Features of the spatial concentration of production in Russia at the regional level (on the example of the Irkutsk Region)

Введение

Согласно центр-периферийным теориям, агломерационные эффекты приводят к концентрации производства в относительно крупных поселениях. Данный процесс сопровождается ростом уровня жизни у их жителей и, соответственно, миграцией населения из периферийных территорий в центральные [1] (Krugman, 1991). В результате, центральные населенные пункты начинают специализироваться на интеллектуальных видах деятельности, а периферийные – на рутинных. Это приводит к росту разрыва в уровне жизни между центром и периферией и социально-экономической деградации последней. Через некоторое время развитие центра должно положительно сказать на периферии благодаря диффузии инноваций, росту рынка сбыта для товаров, произведенных на периферии, и притоку инвестиций [2] (Marshall, 1993). Тем не менее разрыв в уровне развития между ними не будет уменьшаться. Напротив, центр, ориентированный на инновационное развитие, будет все больше опережать периферию [3] (Myurdal, 1972).

Данная ситуация требует вмешательства государства, поскольку подобного рода неравенство несет в себе определенные негативные последствия, в частности, появляется проблема развития депрессивных территорий, «обескровленных» оттоком капитала и человеческих ресурсов. Для России проблема экономического неравенства между жителями различных территорий особенно актуальна из-за существенной неравномерности их развития. Данная неравномерность обусловлена разницей в обеспеченности территорий ценными природными ресурсами, климате, специфической структурой советской экономики, которая во многом определяет экономическую специализацию ряда населенных пунктов, а также большими расстояниями.

Теоретические основы анализа экономической концентрации производства и центр-периферийных отношений были заложены такими исследователями, как Ф. Бродель [4] (Brodel, 2007), И. Тюнен [5] (Tyunen, 1926), В. Кристаллер [6] (Christaller, 1972), Д.  Шефер [7] (Shefer , 1973),  Л.  Свейкаускас [8] (Sveikauskas, 1975), А. Маршалл [2] (Marshall, 1993), Ф. Перру [9] (Perru, 2007), Г. Мюрдаль [3] (Myurdal, 1972), Д. Фридман [10] (Friedmann J., 2000), П. Комбс [11] (Combes, 2000), П. Кругман [1] (Krugman, 1991), М. Фуджита [12] (Fujita, Mori, 1996), Э. Райнерт [13] (Raynert, 2011), Д. Джекобс [14] (Jacobs, 1969), В. Хендерсон [15] (Henderson  , 2003 и др.

Анализу концентрации производства в России в целом, а также в рамках отдельных отраслей и регионов посвящены работы таких ученых, как А. Швецов, В. Лексин [16] (Leksin, Shvetsov, 1999), О. Грицай [17] (Gritsay, Ioffe, Treyvish, 1991), С. Растворцева [18] (Rastvortseva, 2018), О. Кузнецова [19] (Kuznetsova, 2018), В. Рудяков, Г. Макарова [20] (Makarova, Rudyakov, 2019), А. Самаруха [21] (Samarukh, 2018), Е. Колодина [22] (Kolodina, 2019), Т. Коцофана, С. Стажкова [23] (Kotsofana, Stazhkova, 2011), М. Спектор [24] (Spektor, 2017), Я. Муравьева [25] (Muraveva, 2016), Л. Соколова [26] (Sokolova, Gnilskaya, 2019), С. Грачев [27] (Grachev, 2019) и др.

Целью настоящей статьи является оценка текущих тенденций пространственной концентрации на региональном уровне на примере Иркутской области.

Методология исследования

Оценка концентрации производства в Иркутской области была произведена на основе данных о количестве занятых в муниципальных образованиях региона за период с 2009 по 2019 годы. Источником данных послужила База данных показателей муниципальных образований Росстата РФ [1].

Анализ уровня концентрации производства был проведен как для экономики региона в целом, так и для отдельных сфер производства. Для этого были выбраны пять отраслей: сельское и лесное хозяйство; добыча полезных ископаемых; обрабатывающие производства; торговля оптовая и розничная; финансовая и страховая деятельность. Выбор данных отраслей был обусловлен двумя основными соображениями:

1. Низкая зависимость развития данных отраслей от социальной сферы и бюджетного финансирования позволяет предположить, что изменения в концентрации производства в них будут зависеть именно от экономических факторов.

2. Разный уровень мобильности активов и информационноемкости производства в данных отраслях позволяет выявить тенденции концентрации производства в разных типах экономических систем.

Для количественной оценки уровня концентрации производства были использованы индекс Герфиндаля (HHI) и индекс Cr5.

Индекс HHI изначально был предназначен для оценки степени монополизации отрасли. Тем не менее он широко используется и для оценки абсолютного уровня концентрации производства. Индекс HHI рассчитан по формуле:

, (1)

где, Ei – численность занятых в секторе экономики в населенном пункте i; Ej – общая численность занятых в секторе экономики в данном регионе. Максимальное значение индекса равно 1.

Индекс Cr5 характеризует долю занятых в регионе, приходящуюся на наиболее крупные муниципальные образования (в данном случае на 5 городов). Индекс Cr5 рассчитан по формуле:

, (2)

Помимо этого для оценки последствий концентрации производства был произведен анализ динамики среднемесячной заработной платы в муниципальных образованиях Иркутской области [2]. Для определения уровня взаимосвязи между величиной заработной платы, ее динамикой, численностью занятых и добывающим производством был использован линейный коэффициент корреляции:

, (3)

где X, Y – значения показателей, для которых производится оценка уровня взаимосвязи.

Результаты исследования

Динамика занятости в Иркутской области в целом и по ряду отдельных отраслей представлена в таблице 1.

Таблица 1

Динамика численности занятых в Иркутской области (чел.)

Из таблицы видно, что количество занятых в Иркутской области в период с 2009 по 2019 годы неуклонно сокращалось. В целом сокращение составило 12,5 % [3]. Отметим, что снижение количества занятых в Иркутской области превысило общероссийский показатель (-8 %) [4]. Что касается рассматриваемых отраслей, то за анализируемый период существенный рост (с точки зрения количества занятых) показали добывающие производства и торговля (рост по России в целом – 8,3 % и 4 %, соответственно) [5]. Количество занятых в финансовой сфере уменьшилось, тогда как в целом по стране занятость в данной сфере показала рост (1,5 %). Снижение занятости в обрабатывающем производстве и сельском хозяйстве также превысило соответствующие общероссийские показатели (15,2 % и 31,2 %).

Подобная динамика свидетельствуют об усилении специализации Иркутской области на добывающих отраслях, а также о процессах концентрации в финансовой деятельности, обрабатывающей промышленности, сельском хозяйстве на уровне страны в целом. Однако если посмотреть на долю, которую занимают работники добывающих производств в общем количестве занятых в регионе (4,6 %), говорить о высоком уровне его сырьевой ориентации было бы преждевременно.

Перейдем к рассмотрению динамики экономической концентрации в Иркутской области. Изменения значений индекса HHI представлены в таблице 2.

Таблица 2

Динамика индекса Герфиндаля (HHI), рассчитанного для Иркутской области

Таблица показывает, что в анализируемом периоде концентрация производства в регионе усилилась (индекс HHI вырос на 15,2 %). Так, доля г. Иркутска в общем количестве занятых в регионе выросла с 29 % до 32,4 %. В рассматриваемых отраслях концентрация производства также усилилась довольно значительно. Концентрация занятых в сельском хозяйстве выросла, в первую очередь, за счет резкого уменьшения занятости в этой сфере в подавляющем количестве муниципальных образований, во многих из которых данный вид деятельности практически полностью исчез. Рост численности занятых в сельском хозяйстве показали только четыре города: Иркутск (+5 %), Братск (+ 220 %), Саянск (+22 %) и Черемхово (+27 %).

Усиление концентрации в торговле произошло за счет роста численности занятых в этой сфере в больших городах и районах: Иркутск (+67 %), Братск (+67 %), Усолье-Сибирское (+139 %), Ангарское городское МО (+146 %), Черемхово (+150 %), Шелеховский район (102 %) и пр. Высокий уровень концентрации в торговле объясняется более высоким уровнем покупательской способности населения в городах и развитием крупных розничных сетей. Кроме того, этому способствует развитие туризма и рост учебной миграции (в первую очередь, это касается г. Иркутска).

Что касается финансовой деятельности, то, как и в сельском хозяйстве, во многих муниципальных образованиях количество занятых в данном виде деятельности уменьшилось почти до нуля. В крупных городах также наблюдалось сокращение занятых, например в г. Иркутск снижение составило 4 %, в Ангарском городском МО – 19 %, в г. Братск – 32 %. Тем не менее доля г. Иркутска в общем количестве занятых в финансовой деятельности увеличилась с 54,3 % до 64,4 %, что и вызвало столь сильный рост индекса HHI. В данной сфере процессы концентрации особенно сильны благодаря автоматизации бизнес-процессов, что позволяет значительно уменьшить количество персонала «на местах».

Концентрация занятых в добывающей и обрабатывающей отраслях Иркутской области, согласно индексу HHI, усилилась, но в меньшей степени, чем, например, в финансовой деятельности. Это можно объяснить большей зависимостью данных сфер от ресурсной специализации территорий и меньшей мобильностью их активов. Так, например, наибольший рост численности занятых в добывающем производстве произошел в Бодайбинском муниципальном районе (+2470 человек или +35,4 %) и Катанском муниципальном районе (+2720 человек или +577,5 %).

Покажем с помощью таблицы 3, как изменилась экономическая концентрация в Иркутской области с точки зрения роли наиболее крупных населенных пунктов в экономике региона в целом и в отдельных отраслях.

Таблица 3

Динамика индекса Cr5, рассчитанного для Иркутской области

Из таблицы видно, что рост концентрации количества занятых в крупных городах за рассматриваемый период был незначительным (+1,6 %). Но в отдельных отраслях увеличение индекса Cr5 было заметным. Это говорит о росте специализации больших населенных пунктов на данных видах деятельности.

Согласно теории агломерационных эффектов, рост концентрации производства в центре приводит к росту доходов населения. В таблицах 4 и 5 указаны муниципальные образования, являющиеся лидерами по абсолютному размеру среднемесячной заработной платы и по темпам ее роста.

Таблица 4

Муниципальные образования Иркутской области с наибольшим размером среднемесячной заработной платы в 2019 году

Из приведенных данных видно, что размер заработной платы в Иркутской области зависит не от количества занятых в населенном пункте [6], а от уровня его специализации на добывающем производстве. Относительно высокий уровень заработной платы в муниципальных образованиях, не имеющих добывающего производства, обусловлен их обеспеченностью другими природными ресурсами (например, лесными).

Таблица 5

Муниципальные образования Иркутской области, показавшие наибольший темп роста среднемесячной заработной платы за период с 2009 по 2019 годы

Данные таблицы 5 свидетельствуют о тесной связи между темпом роста заработной платы и специализацией муниципального образования на добывающей промышленности [7]. Кроме того, наблюдается довольная сильная обратная связь между темпом роста заработной платы и численностью занятых в муниципальном образовании [8]. То есть наибольший рост показывают относительно небольшие населенные пункты. Для сравнения: в г. Иркутск заработная плата за рассматриваемый период выросла на 133 %, в Ангарском городском МО – на 122 %, в г. Братск – на 151 %. Видимо причиной этого является высокий уровень специализации занятости в небольших муниципальных образованиях на определенном виде ресурсоемкого производства. При росте спрос на соответствующие ресурсы, средняя заработная плата у работников таких территорий резко увеличивается, а при спаде – уменьшается.

Заключение

При общем снижении количества занятых в регионе сфера торговли и добыча полезных ископаемых показали существенный рост. Кроме этого между долей занятых в добывающем производстве и среднемесячной заработной платой, а также темпом ее роста существует заметная прямая связь. Тем не менее доля работников добывающих производств в общем количестве занятых в Иркутской области незначительна (4,6 %), что говорит об относительно низком прямом влиянии данной отрасли на общий уровень заработной платы в регионе.

Согласно значениям индекса HHI, концентрация производства выросла, как и во всей экономике региона в целом, так и в рассматриваемых отраслях. При этом темпы роста концентрации в добывающем и обрабатывающем производствах оказались ниже общерегиональных значений. Это говорит о том, что производство в этих отраслях привязано к определенной географической структуре расположения используемых ими ресурсов. Сфера торговли и финансовая деятельность показали сильный рост концентрации благодаря мобильности используемых активов и больших возможностях для автоматизации бизнес-процессов.

Рост индекса Cr5 для региона в целом за анализируемый период составил лишь 1,6 %, тогда как рост индекса HHI – 13,1 %. Это означается, что процесс концентрации занятых происходит не столько за счет оттока работников из периферийных территорий к наиболее крупным городам, сколько из-за роста количества занятых в средних по численности занятых муниципальных образованиях.

Полученные результаты позволяют выделить следующие проблемы развития экономики региона, связанные с процессами пространственной концентрации производства:

1. Спад занятости в обрабатывающем производстве и финансовой деятельности и рост занятости в добывающей промышленности и торговле. Происходит перераспределение рабочей силы из относительно «передовых» отраслей в более традиционные, что может отрицательно сказаться на инновационном потенциале региона. Мы предполагаем, что данный процесс связан не столько с высоким уровнем обеспеченности региона природными ресурсами, сколько с концентрацией более высокотехнологичных производств в западной части России.

2. Рост концентрации производства вызывает отток человеческого капитала из небольших поселений в средние и крупные. Эта ситуация неизбежно приводит к деградации экономической и социальной сферы малых населенных пунктов, что негативно сказывается на текущем уровне жизни и перспективах их существования.

Разработка конкретных мер по смягчению вышеуказанных негативных последствий лежит за пределами цели, поставленной в данной статье. Тем не менее мы позволим себе предположить, что общим направлением решения проблемы занятости в поселениях, «пострадавших» от оттока рабочих мест, является развитие удаленной занятости. Дело в том, что развитие цифровых технологий позволяет жителям «периферии» преодолеть (пока частично) неравенство в доступе к рынку труда и рынку сбыта информационных услуг. Отметим, что относительно низкий уровень средней заработной платы на «периферии» делает ее рабочую силу довольно конкурентоспособной на рынке труда, доступ к которому не связан с географическими факторами.

Поэтому исследования, связанные с проблемой выхода на глобальный рынок труда жителей периферийных поселений, разработкой мер государственной поддержки последних и анализом последствий данного процесса представляются весьма перспективными.

[1]База данных показателей муниципальных образований Росстата РФ [28].

[2]Там же.

[3]Согласно прогнозу Иркутскстата относительно естественного прироста населения до 2035 г., увеличение численности в ближайшее десятилетие не произойдет [29].

[4]Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС) [30].

[5]В системе ЕМИСС данные о занятости в отдельных отраслях экономики в стране в целом за 2019 год еще не опубликованы. Поэтому, в статье используются значения общероссийских показателей за период с 2009 по 2018 годы.

[6]Линейный коэффициент корреляции между количеством занятых в муниципальных образованиях Иркутской области и среднемесячной заработной платой, рассчитанный для их значений 2019 года, равен 0,25, что говорит о слабой связи (расчеты автора).

[7]Линейный коэффициент корреляции между темпом роста заработной платы в муниципальных образованиях Иркутской области и долей занятых в добывающем производстве, рассчитанный для их значений 2019 года, равен 0,53, что говорит о заметной связи (расчеты автора).

[8]Линейный коэффициент корреляции между темпом роста заработной платы в муниципальных образованиях Иркутской области и численностью занятых, рассчитанный для их значений 2019 года, равен - 0,52, что говорит о заметной обратной связи (расчеты автора).