Выявление и анализ агломерационных эффектов в экономике региона (на примере Самарской области)

Введение

В случае необходимости выявления новых источников экономического развития региона требуется проведение глубокого всестороннего анализа. Если за источник импульса для развития принять агломерации (шире – агломерационные эффекты), то возникает потребность в специальной методике анализа нового объекта. Методика должна учитывать специфику анализируемого объекта. Агломерационные эффекты имеют конкретные пространственные координаты, сочетают в себе эффекты от влияния факторов внутренней экономии (эффект масштаба), так и внешней экономии (внутриотраслевое и межотраслевое влияния, влияние системы расселения и институтов). Тем самым анализ перспектив развития региональной экономики на основе агломерационных эффектов учитывает как вопросы стратегии социально-экономического развития территории, так и вопросы отраслевого развития, что помещает агломерационный анализ в как бы пограничное состояние.

Рассмотрим основные подходы к анализу развития региональной экономики на основе агломерационных эффектов (Таблица 1).

Таблица 1

Подходы к выявлению и анализу агломерационных эффектов в регионе

Известны и иные подходы к анализу агломерационных эффектов в регионе, например, подход Растворцевой С.Н. и Снитко Л.Т., анализирующей влияние отдельного агломерационного эффекта на регион [9]. Логичный анализ влияния городской агломерации на региональное развитие представлен в работе А. В. Шмидт, В. С. Антонюк, А. Франчини [12]. Авторы упоминают, что нужно учитывать все агломерационные эффекты, концентрируются только на столичной агломерации, предлагают общую характеристику агломерации, оценивают уровень её развитости и темпы развития, оценка внутренних агломерационных характеристик (например, степень экономической однородности территории и др).

В статье представлен альтернативный взгляд на выявление и анализ агломерационных эффектов в экономике региона, позволяющий преодолеть нижеуказанные недостатки предыдущих исследований.

Проблема исследования состоит в устранении пробела имеющихся исследований в части анализа агломерационных эффектов. Большинство методик упускают следующие аспекты: неполный учёт всех видов агломерационных эффектов (например, анализ только эффекта локализации), концентрация на каком-то одном аспекте агломерационных эффектов в части результата (например, только производительность труда при игнорировании иных результатов), точечный пространственный анализ без учёта собственно агломерации (например, анализ предприятий или поселений без учёта собственно сложившихся пространственных социально-экономических агломерационных структур), другая крайность - чрезмерное обобщение объектов исследования (например, формирование массива по всем регионам России без учёта разброса в покупательской способности, институциональном климате и т.п., что неизбежно искажает данные по производительности труда) и т.п.

Цель работы – изложить и продемонстрировать возможности авторской методики выявления и анализа агломерационных факторов в экономике региона.

Новизной исследования является изложение методики выявления и анализа агломерационных факторов в экономике региона, обладающей следующими особенностями:

1) Объектом исследования является любая сложившаяся агломерационная система региона. Наибольшее внимание предлагается уделять самой крупной из них, обычно – столичной. Выявление пространственных границ – при помощи авторской делимитации. Тем самым учитывается наличие именно единой агломерации, а не совокупности городов (некоторые из которых могут не входить в агломерацию); учитывается специфика регионального развития через работу только с отдельным регионом без чрезмерных обобщений в рамках всей страны (автор исходит из того, что при выявлении зависимостей в целом по стране множество факторов продолжают оставаться неучтёнными, поэтому нужно ограничивать исследование регионом, в котором их учёт необязателен ввиду их воздействия одновременно на все анализируемые элементы). Методика применяется в рамках отдельного региона, что позволяет избежать неточностей при межрегиональном сравнении (например, различие в ценах, институциональный климат и т.п.).

2) Учёт максимального количества видов агломерационных эффектов, а не какого-то одного вида или некоторых видов.

3) Предлагается характеристика места и роли агломерации в экономике региона. Этот аспект важен, т.к. позволяет сконцентрировать внимание управляющих органов на критически важном объекте управления (с точки зрения эффективности крупнейшая агломерация может уступать иным, но высокое значение для региона обеспечивает повышенное внимание к её развитию региональных властей).

4) Проводится два раздельных анализа: на степень присутствия признаков проявления агломерационных эффектов, на степень присутствия факторов агломерационных эффектов. Они проводится отдельно для каждого пространственного элемента региона (ядра, ближней и дальней периферии, внеагломерационных территорий). Это позволяет избежать отсутствия пространственного аспекта, когда игнорируются части агломерации. Анализ факторов проводится в разрезе по видам агломерационных эффектов (для каждого вида – своя группа факторов), а не в целом, что делает анализ более детальным, точечным, не обобщённым. Тем самым учитывается сразу пространственный, отраслевой, социальный и др. аспекты, что позволяет логически выявить наиболее успешные территории с точки зрения проявления признаков агломерационных эффектов или наличия предпосылок к их формированию.

5) Количественная оценка связи между результатами и факторами агломерационных эффектов проводится на основе структурных уравнений с применением метода частичных наименьших квадратов (PLS-SEM). Модель позволяет самостоятельно определять наличие/отсутствие связи между переменными, указывать направления влияния и т.п.

6) Построенная модель позволяет сформулировать приоритетные направления управленческого воздействия для наращивания агломерационных эффектов, в отличие от иных подходов происходит учёт степени использования потенциала по каждому фактору (например, фактор может оказывать сильное влияние на результат, но повышать степень его использования может быть уже некуда).

Методология и данные

Предлагаемая методика включает в себя ряд этапов (Таблица 2).

Таблица 2

Методика выявления и анализа агломерационных эффектов в экономике региона

Покажем применяемые показатели в разрезе признаков и факторов агломерационных эффектов (Таблица 3). Особенностью предлагаемых показателей является то, что они предоставляются в свободном доступе региональными органами статистики в разделе муниципальной статистики.

Таблица 3

Показатели для анализа признаков и факторов агломерационных эффектов

После проведения анализа по первым трём этапам строится комплексная модель агломерационных эффектов с помощью методологии структурных уравнений PLS-SEM [6]. Формируется несколько скрытых переменных, каждая из которых отражает состояние группы факторов или признаков агломерационных эффектов (т.н. «внешние модели»). Далее выдвигаются гипотезы о взаимосвязи скрытых переменных между собой (т.н. «внутренняя модель»). Покажем распределение показателей, которые применяли в предыдущих трёх этапах методики, по скрытым переменным, отображающим группы факторов агломерационных эффектов (Таблица 4, 5).

Таблица 4

Факторные показатели

Источник: составлено автором.

Таблица 5

Результирующие показатели

Источник: составлено автором.

Результаты

Для иллюстрации применения методики покажем фрагменты её применения по этапам. Полигоном исследования выступила Самарская область, в пределах которой расположена третья по численности населения агломерации России – Самарско-Тольяттинская. Её особенностью является полицентричность (специалисты выделяют от двух до трёх ядер).

Фрагмент 1 этапа

Вначале необходимо определиться с делимитацией Самарско-Тольяттинской агломерации (Далее - СТА) (Рисунок 1). Ядрами определены Самара, Тольятти, Сызрань, выявленные при построении индекса Морана (одна из модификаций которого позволяет классифицировать части пространства по степени выраженности того или иного признака, в нашем случае оценка была по численности населения). Альтернативой индексу Морана в рамках делимитации агломерации может выступить определение ядер в зависимости от численности населения.

Примечание: зелёным – ядра СТА; жёлтым – ближняя периферия СТА; оранжевым – дальняя периферия СТА; белым – вне СТА.

Рисунок 1. Авторская делимитация СТА

Источник: составлено автором.

СТА представляет из себя полицентричную развитую старопромышленную агломерацию, занимающую более 40% площади региона, включающую более 86% населения и 78% экономики региона. Юридически СТА была оформлена в 2014 году через учреждение Координационного совета по развитию Самарско-Тольяттинской агломерации. Наличие трёх ядер фактически приводит к формированию фрактальной агломерационной структуры, включающей в себя агломерации разных уровней (Самарская, Тольяттинская, Сызранская агломерации образуют СТА). С течением времени население стягивается в ядра СТА, формируя центростремительные тенденции, экономика же, напротив, развивается наибольшими темпами вне агломерации, формируя центробежные тенденции. Такое противоречие объясняется наличием нефтедобычи в муниципалитетах вне агломерации. В распределении населения наблюдается дисбаланс по правилу Ципфа: отрыв Самары от Тольятти может быть увеличен, при этом отрыв Самары и Тольятти от Сызрани должен быть сокращён [1]. Этническим большинством Самарской области и СТА являются русские, их доля выше, чем в среднем по России.

Фрагмент 2 этапа

Покажем фрагмент 2 этапа на примере распределения заработных плат (Таблица 5).

Таблица 5

Среднемесячная заработная плата работников организаций

Источник: составлено автором по данным Самарастат.

Покажем иллюстрацию выявленного распределения (Рисунок 2).

Источник: составлено автором на основе данных Самарастат.

По итогам анализа было выявлено общее опережение СТА по сравнению с территориями вне СТА (Далее - внеСТА) по 9 из 14 проанализированных показателей. Более точечный анализ по территориям показал лидерство ядер СТА по 3 показателям, ближней периферии – по 5, дальней периферии – по 5, внеСТА – по 1. Ввиду отсутствия опережения СТА по всем показателям можно сделать вывод о присутствии косвенных признаков наличия дезагломерации.

Фрагмент 3 этапа

Фрагмент иллюстрации присутствия факторов агломерационных эффектов покажем на рисунке (Рисунок 3).

Источник: составлено автором на основе данных Самарастат.

Анализ показал присутствие факторов агломерационных эффектов в СТА. Однако степень их проявления разная. Так внеСТА имеет лучшие характеристики показателей эффекта масштаба и институтов. По факторам эффекта локализации, урбанизации, системы расселения лидирует СТА. Дифференциация между агломерационными и внеагломерационными территориями в плане экономического развития снижается за счёт опережающих темпов роста экономики внеСТА, что обусловлено отраслевым влиянием сельского хозяйства и нефтедобычи.

Фрагмент 4 этапа

Покажем гипотезы о связях и взаимосвязях между факторами агломерационных эффектов и признаками агломерационных эффектов в рамках количественной модели (Рисунок 5). Гипотезы обозначены по первым буквам наименования источника и прихода связи.

Примечание: непрерывными стрелками отмечено прямое влияние на Агломерационные эффекты; прерывистыми стрелками – косвенное влияние на Агломерационные эффекты; номера гипотез в скобках – косвенное влияние на Агломерационные эффекты.

Рисунок 5. Теоретическая модель агломерационных эффектов в СТА.

Источник: составлено автором.

При построении модели анализировалось 55 факторных и 8 результирующих показателей. С помощью программы SmartPLS3 выдвинутые гипотезы были проверены и подтверждены со значимостью более 95% (Рисунок 6).

Примечание 1: конструкты факторов эффекта урбанизации – оранжевый; конструкты факторов эффекта локализации – зелёный; конструкт факторов эффекта масштаба – голубой; конструкт факторов системы расселения – синий; конструкт институциональных факторов – фиолетовый; конструкт агломерационных эффектов – красный. Кругами выделены скрытые переменные, прямоугольниками – показатели.

Примечание 2: цифры между скрытыми переменными – значения коэффициентов пути (показывают силу влияния); цифры внутри скрытых переменных – значения коэффициента R2; цифры между явной и скрытой переменной – значения нагрузки (показывают силу влияния).

Рисунок 6. Теоретическая структурная модель агломерационного эффекта с коэффициентами пути.

Источник: составлено автором в SmartPLS3.

Анализ значимости силы влияния конструктов на Агломерационные эффекты показал следующее: наиболее влиятельны подгруппы факторов эффекта урбанизации (у Экономической активности 1,175, у Демографии 0,413, у Транспорта 0,118). У Системы расселения сила влияния 0,944. Слабее эффект локализации (0,844). Влияние Институтов в 8 раз слабее влияния эффекта локализации (0,098). Отрицательное слабое влияние у Эффекта масштаба (-0,108).

С целью выявления приоритетных областей формирования положительных агломерационных эффектов построена карта важности и производительности (IPMA) (Рисунок 7).

Рисунок 7. Интерпретация карты важности и производительности (IPMA) по квадрантам.

Источник: составлено автором в SmartPLS3.

Шкала «Важность» показывает влияние каждой скрытой переменной на агломерационный эффект (фактически, характеризует эластичность). Шкала «Производительность» после стандартизации принимает значения от 0 до 100 (чем больше, тем сильнее производительность). Производительность показывает уже достигнутую степень использования потенциала скрытой переменной. Все скрытые переменные могут находиться в одном из четырёх квадрантов (отмечены красными линиями), границы которых – это средние значения по всем скрытым переменным. Каждый квадрант характеризует приоритетность принятия управленческих решений в горизонте до 5 лет (тем самым помещение Демографии, Транспорта, Институтов в не первостепенные направления объясняется инертностью этих групп, ими можно управлять в фоновом/процессном режиме) (Таблица 6).

Таблица 6

Приоритетность развития скрытых переменных по IPMA для СТА

Источник: составлено автором по данным из SmartPLS3.

Предлагается провести выравнивающую региональную агломерационную политику, основное внимание уделить отстающим по представленности факторов территориям. При этом пропорции распределения средств на получение агломерационного эффекта должны быть в соответствии важностью и производительностью скрытых переменных.

Заключение

Представлена авторская методика выявления и анализа агломерационных эффектов в экономике региона, состоящая из четырёх этапов: общая характеристика агломерации, её значимость для региона, делимитация; анализ степени проявления признаков присутствия агломерационных эффектов; анализ степени проявления факторов агломерационных эффектов; построение модели взаимосвязи факторов и признаков агломерационных эффектов. Данная методика восполняет пробелы при анализе агломерационных эффектов в экономике региона, в частности показана важность учёта всех видов агломерационных эффектов, предложен подход к делимитации агломерации, показаны и количественно охарактеризованы взаимосвязи между факторами и признаками агломерационных эффектов, выявлены приоритетные направления принятия управленческих решений с целью наращивания агломерационных эффектов. Предлагаемая методика применена для Самарской области, включающей в себя третью по численности населения агломерацию России – Самарско-Тольяттинскую. Развить данную методику возможно через более детальный учёт влияния отдельных предприятий и отраслей.