Методический подход к оценке инвестиций в сельских территориях как инструмент совершенствования государственной социально-экономической политики Российской Федерации

Введение

Развитие сельских территорий является одним из приоритетных направлений государственной социально-экономической политики Российской Федерации, что закреплено в стратегических документах, включая государственную программу «Комплексное развитие сельских территорий» ^[1]. Сельские территории являются фундаментальной основой для социально-экономического развития страны. Важность сельских территорий растет в условиях глобализации и роста значения природных и территориальных ресурсов для развития страны.

Эффективное использование потенциала сельских территорий может помочь обеспечить устойчивое развитие экономики страны, высокий уровень и качество жизни сельского населения страны.

Однако на протяжении ряда лет усиливается поляризация сельских поселений по численности населения, что приводит к изменению исторически сложившейся сети расселения. Сохраняющийся значительный разрыв в доходах между городским и сельским населением, а также неудовлетворительный уровень социального, образовательного, медицинского обслуживания ведет к продолжению массового оттока населения в города, старению сельского населения, снижению рождаемости в сельской местности, сокращению населения трудоспособного возраста [2].

Проблематика развития сельских территорий, сельских агломераций и населенных пунктов рассматривалась в трудах как российских авторов, так и иностранных ученых. Так Саубанов К.Р. [1, с. 163-164] исследовал направления перехода от отраслевого к территориальному принципу планирования инвестиций, Станни М. и Роснер А. [12, с. 106–108] изучали различия между отдельными сельскими территориями в рамках одного региона. В работах Лю Й., Ван Х. и Ли Й. [9, с. 4–7] исследуются вопросы учета неоднородности сельских территорий, уровень их интеграции в городские агломерации при разработке региональных и территориальных программ. Анализу эффективности мер поддержки и организационно-институциональным условиям реализации инвестиционно-финансового механизма развитию территории посвящены работы Тютюкиной Е.Б., Мельникова Р.М., Седаш Т.Н. и Егоровой Д.А. [2, с. 196–197], в которых авторами на основе динамики региональных инвестиций на охрану окружающей среды была проведена группировка регионов по отраслевой специализации на основе значений коэффициентов локализации. Методы пространственного анализа и формы регионализации данных не остались без внимания в работах зарубежных ученых, так Иссерман А.М. [7, с. 35–37], Миллер Р.Э. и Блэр П.Д. [11, с. 312–315], Кроненберг Т.Х. [8, с. 48–50], Флегг А.Т. и Тохмо Т. [5, с. 244–245], Флегг А.Т. и Вебер К.Д. [6, с. 12–14], заложили основы коэффициентного метода при исследовании региональной экономической активности. Созданию региональных таблиц «затраты-выпуск» для Северной Ганы на основе использования «местоночных коэффициентов» и расчета «мультипликаторов воздействия на выпуск» посвящены работы Анамана К.А. и Шаибу А.-Ф. [3, с. 6–9]. Типологии регионов с разными потребностями и возможностями, включая решения по инвестициям в сельскохозяйственные инновации посвящены работы Маруяма Э., Тореро М., Сколлард П., Элиас М., Мулангу Ф. и Сек А. [10, с. 18–19]. Особое место занимают исследования, посвященные проблеме агрегирования данных в анализе сельских территорий (Чен Л. и Шен В. [4, с. 4–6]), показавшие, что использование региональных показателей для анализа региональных и сельских диспропорций приводит к ошибкам из-за существенных различий в инвестиционной активности и производительности труда региона и сельской территории.

Одним из условий устойчивого развития сельских территорий является эффективный инвестиционно-финансовый механизм, обеспечивающий привлечение и распределение бюджетных и внебюджетных средств в основной капитал сельской местности.

Тем не менее существующие подходы к оценке влияния данного механизма на развитие сельских территорий сталкиваются с фундаментальной методологической проблемой: официальная статистическая информация публикуется Росстатом исключительно на уровне субъектов РФ, тогда как объектом анализа выступают сельские территории, характеристики которых не тождественны средним региональным показателям.

Таким образом, научный пробел заключается в отсутствии методического подхода, позволяющего корректно выделить сельскую компоненту из агрегированных официальных региональных показателей, и как следствие объективно оценить требуемый объём инвестиций для развития сельских территорий.

В рамках работы разрабатывается и проверяется новый подход к выделению сельской компоненты и созданию модели для анализа факторов, влияющих на инвестиции в сельский капитал. В исследовании сформирована выборка, проанализированы методы и на примере Белгородской области апробирован подход, а также даны рекомендации по совершенствованию механизмов.

Цель настоящей статьи - обоснование и апробация методического подхода к декомпозиции агрегированных региональных показателей до показателей, учитывающих социально-экономическое развитие отдельных сельских территорий на основе использования коэффициентов дифференциации и коэффициентов локализации как эффективных инструментов реализации региональных программ развития сельских территорий и корректной оценки их инвестиционной привлекательности.

Научная новизна заключается в развитии методического подхода, позволяющего в условиях ограниченности статистических данных, представленных на региональном уровне, выделить компоненты по исследуемым показателям социально-экономического развития сельских территорий.

Авторская гипотеза состоит в предположении, что использование комбинированного подхода к декомпозиции «душевых» и отраслевых показателей на уровень отдельных сельских территорий, позволит оценить реальное состояние сельских территорий и разработать эффективные механизмы их финансирования.

Методология исследования

Формирование выборки регионов для исследования

Для обеспечения репрезентативности результатов и их применимости для разработки практических рекомендаций по совершенствованию инвестиционно-финансового механизма развития сельских территорий была сформирована выборка субъектов Российской Федерации. Отбор регионов производился в два этапа: первый этап - группировка по отраслевой специализации на основе коэффициентов локализации; второй этап - фильтрация по доле сельского населения.

Группировка регионов по отраслевой специализации

Для идентификации отраслевой специализации регионов были рассчитаны коэффициенты локализации по трём видам экономической деятельности: сельское хозяйство (включая охоту, рыболовство и рыбоводство), добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства. На основе сравнения коэффициентов локализации с пороговым значением 1,5 (пороговое значение 1,5 выбрано на основе устоявшейся в региональных экономических исследованиях практики [2, с. 196–197] и позволяет надёжно идентифицировать устойчивую отраслевую специализацию регионов) все регионы были предварительно распределены по группам: «аграрные» (коэффициент локализации по сельскому хозяйству превышает 1,5), «добывающие» (коэффициент локализации по добыче полезных ископаемых превышает 1,5), «промышленные» (коэффициент локализации по обрабатывающим производствам превышает 1,5), «прочие» (ни один из коэффициентов не превышает 1,5). На следующем шаге была проведена корректировка с учётом регионов, попавших одновременно в две группы (например, имеющих специализацию и в сельском хозяйстве, и в промышленности). Такие регионы были отнесены к группе «аграрно-промышленных».

Аналогичная методология группировки регионов по отраслевой специализации на основе коэффициентов локализации апробирована в исследовании Тютюкиной Е.Б. др. [2] при оценке влияния инструментов экологической политики на региональные инвестиции в охрану окружающей среды. Авторы выделили четыре группы регионов: добывающие (19 регионов), промышленные (19 регионов), агропромышленные (19 регионов), аграрные (27 регионов), а также рассматривали город федерального значения Севастополь как нетипичный субъект, не включённый ни в одну из групп [2].

Отбор регионов с высокой долей сельского населения

Поскольку целью настоящего исследования является развитие именно сельских территорий, из полученных групп «аграрные» и «аграрно-промышленные» были отобраны регионы, в которых доля сельского населения превышает среднероссийский уровень (более 25%). Кроме того, из выборки были исключены «аномальные» регионы, структура экономики которых не сопоставима с большинством субъектов РФ: города федерального значения Москва, Санкт-Петербург и Севастополь.

В результате последовательного применения двух критериев (отраслевая специализация и доля сельского населения) была сформирована итоговая выборка, включающая 34 субъекта Российской Федерации. В выборку вошли регионы, которые одновременно:

- имеют аграрную или аграрно-промышленную специализацию (коэффициент локализации по сельскому хозяйству не менее 1,5 или сочетание сельского хозяйства с промышленностью);

- характеризуются долей сельского населения выше 25%;

- не являются «аномальными» регионами с уникальной экономической структурой.

Проблема агрегирования данных в исследованиях сельских территорий

При проведении эконометрических исследований, посвящённых анализу социально-экономических процессов на сельских территориях, приходится сталкиваются с фундаментальной методологической проблемой: официальная статистика Российской Федерации публикует большинство показателей на уровне субъектов РФ, в то время как сельские территории являются структурными элементами региональной экономики, характеристики которых не тождественны средним региональным показателям [2].

Авторы исследования указывают, что использование региональных показателей для оценки сельских территорий вызывает систематические ошибки из-за существенных различий в инвестиционной активности, инфраструктуре и социальной сфере между городами и сельскими территориями. В исследованиях пространственного развития подчеркивается необходимость разработки методов, позволяющих правильно декомпозировать региональные данные [3].

Особенно сложно, когда доступны только кросс-секционные данные за один период, так как тогда применение методов на основе панельных данных (например, стохастическая граница) становится невозможным, что требует адаптации подходов к ограниченной информации [4].

Сравнение методов декомпозиции региональных данных для кросс-секционных исследований

В научной литературе выделены пять основных методологических подходов к решению проблемы агрегированных данных при изучении сельских территорий. Ниже приводится их сравнительный анализ с учетом возможности использования при наличии только кросс-секционных данных.

Подход 1. Использование доли сельского населения как пропорционального коэффициента (Чен Л. и Шен В. [4])

Предполагается, что значение показателя на сельских территориях прямо пропорционально доле сельского населения в регионе:

Данный подход широко используется в межрегиональных сравнительных исследованиях, особенно в случаях отсутствия детализированных данных на уровне субрегионов.

Подход 2. Использование коэффициентов дифференциации (Иссерман А.М. [7])

Введем коэффициент γ_i​, показывающий соотношение показателя на сельских территориях к аналогичному на городских:

Метод широко применим для учета структурных различий между городами и селами.

Подход 3. Моделирование на основе стохастической границы (SFA) (Маруяма Э., Тореро М., Сколлард П., Элиас М., Мулангу Ф. и Сек А. [10])

Региональный показатель определяется как результат производственной функции, зависящий от численности городского и сельского населения и структурных факторов. Оценка сельской части выполняется с помощью метода максимального правдоподобия.

Подход 4. Использование данных выборочных обследований сельских территорий (Станни М. и Роснер А. [12])

На основе данных выборочных обследований (комплексное наблюдение условий жизни населения, выборочное наблюдение доходов населения) формируются репрезентативные оценки для сельских территорий.

Подход 5. Комбинированный подход (эндо-экзогенная декомпозиция) для кросс-секционных данных

Для кросс -секционных данных предлагается модифицированный комбинированный подход, сочетающий:

- метод коэффициентов дифференциации (γ) для показателей, имеющих высокую корреляцию с численностью населения (инвестиции в основной капитал, ввод жилья, протяжённость дорог, число ЛПО);

- метод коэффициентов локализации (Location Quotient, LQ) для отраслевых показателей (ВРП, прибыль организаций).

Метод коэффициентов локализации широко используется в региональной экономике для определения степени концентрации экономической активности на уровне субрегионов. В исследованиях сельских территорий этот метод применяется для распределения отраслевых показателей между городскими и сельскими зонами, исходя из структуры занятости [8,9]. Преимущества: учитывает разнородность показателей, позволяет регионализировать коэффициенты, обеспечивает высокую точность оценок, подходит для анализа кросс-секционных данных. Применимость к кросс-секционным данным: высокая.

Сравнительная характеристика методологических подходов для кросс-секционных данных показана в таблице 1.

Таблица 1

Сравнительный анализ методологических подходов к декомпозиции региональных данных

Для целей настоящего исследования выбран модифицированный комбинированный подход (эндо-экзогенная декомпозиция для кросс-секционных данных).

В исследовании используются показатели различной природы:

1) «Душевые» показатели (инвестиции в основной капитал, ввод жилья, протяжённость дорог, число ЛПО), для которых адекватно применение коэффициентов дифференциации (γ), оцениваемых на основе муниципальных данных;

2) Отраслевые показатели (ВРП, сальдированный финансовый результат), для которых требуется учёт отраслевой структуры, что достигается через коэффициенты локализации (LQ) на основе данных о занятости.

По исследуемым регионам имеются:

- данные о структуре ВРП по видам экономической деятельности;

- данные о занятости по отраслям для расчёта коэффициентов локализации;

- численность населения региона и доля сельского населения.

Поскольку исследование располагает только данными за один период времени, методы, требующие панельных наблюдений (стохастическая граница, обобщённый метод моментов), не могут быть применены [10,11]. Предлагаемый модифицированный подход адаптирован именно к кросс-секционным данным.

Возможность учёта отраслевой структуры. Коэффициенты локализации позволяют корректно распределять отраслевые показатели между городскими и сельскими территориями на основе структуры занятости.

Разработанный подход позволяет идентифицировать сельские территории в соответствии с Постановлением Правительства РФ № 1119 ^[3].

Математический аппарат модифицированного комбинированного подхода для кросс-секционных данных

Расчёт коэффициентов локализации и доли занятости на сельских территориях

Для расчёта доли занятости, приходящейся на сельские территории, используется метод коэффициентов локализации (LQ) [12].

Шаг 1. Расчёт коэффициентов локализации для каждой отрасли.

где:

- занятость в отрасли j по региону (чел.);

- общая занятость по региону (чел.);

- занятость в отрасли j по России (чел.);

- общая занятость по России (чел.).

LQ>1 - отрасль специализирована в регионе (доля занятости выше средней по стране);

LQ=1 - отрасль представлена на уровне среднего по стране;

LQ<1 - отрасль недостаточно представлена.

Шаг 2. Расчёт доли занятости отрасли на сельских территориях.

Доля занятости отрасли j, приходящаяся на сельские территории, определяется через LQ и долю сельского населения :

Шаг 3. Расчёт средневзвешенной доли занятости на сельских территориях.

Декомпозиция «душевых» показателей

Для показателей, имеющих высокую корреляцию с численностью населения (инвестиции, ввод жилья, протяжённость дорог, число ЛПО), используется распределение пропорционально занятости:

Декомпозиция отраслевых показателей

Для ВРП и прибыли организаций используется взвешенная по отраслям доля занятости

где:

Vkj​ - валовая добавленная стоимость отрасли j в регионе k (млн руб.);

Yreg - общий ВРП региона (млн руб.).

Применение модифицированного комбинированного подхода на примере Белгородской области

Исходные данные для расчёта

Для Белгородской области имеются следующие региональные показатели:

- Инвестиции в основной капитал за счёт средств бюджета муниципального образования: 343171 млн руб.;

- ВРП региона: 1 417 238,6 млн руб.;

- Среднегодовая численность занятых в экономике: 772796 чел.;

- Доля сельского населения: 34,6%.

Данные по занятости по видам экономической деятельности представлены в таблице 2.

Таблица 2

Занятость по видам экономической деятельности (Белгородская область)

Расчёт коэффициентов локализации показан в таблице 3.

Таблица 3

Коэффициенты локализации для Белгородской области

Доля занятости на сельских территориях по отраслям

При доле сельского населения d=0,346:

Таблица 4

Доля занятости на сельских территориях по отраслям

Расчёт средневзвешенной доли занятости на сельских территориях

=

Средневзвешенная доля занятости на сельских территориях составляет 25,2%.

Расчет валовой добавленной стоимости по видам экономической деятельности показан в таблице 5.

Таблица 5

Валовая добавленная стоимость по видам экономической деятельности (Белгородская область)

В соответствии с разработанной методологией, декомпозиции подлежат только те показатели, которые в исходных статистических данных представлены на региональном уровне и требуют выделения сельской компоненты. К таким показателям относятся:

- инвестиции в основной капитал - исходные данные приведены по региону в целом, требуется распределение между городскими и сельскими территориями.

- ВРП (валовой региональный продукт) - исходные данные приведены по региону в целом, требуется распределение с учётом отраслевой структуры.

- сальдированный финансовый результат (прибыль) -распределяется пропорционально ВРП на сельской территории.

Все остальные показатели (туризм, здравоохранение, спорт, торговля, общественное питание, услуги, жильё, газификация, водоснабжение, инфраструктура, транспорт, образование, основные фонды) в данных Росстата уже приведены непосредственно для сельских территорий и не требуют дополнительной декомпозиции.

Оценка ВРП сельских территорий

Y^c=456350 млн руб.

Доля ВРП, создаваемая на сельских территориях: 456 350/1 417 238,6=32,2%.

Декомпозиция инвестиций

X_c=X_reg×γ_ср​=343171×0,252=86479 млн руб.

Декомпозиция остальных показателей (таблица 6).

Таблица 6

Результаты декомпозиции для Белгородской области

Сравнение результатов, полученных разными методами (таблица 7).

Таблица 7

Сравнение результатов оценки разными методами

Как видно из таблицы, пропорциональный метод (по доле населения) завышает инвестиции в сельской территории на 37% (118,7 млрд руб. против 86,5 млрд руб.) и завышает ВРП на сельской территории на 7,5% (490,4 млрд руб. против 456,4 млрд руб.). Комбинированный подход, учитывающий структуру занятости по всем отраслям, даёт более обоснованную оценку, отражающую реальную концентрацию экономической активности на сельских территориях.

В Белгородской области высокая доля сельского населения (34,6%) не приводит к пропорционально высокой доле инвестиций в сельской территории (25,2%), что объясняется концентрацией крупных промышленных предприятий (горнодобывающая, перерабатывающая промышленность) в городах.

Заключение

Таким образом разработанный методический подход, сочетающий метод коэффициентов дифференциации для «душевых» показателей и метод коэффициентов локализации для отраслевых может стать эффективным инструментом для реализации региональных программ развития сельских территорий и действенным механизмом оценке их инвестиционной привлекательности в условиях ограниченной статистической информации. Апробация предложенного подхода на материалах Белгородской области подтвердила ее состоятельность и надежность. Результаты подхода могут быть успешно имплантированы в практику хозяйствования и в других сельских территориях с выраженной аграрно-промышленной специализацией.

[1] Государственная программа Российской Федерации "Комплексное развитие сельских территорий"

(с изменениями на 27 января 2026 года)

[2]⁾ Общий коэффициент смертности, коэффициенты младенческой смертности и смертности в трудоспособном возрасте в сельской местности остаются выше, чем в городе. Между городом и селом сохраняется разрыв в продолжительности жизни в 1,5 года. Убыль сельского населения является как следствием демографических процессов, так и результатом недостаточного развития экономики и инфраструктуры сельской местности.

[3] Постановление Правительства РФ от 22 июня 2022 г. N 1119 "О внесении изменений в некоторые акты Правительства Российской Федерации по вопросу реализации государственной программы Российской Федерации "Комплексное развитие сельских территорий"" (с изменениями и дополнениями)

[4] Статистическая информация о социально-экономическом развитии сельских территорий Российской Федерации. https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/sel-terr.html(дата обращения: 28.08.2026).

[5] Статистическая информация о социально-экономическом развитии сельских территорий Российской Федерации. https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/sel-terr.html(дата обращения: 28.08.2026).

[6] Статистическая информация о социально-экономическом развитии сельских территорий Российской Федерации. https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/sel-terr.html(дата обращения: 28.08.2026).

[7] Статистическая информация о социально-экономическом развитии сельских территорий Российской Федерации. https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/sel-terr.html(дата обращения: 28.08.2026).

[8] Статистическая информация о социально-экономическом развитии сельских территорий Российской Федерации. https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/sel-terr.html(дата обращения: 28.08.2026).