости.
Для расчета статистических показателей использовались следующие формулы:
– дисперсия и среднее квадратичное отклонение были вычислены с помощью формул в MS Excel, а именно «=ДИСП.В()» и «=СТАНДОТКЛОН.В()» соответственно;
– расчет коэффициента вариации проводился путем деления среднего квадратичного деления на среднее значение;
– парная матрица факторных признаков была построена с помощью инструмента «Корреляция» из пакета «Анализ данных» в MS Excel, он позволяет рассчитать коэффициенты корреляции между всеми парами переменных.
Результаты исследования
В табл. 1 представлены индексы промышленного производства в ЮФО с 2018 по 2024 г. Основываясь на данных табл. 1, мы рассчитали показатели вариации за период с 2018 по 2024 г. Все субъекты ЮФО находились в условиях внешних санкций на рассматриваемый период времени. В ходе исследования было установлено, что наибольший коэффициент вариации всех статистических показателей наблюдается в г. Севастополе, а наименьший – в Волгоградской области.
Таблица 1
Table 1
Индекс промышленного производства в ЮФО (2018–2024 гг.), %
Index of industrial production in the Southern Federal District (2018-2024), %
|
Субъект |
2018 г. |
2019 г. |
2020 г. |
2021 г. |
2022 г. |
2023 г. |
2024 г. |
|
ЮФО |
106 |
103 |
99 |
104,4 |
102,5 |
102,1 |
103,9 |
|
Республика Адыгея |
104,1 |
100,5 |
105,1 |
110 |
112,5 |
106,1 |
107,3 |
|
Республика Калмыкия |
98,7 |
97,3 |
92,1 |
98,6 |
115,3 |
101,8 |
90,3 |
|
Республика Крым |
108,2 |
117,4 |
99,8 |
108,4 |
96,5 |
97,4 |
97,3 |
|
Краснодарский край |
104,2 |
103,2 |
97 |
112,5 |
100,8 |
104,3 |
98 |
|
Астраханская область |
116,2 |
102,6 |
97,2 |
92,8 |
98,5 |
99,8 |
97,3 |
|
Волгоградская область |
101,7 |
101 |
99,3 |
98,4 |
103,8 |
102 |
102,5 |
|
Ростовская область |
109,7 |
101,2 |
101,7 |
108,7 |
107,8 |
102 |
113,7 |
|
г. Севастополь |
129,2 |
113,4 |
95,3 |
120,4 |
99,9 |
107,3 |
117,9 |
В табл. 2 представлены результаты расчета статистических критериев для субъектов ЮФО на основе данных за период с 2018 по 2024 г. Для построения табл. 2 были использованы официальные данные Росстата по индексам промышленного производства, представленные в табл. 1. Результаты анализа выявили значительную дифференциацию коэффициентов вариации. Индекс промышленного производства Волгоградской области продемонстрировал наименьший коэффициент вариации, а именно 1,84 %. Наибольший коэффициент индекса промышленного производства зафиксирован в г. Севастополе – 10,64 %. Стоит отметить, что регионы ЮФО функционируют в условиях санкционного давления, поскольку ключевые отрасли округа – морская логистика, внешнеторговый аграрный сектор и курортно-туристический комплекс – напрямую зависят от международных связей. Географическое положение, определяющее их экспортно-импортный потенциал, одновременно делает их наиболее уязвимыми к ограничениям со стороны стран Евросоюза и других государств, введших санкции. В табл. 2 представлена вариация статистических показателей за шестилетний период.
Таблица 2
Table 2
Вариация статистических показателей для субъектов ЮФО (2018–2024 гг.)
Variation of statistical indicators for subjects of the Southern Federal District (2018-2024)
|
Субъект |
Max, % |
Min,% |
Размах |
Среднее значение, % |
Дисперсия, |
Среднее |
Коэффициент |
|
ЮФО |
105,7 |
99,0 |
6,7 |
102,93 |
4,52 |
2,13 |
2,06 |
|
Республика |
112,5 |
100,5 |
12,0 |
106,51 |
15,46 |
3,93 |
3,69 |
|
Республика Калмыкия |
115,3 |
90,3 |
25,0 |
99,16 |
66,63 |
8,16 |
8,23 |
|
Республика Крым |
117,4 |
96,5 |
20,9 |
103,57 |
62,94 |
7,93 |
7,66 |
|
Краснодарский край |
112,5 |
97,0 |
15,5 |
102,86 |
26,52 |
5,15 |
5,01 |
|
Астраханская область |
116,2 |
92,8 |
23,4 |
100,63 |
55,95 |
7,48 |
7,43 |
|
Волгоградская |
103,8 |
98,4 |
5,4 |
101,24 |
3,47 |
1,86 |
1,84 |
|
Ростовская |
113,7 |
101,2 |
12,5 |
106,40 |
23,32 |
4,83 |
4,54 |
|
г. Севастополь |
129,2 |
95,3 |
33,9 |
111,91 |
141,75 |
11,91 |
10,64 |
Южный федеральный округ имеет высокий уровень устойчивости и общей адаптивности экономики и социальной сферы. Существуют определенные перспективы развития экономики регионов ЮФО.
Наибольшие колебания индекса промышленного производства наблюдаются в г. Севастополе и Республике Калмыкии, что выражается в высоком коэффициенте вариации (10,64 и 8,23 % соответственно). Данные определяют, насколько рассматриваемые регионы подвержены внешним потрясениям. В Республике Калмыкии санкции отразились на строительной отрасли, т. к. многие необходимые материалы перестали поступать в продажу. Для г. Севастополя и Республики Крым наиболее серьезным ударом оказались уменьшение количества вариантов получения финансовых услуг, ограничения внешней торговли и снижения возможностей для инвестиций.
Волгоградская область имеет наименьший коэффициент вариации индекса промышленного развития (1,84 %), что указывает на высокую степень стабильности региона. Низкие значения размаха вариации и дисперсии подтверждают устойчивое развитие и низкую подверженность внешним шокам. Индекс промышленного производства в Волгоградской области после более сильных санкций 2022 г. подтверждает стабильный рост.
В других субъектах ЮФО, таких как Республика Адыгея, Ростовская область и Краснодарский край, наблюдается умеренная изменчивость (коэффициент вариации от 3,69 до 5,01 %). Эти регионы демонстрируют стабильное развитие, но при этом они также чувствительны к изменениям внешней среды.
Астраханская область имеет свои экономические и политические особенности, что подтверждает высокие коэффициент вариации. Так, например, в экономике Астраханской области значительную долю занимает добыча полезных ископаемых. Сфера нефтегазодобычи очень зависима от иностранного импорта технологий и от экспорта добытых полезных ископаемых, поэтому введение санкций оказало сильное влияние именно на нее, и впоследствии на всю экономику Астраханской области.
В табл. 3 представлены факторные признаки индекса промышленности с 2018 по 2024 г.
Таблица 3
Table 3
Факторные признаки индекса промышленного производства в ЮФО (2018–2024 гг.)
Factor features of the index of industrial production in the Southern Federal District (2018-2024)
|
Признак |
Индекс |
2024 г. |
2023 г. |
2022 г. |
2021 г. |
2020 г. |
2019 г. |
2018 г. |
|
Индекс промышленного производства, % |
Y |
103,90 |
102,10 |
102,50 |
104,40 |
99,00 |
102,90 |
105,70 |
|
Инвестиции в основной капитал, млн руб. |
X1 |
843,50 |
2 284,04 |
1 912,64 |
1 512,27 |
1 447,35 |
1 378,09 |
1 455,80 |
|
Объем отгруженных товаров (добыча полезных ископаемых), млн руб. |
X2 |
319,84 |
5 748,81 |
606,76 |
528,66 |
352,49 |
470,76 |
485,67 |
|
Объем отгруженных товаров (обрабатывающее производство), млн руб. |
X3 |
2 248,12 |
4 116,49 |
3 767,99 |
3 293,16 |
2 759,95 |
2 853,18 |
2 951,82 |
|
Объем отгруженных товаров (электроэнергия, газ, пар, кондиционирование воздуха), млн руб. |
X4 |
305,25 |
556,32 |
529,60 |
498,01 |
442,43 |
433,72 |
409,75 |
|
Объем отгруженных товаров (водоснабжение, водоотведение и т. д.), млн руб. |
X5 |
67,49 |
139,67 |
125,38 |
123,65 |
107,93 |
91,02 |
92,30 |
|
Количество зарегистрированных организаций |
X6 |
8 369,00 |
17 113,00 |
16 335,00 |
16 617,00 |
16 122,00 |
19 908,00 |
21 646,00 |
|
Индекс цен производителей промышленных товаров, % |
X7 |
101,90 |
110,00 |
98,10 |
119,30 |
104,50 |
100,90 |
107,00 |
В табл. 3 факторы обозначены в виде индексов. Матрица парных коэффициентов с помощью корреляции факторов для нахождения взаимосвязи между ними позволила более точно определить степени влияния различных факторов друг на друга, что было необходимо для дальнейшего анализа и построения модели, учитывающей все возможные взаимодействия между переменными. Кроме того, анализ матрицы парных коэффициентов дал возможность выявить скрытые зависимости и скорректировать модель, исключив незначимые или избыточные переменные (табл. 4).
Таблица 4
Table 4
Парная матрица факторных признаков индекса промышленного производства в ЮФО за период 2018–2024 гг.
Pair matrix of factor characteristics of the industrial production index in the Southern Federal District (2018-2024)
|
Индекс |
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X6 |
X7 |
|
Y |
1 |
|||||||
|
X1 |
–0,13722 |
1 |
||||||
|
X2 |
–0,12128 |
0,86136 |
1 |
|||||
|
X3 |
0,04375 |
0,96011 |
0,76229 |
1 |
||||
|
X4 |
–0,15822 |
0,88792 |
0,67375 |
0,94244 |
1 |
|||
|
X5 |
–0,21615 |
0,84728 |
0,67351 |
0,88299 |
0,96291 |
1 |
||
|
X6 |
0,6472 |
–0,40507 |
–0,18312 |
–0,41797 |
–0,67555 |
–0,74869 |
1 |
|
|
X7 |
0,33941 |
0,00512 |
0,21805 |
0,10969 |
0,1738 |
0,33781 |
–0,13906 |
1 |
В результате корреляционного анализа было выявлено влияние количества зарегистрированных организаций и индекса цен производителей промышленных товаров на индексы промышленного производства. Количество зарегистрированных организаций является индикатором деловой активности и производственного потенциала, стабильный рост которого может оказать положительное влияние на рост производства в целом через определенное время. Рост индекса цен промышленных товаров отражает спрос. Его положительная корреляция с индексом промышленного производства свидетельствует о расширении производства.
Все регионы ЮФО имеют свои структурные различия, доминирующие отрасли экономики у них различаются. Например, Астраханская область имеет ярко выраженную отраслевую специализацию, а именно судостроение и нефтегазодобывающую отрасль. Поэтому для углубленного анализа роли регионов во всей экономике ЮФО целесообразно рассмотреть, на наш взгляд, экономику Астраханской области в сравнении со всей экономикой ЮФО.
В рамках данной статьи индекс Рябцева используется для оценки структурных различий экономики Астраханской области и ЮФО. Поэтому был проведен анализ всех индексов промышленности, представленных в табл. 3, для Астраханской области с помощью индекса Рябцева. Результаты представлены в табл. 5.
По шкале оценки меры существенности различий структур по критерию Рябцева Астраханская область к ЮФО относится как противоположный тип структур в силу влияния ее промышленных особенностей, таких как добыча полезных ископаемых, развитое судостроение и низкий уровень развития агропромышленного комплекса в сравнении, например, с Краснодарским краем.
Таблица 5
Table 5
Расчет индекса Рябцева для Астраханской области, доли ед.
Calculation of the Ryabtsev index for the Astrakhan region, fractions of a unit
|
I полугодие 2024 г. |
2023 г. |
2022 г. |
2021 г. |
2020 г. |
2019 г. |
2018 г. |
|
0,863 |
0,847 |
0,863 |
0,865 |
0,860 |
0,863 |
0,857 |
Таким образом, на наш взгляд, основная стратегия развития экономики Астраханской области должна быть направлена на развитие доминирующих отраслей и инновационных производств.
Заключение
Экономика ЮФО за период 2018–2024 гг. сохранила свою стабильность в условиях давления санкций. Например, для Астраханской области был разработан план социально-экономического развития до 2035 г., который предполагает принятие федеральной поддержки, оказывающей влияние на факторные признаки в предложенной модели анализа экономики.
В данной работе взят среднесрочный период оценки влияния кризиса на экономику, прогноз будет удлинен. Стабильное экономическое положение на данный момент в экономике ЮФО доказывает, что внешние санкции не оказывают сильного шока, а, наоборот, стимулируют переосмысление стратегии экономического прогресса, роли регионов и геополитического значения южных регионов России.
На основе проведенного анализа могут быть сформулированы следующие рекомендации для органов регионального управления. В первую очередь регионам необходимо выделить доминирующие отрасли производства и сконцентрироваться на их развитии. Например, в Астраханской области такими отраслями являются добыча полезных ископаемых и судостроение, налоговые поступления от которых могут пойти на внутреннее развитие, например туризма, которому санкции помешать не могут. Туризм, в свою очередь, может создать новые рабочие места и улучшить экономическое положение регионов ЮФО. Необходимо использовать географическое преимущество, наращивать экспорт в дружественные страны. На данный момент Астраханская область является ключевой точкой Каспийского логистического узла.
Проведенный анализ динамики ключевых социально-экономических показателей субъектов ЮФО за период 2018–2024 гг. позволил провести их типологизацию по критерию экономической устойчивости.
Краснодарский край и Ростовская область могут быть отнесены к регионам с высокой степенью устойчивости экономики. Для данной группы характерна диверсифицированная многоотраслевая экономика, сочетающая развитый промышленный потенциал с мощным аграрным сектором и значительным туристско-рекреационным комплексом. Рекомендуется сосредоточить усилия на стимулировании цифровой трансформации ключевых отраслей – АПК, логистики и промышленности, а также на создании научно-образовательных центров мирового уровня для привлечения и подготовки высококвалифицированных кадров. Стратегической целью для данной группы должно стать не только импортозамещение, но и усиление позиций в международных цепочках создания стоимости и повышение глобальной конкурентоспособности региональной экономики.
Волгоградская и Астраханская области могут быть отнесены к регионам со средней степенью экономической устойчивости. Экономика этих субъектов отличается выраженной сырьевой и промышленной специализацией (нефтепереработка, металлургия, газодобыча), что обусловливает их повышенную чувствительность к колебаниям конъюнктуры мировых рынков. В данных регионах приоритетом является диверсификация экономики и снижение ее сырьевой зависимости.
К регионам с формирующейся экономической устойчивостью мы отнесли Республику Адыгею, Республику Калмыкию, Республику Крым и г. Севастополь. Данный кластер характеризуется относительно невысоким объемом собственной экономики, высокой долей федеральных трансфертов в бюджете и значительной зависимостью от агропромышленной отрасли и туризма. Ключевым фактором развития здесь выступает федеральная поддержка в рамках инфраструктурных и инвестиционных программ. С нашей точки зрения, ключевые рекомендации связаны с концентрацией на реализации нишевых конкурентных преимуществ и преодолении инфраструктурных ограничений. Экономическая политика должна быть нацелена на поддержку специализированных секторов, таких как органическое сельское хозяйство, этнокультурный туризм и агротуризм, а также проектов в сфере возобновляемой энергетики.
