Изменение структуры ВРП в субъектах Уральского федерального округа
DOI:
https://doi.org/10.17059/2017-2-7Ключевые слова:
валовый региональный продукт, индекс Рябцева, индекс Салаи, индекс структуры, уральский федеральный округ, сходимость структуры, стратегия регионального развития, диверсификация экономики, экономический район, сбалансированная структураАннотация
Важным фактором устойчивости национальной экономики является адаптивная способность региональных экономик к демпфированию внешних и внутренних факторов риска. Это происходит благодаря многообразию сложившихся отраслевых структур экономики в регионах и постоянному процессу их трансформации, что находит отражение в структуре валового регионального продукта (ВРП). Можно рассматривать три основные стратегии формирования структуры региональной экономики: 1) приведение экономик регионов к сбалансированному состоянию; 2) акцентирование индивидуализации структуры экономики регионов; 3) комбинированная стратегия, при которой регионы с различной структурой экономики интегрируются в макрорегионы, в которых происходит компиляция структуры. В последнем случае результатом может стать выравнивание структуры ВРП входящих в регион субъектов РФ и сходимость ее к показателям макрорегиона (например, федерального округа) в целом. Для подтверждения данной гипотезы проведен анализ ВРП субъектов, входящих в Уральский федеральный округ, за период 2005-2014 гг. В результате сформулирован ряд выводов. Так, измерения с использованием индексов Рябцева и Салаи показали, что более других приближена к структуре ВРП федерального округа структура ВРП автономных округов. При этом в анализируемый период происходило сокращение доли добычи полезных ископаемых наряду с увеличением доли видов разделов ВРП, относимых к вспомогательной и социальной составляющей экономической деятельности. В федеральном округе происходит медленное движение к более сбалансированному участию регионов округа в генерировании общего объема ВРП. При использовании авторского индекса структуры, определяемого путем двойного расчета суммы квадратов отклонений, выявлена тенденция к выравниванию структуры ВРП федерального округа в целом. Результаты исследования могут применяться при проведении различных видов анализа динамики и структуры социально-экономических показателей.Библиографические ссылки
Henzel, S. R., Lehmann, R. & Wohlrabe, K. (2015). Nowcasting Regional GDP: The Case of the Free State of Saxony. CESifo Working Paper, 5336, 27.
Kholodilin, K. A., Kooths, S. & Siliverstovs, B. (2008). A Dynamic Panel Data Approach to the Forecasting of the GDP of German Länder. Spatial Economic Analysis, 3(2), 195–207. DOI: 10.1080/17421770801996656.
Kopoin, A., Moran, K. & Paré, J.P. (2013). Forecasting regional GDP with factor models: How useful are national and international data? Economics Letters, 121(2), 267–270. DOI: 10.1016/j.econlet.2013.08.007.
Lehmann, R. & Wohlrabe, K. (2014). Forecasting gross value-added at the regional level: Are sectoral disaggregated predictions superior to direct ones? Review of Regional Research, 34(1), 61–90. DOI: 10.1007/s10037–013–0083–8.
Longhi, S. & Nijkamp, P. (2007). Forecasting Regional Labor Market Developments under Spatial Autocorrelation. International Regional Science Review, 30(2), 100–119.
Patuelli, R., Longhi, S., Nijkamp, P., Reggiani, A. & Blien, U. (2007). A Rank-Order Test on the Statistical Performance of Neural Network Models for Regional Labor Market Forecasts. Review of Regional Studies, 37(1), 64–81.
Schanne, N., Wappler, R. & Weyh, A. (2010). Regional unemployment forecasts with spatial interdependencies. International Journal of Forecasting, 26(4), 908–926. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2009.07.002.
Girardin, E. & Kholodilin, K. A. (2011). How Helpful are Spatial Effects in Forecasting the Growth of Chinese Provinces? Journal of Forecasting, 30(7), 622–643. DOI: 10.1002/for.1193.
Kramorenko, M. I. (2014). Otsenka tendentsiy ekonomicheskoy differentsiatsii regionov Severo-Zapadnogo i Tsentralnogo federalnykh okrugov [Assessment of Tendencies of Economic Differentiation of Regions of Northwest and Central Federal Districts]. Upravlencheskoye konsultirovanie [Managerial consultation], 3, 89–99. (In Russ.)
Shhepanjak, O., Bystraja, Ju. S. & Makarenya, T. A. (2014) Analiz i kharakteristika struktury VRP Sibirskogo federalnogo okruga [Analysis and characteristic of structure of VRP of Siberian Federal District]. Ekonomika i sotsium [Economy and society], 4–5, 530–533. (In Russ.)
Sharonina, L. V. & Bondarenko, D. A. (2015). Prichiny stagnatsii ekonomiki i problemy Uralskogo federalnogo okruga [The reasons of stagnation of economy and a problem of Ural federal district]. Ekonomika i sotsium [Economy and society], 2–5, 84–87. (In Russ.)
Bredneva, L. B. (2013). O mezhregionalnoy ekonomicheskoy differentsiatsii v Dalnevostochnom federalnom okruge [About interregional economic differentiation in the Far East federal district]. Aktualnyye voprosy ekonomicheskikh nauk [Topical issues of economic sciences], 35, 67–71. (In Russ.)
Maksimets, N. V. & Bukatina, E. G. (2016). Dinamika pokazateley ekonomicheskogo rosta regionov Privolzhskogo federalnogo okruga [Dynamics of Economic Growth Indicators in the Volga Federal District.]. Vestnik Povolzhskogo gosudarstvennogo tehnologicheskogo universiteta. Seriya: Ekonomika i upravlenie [Vestnik of Volga State University of Technology. Series: Economics and Management], 1, 75–86. (In Russ.)
Tarasov, V. T., Boyko, I. I. & Haritonova, V. G. (2015). Neravnomernost modernizatsii regionov Privolzhskogo federalnogo okruga [Uneven modernization of Volga federal district regions]. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies], 1, 11–19. (In Russ.)
Shamilev, S. R. (2015). Prioritetnyye napravleniya ekonomicheskogo razvitiya subektov Severo-Kavkazskogo federalnogo okruga [Priority directions of economic development of regions of the Russian Federation]. Ekonomika. Biznes. Informatika [Economics. Business. Informatics], 5, 57–64. (In Russ.)
Kataev, E. N. & Pogodina, E. A. (2014). Ekonomicheskie i sotsialnyye razlichiya regionov Severo-Zapadnogo federalnogo okruga: analiz, otsenka, resheniya [Еconomic and social differences in the regions of Northwest Federal District: analysis, assessment, solutions]. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Serija 3: Ekonomika. Ekologiya [Science Journal of Volgograd State University. Global economic system], 4, 36–45. DOI: 10.15688/jvolsu3.2014.4.4. (In Russ.)
Burchak, V. S. & Saliychuk, V. F. (2008). Ekonomika Uralskogo federalnogo okruga: osobennosti i dinamika struktury (1999–2005 gg.) [Economics of the Ural Federal District: features and dynamics of structure (1999–2005)]. Vestnik Yuzhno-Uralskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika i menedzhment [Bulletin of South Ural State University, Series “Economics and Management”], 20, 10–16. (In Russ.)
Tikunov, V. S. & Chereshnya, O. Yu. (2015). Indeks ekonomicheskogo razvitiya regionov Rossiyskoy Federatsii [Economic index for the regions of the Russian Federation]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Serija 5: Geografiya [Moscow university geography bulletin], 6, 41–47. (In Russ.)
Kudymov, V. M. & Panfilov, V. S. (2011). Dva metoda kosvennogo otsenivaniya VRP [Two methods of indirect estimation of VRP]. Nauchnyye trudy: Institut narodnokhozyaystvennogo prognozirovaniya RAN [Scientific works: Institute of Economic Forecasting of RAS], 9, 384–397. (In Russ.)
Ryabtsev, V. M. & Chudilin, G. I. (2001). Regionalnaya statistika: Uchebnik. [Regional statistics: Textbook]. In: V. M. Ryabtsev, G. I. Chudilin (Eds). Moscow, 380. (In Russ.)
Stewart, J. (2006). Assessing alternative dissimilarity indexes for comparing activity profiles. International Journal of Time Use Research, 3(1), 49–59.
Tatarkin, A. I., Davankov, A. Yu., Pryakhin, G. N., Sedov, V. V. & Shumakov, A. Yu. (Eds). (2016). Upravlenie sbalansirovannym razvitiem territorialnykh sistem: voprosy teorii i praktiki [Management of the balanced development of territorial systems: questions of the theory and practice]. Chelyabinsk: ChelGU Publ., 295. (In Russ.)
Baltagi, B. H., Fingleton, B. & Pirotte, A. (2014). Estimating and Forecasting with a Dynamic Spatial Panel Data Model. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 76(1), 112–138. DOI: 10.1111/obes.12011
24. Longhi, S., Nijkamp, P., Reggiani, A. & Maierhofer, E. (2005). Neural Network Modeling as a Tool for Forecasting Regional Employment Patterns. International Regional Science Review, 28(3), 330–346.
Tatarkin, A. I., Romanova, O. A. & Akberdina, V. V. (2014). Tekhnologicheskie i prostranstvennyye vozmozhnosti novoy industrializatsii promyshlennykh regionov [Technological and spatial capabilities of new industrialization of industrial regions]. Federalizm [Federalism], 3, 45–56. (In Russ.)
Animitsa, E. G., Animitsa, P. E. & Denisova, O. Yu. (2014). Evolyutsiya nauchnykh vzglyadov na teoriyu razmeshcheniya proizvoditelnykh sil [Evolution of knowledge about distribution of productive forces]. Ekonomika regiona [Economy of Region], 2(38), 21–32. (In Russ.)
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2017 Гамукин Валерий Владимирович
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
