ACCOUNTING OF NATURAL RESOURCE RENTS IN THE INDICATORS OF REGIONAL DEVELOPMENT
Table of contents
Share
Metrics
ACCOUNTING OF NATURAL RESOURCE RENTS IN THE INDICATORS OF REGIONAL DEVELOPMENT
Annotation
PII
S111111110000006-9-1
DOI
10.33276/S0000006-9-1
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Mikhail Afanasiev 
Occupation: Chief Researcher
Affiliation: CEMI RAS
Address: Russian Federation, Moscow
Sergey Aivazian
Occupation: Head of Scientific Direction
Affiliation: CEMI RAS
Address: Russian Federation, Moscow
Alexander Kudrov
Occupation: Senior researcher
Affiliation: CEMI RAS
Address: Russian Federation, Moscow
Edition
Abstract
The methodology of construction of indicators of the main directions of socio-economic development of the Russian Federation is formed and tested. The novelty of the results is determined by the fact that these indicators are based on the basis formed using the characteristics of regional differentiation. The scheme of interrelation of the main indicators of social and economic development is constructed. Groups of indicators characterizing two directions which are "production of goods and services" and "material welfare" are allocated in this scheme. It is noted that for some mining regions there is a weak correspondence of ranks in two directions, as the indicator of the direction "production of goods and services" does not take into account natural resource rent. The econometric models allowing to estimate the natural resource rent of mining regions are constructed. Показано, что корректировка индексов этих регионов с учетом оценок природной ренты позволяет значимо повысить взаимосвязь индикаторов двух направлений. It is shown that changing of the indexes of these regions taking into account the estimates of natural resource rent can significantly increase the relationship between indicators of two directions.
Keywords
regional economy, econometric modeling, indicator, natural resource rent, regional differentiation
Received
23.07.2018
Date of publication
20.11.2018
Number of characters
14026
Number of purchasers
4
Views
645
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf

To download PDF you should sign in

1

Введение Теоретически обоснованным подходом к построению индикатора определенного направления социально-экономического развития является компонентный анализ показателей, характеризующих это направление. Наиболее полно методология его применения и результаты апробации при оценке качества жизни представлены в [1,4]. Ниже рассматривается задача построения индикаторов нескольких направлений социально-экономического развития регионов и анализ их взаимосвязи. Новизна результатов определяется тем, что индикаторы строятся на основе общего векторного базиса. Причем, векторный базис рассматривается в качестве информационной основы для анализа взаимосвязи различных направлений регионального развития. Характеристики региональной дифференциации, формирующие векторный базис, должны удовлетворять следующим условиям, являющимся следствиями поставленной задачи: статистическая независимость по совокупности регионов; статистическая значимость в индикаторе хотя бы одного направления; значения и приращения должны иметь экономическую интерпретацию. Преимущество рассматриваемого далее подхода в том, что построенные на его основе индикаторы позволяют количественно оценить относительное изменение уровня социально-экономического развития региона при изменении характеристик его дифференциации. Показано, что корректировка индексов основных добывающих регионов с учетом природной ренты позволяет повысить взаимосвязь индикаторов двух направлений.

2

Компонентный состав векторного базиса. На временном отрезке векторный базис включает пять компонент: — масштаб экономики региона в момент; — сопоставимая оценка технической эффективности; — индекс отраслевой специализации; — индекс индустриализации; — тренд технической эффективности,. В качестве характеристики масштаба экономики далее рассматривается численность экономически активного населения по данным Росстата. Индекс отраслевой специализации и индекс индустриализации — соответственно первая и вторая главные компоненты структуры ВРП [2]. Оценки технической эффективности регионального производства получены на основе концепции стохастической границы [5] с помощью модели производственного потенциала [3].

3

Формирование, на основе векторного базиса, индикатора по группе показателей, характеризующих направление социально-экономического развития. Пусть — линейная комбинация показателей, характеризующих направление социально-экономического развития регионов РФ, где — вектор значений показателя группы для всей совокупности регионов в момент, —вектор параметров. Пусть — линейная комбинация компонент векторного базиса. Ставится задача определения значений параметров, при которых вектора и максимально коррелированы. То есть .

4

В результате решения этой задачи методом компонентного анализа (способ решения представлен в работах [6, 7]) для направления строятся индикаторы и. На их основе можно построить две группы индексов регионального развития по направлению. Первая группа индексов — проекции на индикатор совокупности векторов показателей направления для каждого региона. Вторая группа индексов — проекции на индикатор значений компонент векторного базиса для каждого региона.

5

Индикаторы регионального развития и рейтинги регионов. Направление «производство товаров и услуг». Рассмотрим направление 1 регионального развития «производство товаров и услуг» и пять показателей, характеризующих это направление: w1 — ВРП на душу; w8 — объем добычи полезных ископаемых; w9 — обрабатывающие производства; w10 — продукция сельского хозяйства; w11 — производство электричества, газа, воды. В следующей табл. 1 приведены оценки индикаторов направления, построенных на основе показателей и на основе характеристик векторного базиса по данным 2015г. В столбце (1) — обозначения показателей, характеризующих направление 1. В столбце (2) — оценки параметров индикатора. В столбце (3) — коэффициенты корреляции показателей и индикатора. В столбце (4) — обозначения характеристик векторного базиса. В столбце (5) — оценки параметров индикатора, построенного на основе векторного базиса. В столбце (6) — коэффициенты корреляции характеристик векторного базиса и индикатора.

6

Таблица 1. Индикаторы направления «производство товаров и услуг»

I1 Индикатор в пространстве показателей IB1 Индикатор в векторном базисе
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
W1 -1.462e-07 0.168 l 0.960 0.994
W8 -3.172e-07 0.221 te 0.041 0.211
W9 7.529e-07 0.967 s1 -0.076 -0.192
W10 2.912e-06 0.388 s2 0.061 0.324
W11 6.291e-06 0.931 dte 0.025 0.064
7

Направление «материальное благосостояние». Рассмотрим направление 2 регионального развития «материальное благосостояние» и пять показателей, характеризующих это направление: w2 — среднедушевые доходы; w5 — индекс производительности труда; w6 — коэффициент миграционного прироста; w7 — уровень безработицы; w13 —коэффициент младенческой смертности. В следующей табл. 2 приведены оценки индикаторов этого направления, построенных на основе показателей Росстата и на основе векторного базиса по данным 2015г.

8 Таблица 2. Индикаторы направления «материальное благосостояние»
I2 Индикатор в пространстве показателей IB2 Индикатор в векторном базисе
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
W2 0.743 0.837 l 0.648 0.731
W5 0.108 0.293 te 0.304 0.572
W6 0.375 0.466 s1 0.288 0.269
W7 -0.162 -0.631 s2 0.215 0.485
W13 -0.161 -0.421 dte 0.366 0.463
9

Знаки всех коэффициентов в столбце (2) соответствуют знакам коэффициентов корреляции в столбце (3). Все компоненты векторного базиса значимы в составе индикатора. Наиболее значимы l — масштаб экономики, te — техническая эффективность и dte — тренд технической эффективности.

10

Рис. 1. Положение регионов в пространстве значений рангов по двум индикаторам

11

На рис. 1 по оси абсцисс — ранги регионов по индикатору IB1 направления «производство товаров и услуг». По оси ординат — ранги регионов по индикатору IB2 направления «материальное благосостояние». Коэффициент корреляции Спирмена 0.714 (коэффициент Пирсона корреляции индексов 0.863). Для сравнения с базовым подходом построены главные компоненты двух направлений. Индексы регионов, рассчитанные на основе первых главных компонент показателей двух направлений, имеют коэффициент корреляции Пирсона 0.578, коэффициент ранговой корреляции Спирмена — 0.613. Таким образом, для рассмотренных направлений регионального развития векторный базис позволяет обеспечить более высокую согласованность индексов и рангов, чем первые главные компоненты. Слабое соответствие рангов наблюдается для четырех наиболее крупных добывающих регионов: Тюменская область. Республика Саха (Якутия), Сахалинская область, Чукотский автономный округ. В этих регионах оценки уровня материального благосостояния существенно превышают оценки уровня производства. Такое несоответствие в значительной степени объясняется тем, что индикатор направления «производство товаров и услуг» не учитывает природной ренты добывающих регионов1.

1. В соответствии с общепринятым подходом в качестве природной ренты рассматривается дополнительный ВРП, получаемый сверх обусловленного затраченным трудом и капиталом.
12

Для оценки природной может быть построена зависимость результата производственной деятельности региона от объемов труда и капитала, а также характеристик дифференциации — двух первых главных компонент структуры ВРП. В соответствующей регрессионной модели объясняемой переменной является показатель ВРП на душу, а объясняющими переменными – капиталовооруженность труда и две первые главные компоненты структуры ВРП:

13 . (1)
14

Здесь—объем ВРП на душу региона ; - объем основных фондов; - численность экономически активного населения (- капиталовооруженность труда); — первая главная компонента структуры ВРП (указанные 4 добывающих региона имеют наибольшие по всей совокупности регионов значения первой главной компоненты);— вторая главная компонента структуры ВРП; — булева переменная, принимающая значения 1 для регионов, по совокупности которых оценивается природная рента;— ошибка регрессии; - оценка ренты;— оцениваемые коэффициенты.

15

Таблица 3. Оценки коэффициентов регрессий для 80 регионов по данным 2015г.

Оцениваемая регрессия (1) (1) (2) (2)
Зависимая переменная ВРП на душу ВРП на душу логарифм ВРП на душу логарифм ВРП на душу

782852.7***

(93322.8)

997121.3***

(113780.7)

0.575***

(0.149)

0.836**

(0.262)

100.6***

(12.6)

 

0.767***

(0.059)

 
 

97781.7***

(25040.97)

 

0.251***

(.057)

 

56473.7***

(16631.81)

 

0.203***

(0.038)

171306.0***

(24386.1)

346684.4***

(17353)

7.038***

(0.434)

12.658***

(0.040)

R2 0.868 0.816 0.824 0.643
доля ренты в ВРП (%) 47.1 60.0 43.7 56.6

Примечание. *, **, *** — значимость на 10, 5, 1%-ном уровне соответственно.

16

Для сравнения оценка ренты получена также с помощью уравнения

17 (2)
18

В результате устранения эффекта мультиколлинеарности, возникающего вследствие взаимозависимости капиталовооруженности труда и первой главной компоненты структуры ВРП, получены оценки параметров, представленные в табл.1. Объясняющая способность модели и значимость оценок высокая. Средняя для четырех регионов оценка природной ренты, полученная по моделям (1) и (2), находится в интервале от 43.7% до 60.0% ВРП. Скорректированные индексы указанных 4 добывающих регионов по индикатору «производство товаров и услуг», рассчитываются по формуле

19 ,
20

где - корректирующая поправка индекса; - темп роста индекса по объему ВРП; численность населения региона. Оценка темпа роста в году 2010+ на основе регрессии по данным периода 2011-2015гг. составляет 7.41e-07 - 4.65e-08 (стандартная ошибка— 4.35e-08, стандартная ошибка— 1.18e-08).

21

22

Рис. 2. Положение регионов в пространстве значений рангов по двум индикаторам после корректировки с учетом природной ренты

23

На рис.2 положение регионов Тюменская область, Республика Саха (Якутия), Сахалинская область, Чукотский автономный округ в пространстве рангов по двум направлениям, скорректированных с учетом природной ренты, существенно изменилось. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена индикаторов двух направлений увеличился от 0.714 до 0.812. Таким образом, корректировка индексов основных добывающих регионов с учетом природной ренты позволяет повысить взаимосвязь индикаторов двух направлений.

24

Заключение Сформирован компонентный состав векторного базиса индикаторов социально-экономического развития субъектов РФ. В него включены пять характеристик: масштаб экономики, первые две компоненты структуры ВРП, техническая эффективность производства и тренд технической эффективности. При оценке этих характеристик использованы теоретически обоснованные модели региональной дифференциации.

25

Показано, что индексы регионов по индикатору, построенному в векторном базисе, могут быть использованы в качестве интегральных характеристик уровня развития региона в моделях макро- и мезоуровней, а также для построения рейтингов по различным направлениям экономического развития. Таким образом, векторный базис создает единую информационную основу для оценки взаимосвязи различных направлений социально-экономического развития регионов. Особенностью и преимуществом такого подхода является возможность оценивать влияние изменения характеристик дифференциации региона на уровень его социально-экономического развития.

26

Методом компонентного анализа по данным 2015г. построены два индикатора направления «производство товаров и услуг». Первый — в пространстве значений пяти показателей, характеризующих это направление: ВРП на душу; объем добычи полезных ископаемых; продукция обрабатывающих производств; продукция сельского хозяйства; производство электричества, газа, воды. Второй — в векторном базисе. Коэффициент ранговой корреляции Пирсона 0.982, коэффициент ранговой корреляции Спирмена 0.956.

27

По данным 2015г. построены два индикатора направления регионального развития «материальное благосостояние». Первый — в пространстве значений пяти показателей: среднедушевые доходы; коэффициент миграционного прироста; уровень безработицы; коэффициент младенческой смертности; индекс производительности труда. Второй — в векторном базисе. Коэффициент ранговой корреляции Пирсона 0.830, коэффициент ранговой корреляции Спирмена 0.705.

28

Слабое соответствие рангов по направлениям развития «производство товаров и услуг» и «материальное благосостояние» наблюдается для четырех наиболее крупных добывающих регионов: Тюменская область. Республика Саха (Якутия), Сахалинская область, Чукотский автономный округ. В этих регионах оценки относительного уровня материального благосостояния существенно превышают оценки относительного уровня производства. Предложенный в работе способ корректировки индексов указанных регионов с учетом природной ренты позволяет повысить согласованность их рангов по двум направлениям развития. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена индексов, построенных по двум индикаторам, увеличивается с 0.714 до 0.812.

References

1. Ajvazyan S.A. Analiz kachestva i obraza zhizni naseleniya: ehkonometricheskij podkhod. M., Nauka, 2012.

2. Afanas'ev M.Yu., Kudrov A.V. Metod klasterizatsii regionov RF s uchetom otraslevoj struktury VRP // Prikladnaya ehkonometrika, № 1 (41), 2016, s. 24–46.

3. c.28–44.

4. .9–30.

5. .86, 2004.

6. Hotelling H. Relationships between Two Sets of Variables. Biometrika, 46, 1936, p. 321–377.

7. p. 290–310.