ПРЕОДОЛЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОГО НЕРАВЕНСТВА Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики Май 2018 ПРЕОДОЛЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОГО НЕРАВЕНСТВА Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики Май 2018 Суждения, интерпретации и выводы, изложенные в настоящей публикации, принадлежат авто- рам и могут не совпадать с мнениями и выводами Всемирного банка, входящих в него организа- ций, Совета исполнительных директоров, равно как и стран, которые они представляют. © The World Bank, The World Bank Group, 2018. www.worldbank.org alexpublishers.ru Содержание Предисловие ........................................................................................................... 5 Выражение признательности ............................................................................ 6 1. Почему важно снова собрать «паззл» ....................................................... 7 2. Что нового? Новые подходы, данные и методологии......................... 15 3. Полученные результаты: десять выводов, которые могут вас удивить.......................................................................................................... 25 4. Куда идти дальше? Возможные дальнейшие направления работы ....................................................................................... 41 A. Меры на уровне федерального правительства ............................... 43 B. Меры на уровне региональных правительств................................... 47 C. Роль третьих сторон в сокращении неравенства ............................ 49 5. Работа не завершена ...................................................................................... 51 Список последних публикаций Всемирного банка по российским регионам..................................................................................... 55 Заключительное слово ........................................................................................ 56 4 Список рисунков Рисунок 1. В России более заметные территориальные различия, чем в сопоставимых странах (колебания в ВРП на душу населения).................................10 Рисунок 2. Показатели бедности в российских регионах различаются в пять раз ....11 Рисунок 3. Между регионами отмечаются существенные различия в неденежных показателях ..................................................................................................................12 Рисунок 4. Разбивка семи российских регионов с использованием модели CGE ......13 Рисунок 5. С течением времени (1998-2015 гг.) между регионами отмечается сближение по таким показателям, как зарплаты, доходы, ВРП и уровень бедности ........................................................................................................................23 Рисунок 6. Региональная конвергенция в России выше, чем в Канаде и Австралии (коэффициент вариации на душу населения в ценах 2010 г.) .....................27 Рисунок 7. Отмечается некоторое пространственное перераспределение факторов производства.........................................................................................................................27 Рисунок 8. Отмечается некоторое пространственное перераспределение факторов производства: изменение распределения парных расстояний между зарегистрированными предприятиями.............................................................................28 Рисунок 9. ВРП на душу населения сократился сильнее в более богатых регионах по сравнению с более бедными (2017 vs. 2013) .......................................................31 Рисунок 10. В совокупном неравенстве гораздо большая доля приходится на внутрирегиональное неравенство, чем на межрегиональное ......................................32 Рисунок 11. Трудовой доход – отличающийся высокой степенью неравенства – основной источник доходов домохозяйств .................................................................................33 Рисунок 12. Регионы с высоким потенциалом не ограничиваются Москвой и Санкт-Петербургом ..............................................................................................................................34 Рисунок 13. Регионы, развивающиеся выше и ниже потенциала.......................................36 Рисунок 14. В восточных регионах гораздо меньше «сеть» основных железных и автомобильных дорог вокруг них ..................................................................................................37 Рисунок 15. Доставка товаров занимает больше времени в северных и центрально-восточных регионах, чем в западных .................................................................38 Рисунок 16. Все регионы получают выгоду от гипотетического повышении транспортной эффективности на 10% ..............................................................................................39 Рисунок 17. За последние 25 лет подход федерального правительства к региональному развитию менялся несколько раз ................................................................44 Рисунок 18. Пожилые больше других боятся потерять работу ............................................44 Список таблиц Таблица 1. В российских регионах ВРП на душу населения различаются в 17 раз .....11 Таблица 2. ИЭП для России определяется с использованием переменных с робастными эмпирическими отношениями................................................................................19 Таблица 3. Большинство бедного населения страны сосредоточено в более богатых регионах ...................................................................................................................33 Список врезок Врезка 1: Барьеры, препятствующие трудовой мобильности молодежи и женщин в России ..................................................................................................................................29 Врезка 2: В 2013-2016 гг.сокращались федеральные трансферты регионам и социальные расходы ..........................................................................................................................30 Врезка 3: Важность человеческого (и физического) капитала в преодолении пространственного неравенства ......................................................................37 Врезка 4: Способствовала ли высокоскоростная железная дорога повышению потенциала роста в Тверской области? ...............................................................45 Врезка 5: Федеральные меры регулирования часто не учитывают региональные условия, что влечет существенные отрицательные последствия.......46 Врезка 6: Нежелательные эффекты налоговых льгот на примере США .......................48 Врезка 7: Работает ли модель «институтов развития»? Сопоставление Ульяновской области и Республики Башкортостан ..................................................................50 5 Предисловие Понимание важности такого понятия, как географическое положение: в России про- странственное неравенство влияет на экономический рост, равенство и институцио- нальное устройство. Поэтому решение этих вопросов является приоритетом для раз- работчиков политики. Однако может возникнуть вопрос, о чем именно идет речь, когда в данном докладе упоминается понятие «пространственное неравенство»? В отличие от неравенства по доходам (которое измеряется коэффициентом Джини), единого подхода к оценке пространственного неравенства не существует. Напротив, в публикациях содержатся разные подходы и показатели. В некоторых исследованиях рассматривается конвер- генция номинальных и реальных доходов и зарплат, тогда как в других работах реги- оны сравниваются по уровню бедности. В некоторых статьях рассматриваются вопро- сы распределения доступа к услугам или агломерации экономической деятельности. В данном докладе пространственное неравенство в широком смысле определяется как внутрирегиональные и межрегиональные показатели неравенства, которые оце- ниваются по ряду макро- и микроэкономических показателей – от разницы в валовом региональном продукте (ВРП) на душу населения до разницы в доступе домохозяйств к услугам. Авторы доклада стремятся отразить широкое значение понятия простран- ственных диспропорций и для этого указывают, когда и где используется каждый по- казатель. В российском научном сообществе широко анализируется вопрос пространственного неравенства в стране. Вместе с тем в проводимых ранее исследованиях основное внимание уделялось изучению процессов конвергенции на региональном уровне, при этом более последние тенденции должным образом не учитывались. Более того, при проведении исследований на микро уровне почти не использовались данные об- следований, которые дают представление о факторах пространственного неравен- ства на уровне домохозяйств. Несмотря серьезное пространственное неравенство в России, остается неясным, усиливается или ослабевает этот процесс – особенно за последние десять лет. На основе подхода «от макро до микро уровня», доклад преследует цель заполнить эти пробелы с помощью новых подходов, данных и мето- дов. В нем учитывается текущее состояние пространственного неравенства, которое оценивается как в виде денежных, так и неденежных показателей благосостояния. В докладе также оценивается состояние российских регионов по отношению к их «экономическому потенциалу». Можно надеяться, что эти выводы прольют свет на направления актуальной политики для устранения пространственных диспропорций. Кроме того, принимая во внимание важность непрерывного обучения, а также объем предстоящей работы, в докладе предлагаются некоторые открытые для обсуждения и полемики вопросы, касающиеся пространственного неравенства в России. 6 Выражение признательности Настоящий доклад подготовлен группой сотрудников Всемирного банка во главе с Апурвой Санги (главный экономист Всемирного банка по Российской Федерации). В состав группы экспертов вошли Мегерса Абате (экономист по вопросам транспорта), Даниэль Бенитес (старший экономист по вопросам транспорта), Грейс Синеас (кон- сультант), Юн Су Ким (экономист), Ставрос Джордж Ставру (старший специалист по социальному развитию), Михаил Матыцин (аналитик по вопросам бедности), Ирина Ростовцева (аналитик) и Дмитрий Сиваев (специалист по городскому развитию). Редакторы – Фара Манджи и Мерген Монгуш (консультант); логистическую поддержку оказала Марина Королева (ассистент). Общее руководство работой осуществляли Андраш Хорваи (Директор и постоянный представитель Всемирного банка в Российской Федерации) и Дорота Новак (коорди- натор российской программы). Кроме того, выражаем благодарность Марии де лос Анхелес Куки Гонсалес Миранда (Управляющая глобальной практикой по вопросам макроэкономики и налогово-бюджетной политики в Европе и Центральной Азии) и Хуану Гавирия (Управляющий практикой по вопросам транспорта в Европе и Цент- ральной Азии) за их поддержку. Выражаем особую признательность следующим экспертам-рецензентам за их точные и глубокие замечания: Сомик Лал (ведущий экономист Всемирного банка по вопро- сам городского развития); Михаил Прядильников (Руководитель департамента стра- тегического планирования Аналитического центра при Правительстве Российской Федерации) и Наталья Зубаревич (процессор факультета географии МГУ и Директор региональных программ Независимого Института социальной политики). Выражаем особую благодарность сотрудникам Аналитического центра за участие в работе. По всем вопросам просьба обращаться к ведущему автору доклада Апурве Санги по электронной почте “asanghi@worldbank.org”. 1 Почему важно снова собрать «пазл» Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 9 Пространственные диспропорции России в большой степени обусловлены ее уни- кальной экономической географией, которая не имеет равных даже в сравнении с такими, на первый взгляд, похожими странами, как Австралия и Канада. Хотя в Ав- стралии и Канаде также обширные земельные ресурсы, а плотность населения даже ниже, чем в России, большая доля населения проживает вблизи границы или моря. В России, в отличие от этих стран, плотность населения возрастает по мере удаления вглубь территории. Более того, население Австралии и Канады сосредоточено в круп- ных городах. Так, более двух третей жителей этих стран проживает в трех крупнейших городских мегаполисах, тогда как в Москве, Санкт-Петербурге и Нижнем Новгоро- де проживает только одна восьмая часть населения России. Наряду с сокращением и старением населения и необходимостью постоянно адаптироваться к сменяющим друг друга экономическим потрясениям, особенностью России является то, что в силу уникальной экономической географии процессы пространственного развития проте- кали иначе, чем в других крупных странах. Чем можно объяснить уникальность экономической географии России и ее простран- ственное неравенство? Ответ на этот вопрос кроется в сочетании трех факторов: (i) укоренившееся советское наследие; (ii) разнообразный характер физической геогра- фии, усугубляющийся суровыми климатическими условиями; и (iii) доминирование сы- рьевых ресурсов (преимущественно нефти и газа) в периферийных регионах. Советское наследие плановой экономики по-прежнему лежит тяжелым бременем на регионах. Это проявляется в виде социально-экономических проблем, с которы- ми сталкиваются постсоветские промышленные моногорода. На сегодняшний день официально моногородами считаются 319 населенных пунктов, при этом 94 из них – это моногорода с тяжелой социально-экономической ситуацией, и это несмотря на то, что многие из них получают поддержку в рамках федеральных целевых программ. Географическое положение и климатические условия лишь усугубляют ситуацию. Россия занимает 11% всей суши земли, при том что численность населения составля- ет менее 1,9% населения земли. Кроме того, в силу экстремальных зимних темпера- тур существенно замедляются транспортные услуги (Якутск, построенный в условиях вечной мерзлоты, – самый холодный крупный город в мире, где температуры зимой опускаются до минус 64,4°C). Череда потрясений, которые обрушивались на страну в течение последних 25 лет, а также нефтяной бум, способствовали быстрому росту богатых нефтью периферийных регионов. Вместе с тем росту других регионов пре- пятствовали сохраняющиеся структурные ограничения: промышленное наследие, со- кращение численности и старение населения. Одним из проявлений территориальной неповторимости России является то, что она не подчиняется закону Ципфа – устойчивой эмпирической закономерности, которая характерна для других регионов мира. В соответствии с этим законом, численность населения Москвы, Санкт-Петербурга и других крупных городов России должна быть выше текущих значений. Однако в России очень мало таких городов. В России только два города, численность населения которых превышает 1,5 млн человек, тогда как в Японии – не столь крупной стране по численности населения – таких городов пять, а в Бразилии (на 50% больше России по численности населения), их насчитывается восемь. Более того, российские города второго эшелона не столь крупные. В городах, занимающих с 3 по 10 место по численности населения, на долю населения приходит- ся лишь 6,6% от совокупной численности населения всей страны. Этот показатель намного ниже соответствующего уровня в Бразилии, Японии и Польше, где на долю населения в городах аналогичного размера приходится от 8 до 11% численности насе- ления соответствующих стран. Такой эффект четко просматривается на кривых, по- казанных на графиках ниже, которые отражают зависимость между местом города в рейтинге и размером. (Рисунок 1. ) 10 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики Рисунок 1. Крупнейшие города России недостаточно крупные 17 16 Численность населения города (log) 15 Китай Бразилия 14 СССР (если бы существовал сегодня) 13 Россия 12 Польша 11 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 Рейтинг городов по численности населения (log) Источник: Всемирный банк, 2017 [3] Как видно на графике выше, на кривой, обозначающей Россию, явно видна резкая разница между вторым и последующими по размеру городами. Такая разница более заметна по сравнению с другими сопоставимыми странами. Интересно отметить, что если к российским городам добавить города бывшего Советского Союза, то кривая становится похожей на показатели сопоставимых стран. Это указывает на то, что си- стема российских городов еще не адаптировалась после распада Советского Союза, когда ряд крупных городов, таких как Алматы, Киев и Ташкент, вошли в состав полу- чивших независимость стран. Такая ситуация приводит к серьезному территориаль- ному дисбалансу (еще одно доказательство укоренившегося советского наследия), а именно: система городов не сбалансирована, в ней доминируют два крупных города, наряду с городами второго эшелона, размер которых не настолько велик, чтобы вли- ять на региональное развитие, а также городскими поселениями. Кроме того, следует отметить, что городские системы – так же как и в США, Франции и Японии – не спо- собны быстро меняться. Пространственное неравенство – нередкое явление как в развитых, так и в развива- ющихся странах, поскольку оно отражает естественную тенденцию к сосредоточению экономической деятельности в производительных городах. Так, резкий рост регио- нального неравенства зачастую ассоциируется с периодами быстрого экономиче- ского роста. Это происходило в Таиланде, Вьетнаме и Индонезии, а также в Польше, которая, как и Россия, осуществила переход к рыночной экономике. Однако в России выше уровень пространственного неравенства, чем в большинстве сопоставимых экономик (Рисунок 2). Если сравнивать показатели ВРП на душу населения в российских регионах, то можно обнаружить, что они различаются в 17 раз. Для иллюстрации таких масштабных дис- пропорций можно сравнить показатели ВРП на душу населения в Сахалинской обла- сти, где этот показатель населения сопоставим с уровнем Сингапура, и в Республику Ингушетия, где он ближе к уровню Гондураса (Таблица 1). Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 11 Рисунок 2. В России более заметные территориальные различия, чем в сопоставимых странах (колебания в ВРП на душу населения) 0.8 Россия 0.7 Россия (без богатых нефтью регионов) Коэффициент вариации 0.6 Бразилия 0.5 Индия 0.4 Китай 0.3 Канада 0.2 Германия 0.1 Польша 0 Австралия Источник: Всемирный банк, 2017 [3] Таблица 1. В российских регионах ВРП на душу населения различаются в 17 раз Российские регионы ВРП на душу населения в Страны с аналогичным 2015 г. (ППП за 2011 г.) ВВП на душу населения Пять регионов с самыми высокими показателями Сахалинска область 87,426 Сингапур Тюменская область 69,412 ОАЭ Чукотский автономный округ 54,187 Гонконг г. Москва 47,105 Нидерланды Магаданская область 36,132 Новая Зеландия Пять регионом с самыми низкими показателями Республика Тува 6,414 Боливия Кабардино-Балкарская 6,214 Кабо Верде Республика Карачаево-Черкесская 6,138 Конго Республика Чеченская Республика 4,957 Мьянма Республика Ингушетия 4,952 Гондурас Источник: Всемирный банк, 2017 [4] 12 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики Рисунок 3. Показатели бедности в российских регионах различаются в пять раз Республика Татарстан Санкт- Петербург Белгородская область Московская область Липецкая область Воронежская область Москва Нижегородская область Свердловская область Сахалинская область Чукотский автономный округ Ленинградская область Курская область Тульская область Тамбовская область Ярославская область Республика Дагестан Калининградская область Краснодарский край Удмуртская республика Пермский край Республика Башкортостан Рязанская область Тверская область Брянская область Мурманская область Хабаровский край Оренбургская область Ставропольский край Магаданская область Республика Адыгея Омская область Орловская область Челябинская область Вологодская область Республика Северная Осетия Астраханская область Ростовская область Самарская область Костромская область Новгородская область Тюменская область Калининградская область Волгоградская область Амурская область Республика Коми Владимирская область Ульяновская область Приморский край Кировская область Пензенская область Ивановская область Архангельская область Чеченская республика Кемеровская область Республика Карелия Саратовская область Смоленская область Республика Бурятия Алтайский край Республика Хакасия Чувашская республика Томская область Новосибирская область Республика Саха (Якутия) Красноярский край Камчатская область Псковская область Курганская область Республика Мордовия Забайкальский край Иркутская область Кабардино-Балкарская республика Карачаево-Черкесская Республика Республика Марий Эл Алтайская республика Еврейская автономная область Республика Калмыкия Республика Ингушетия Республика Тыва Источник: Всемирный банк, 2017 [4] Аналогичным образом, еще один показатель пространственного неравенства – регио- нальный уровень бедности, который варьируются от менее чем 10% в богатых ресурса- ми Татарстане и крупных мегаполисах Москвы и Санкт-Петербурга, до почти 40% в на- иболее бедных регионах Северного Кавказа, Сибири и Дальнего Востока (Рисунок 3). Еще один неденежный показатель свидетельствует о невероятном неравенстве меж- ду регионами. Так, отмечаются существенные различия по таким показателям, как уровень детской смертности, образовательные результаты и доступ к услугам ЖКХ (Рисунок 4, панели a-c). Принимая во внимание средневзвешенную величину этих по- казателей (сводный показатель присутствия государства в экономике), пятью горо- дами, где присутствие государства наиболее сконцентрировано, являются Москва, Санкт-Петербург, Мурманская область, Республика Татарстан и Чувашская Республи- ка (Рисунок 4, панель d). В пяти регионах доля государственного присутствия мини- мальна: это Чукотский автономный округ, Республика Тува, Еврейский автономный округ, Республика Алтай и Республика Саха (Якутия). Показатели Чукотки вызывают удивление, поскольку в 2014 году по уровню доходов домохозяйств округ занял тре- тье место, уступив первое и второе места, соответственно, Москве и Санкт-Петербур- гу. Это в основном объясняется тем, что в регионе самый высокий уровень детской смертности и один из самых низких результатов вступительных экзаменов в вузы (третье место после Амурской и Магаданской областей). Масштаб, охват и глубина пространственных диспропорций в России поражают воо- бражение со всех точек зрения. Чтобы сгладить такие различия, потребуется повтор- ного собрать «советский пазл». Но что для этого потребуется? Прежде чем ответить на этот вопрос, для начала нужно понять, усиливаются или ослабевают такие раз- личия и какие факторы связаны с таким усилением или ослаблением. В 3 и 4 главах сформулированы некоторые новые выводы и рекомендации в части государственной политики, но прежде чем обращаться к ним, в следующей главе будут кратко описаны подходы, данные и новая методология, используемая для того, чтобы пролить свет на такое неравенство. Читатели, не желающие погружаться в технические особенно- сти, могут пропустить эту главу (тем не менее, мы рекомендуем, как минимум, бегло ознакомиться с ней, чтобы принять к сведению оговорки, лежащие в основе десяти выводов доклада). Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 13 Рисунок 4. Между регионами отмечаются существенные различия в неденежных показателях a. Детская смертность Нет данных b. Образование Нет данных c. ЖКХ Нет данных d. Сводный показатель государственного присутствия в экономике Нет данных Источник: Всемирный банк, 2017 [4] Примечание: «Детская смертность» оценивается как уровень смертности детей в возрасте до одного года на 1000 живорожденных. «Образование» измеряется как средняя оценка, полученная на вступительном экзамене в российский вуз (ЕГЭ). Доступ к ЖКХ оценивается как среднее значение трех подпоказателей: частота отключения электричества в домохозяйстве за последний год, подключение домохозяйства к системе водоотведения и подключение к системе центрального водоснабжения. По каждому показателю выставляются баллы 0 до 1. В областях, заштрихованных темно-синим цветом, эффективность государст- ва выше (показатель ближе к 1). Сводный показатель присутствия государства свидетельствует о равных взвешенных показателях детской смертности, образования и ЖКХ. 14 2 Что нового? Новые подходы, данные и методологии Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 17 (i) Подходы В данном докладе применяется подход, основанный на тщательном сочетании коли- чественных и качественных практик с использованием наиболее последних имею- щихся данных наряду с разработкой некоторых новых сложных методов примени- тельно к российским регионам. Логика, лежащая в основе этого подхода, включает два элемента: • Во-первых, выводы подвергались количественной оценке, которая имеет практи- ческую ценность. Однако количественной оценке подверглось не все, что можно оценить, поскольку она имеет свои ограничения и должна быть актуальной и со- держательной. • Во-вторых, для рассмотрения количественных выводов применительно к контек- сту используются качественные исследования и практические примеры. Помимо контекста, практические примеры (кейсы) помогают выявить факторы, которые не всегда учитываются даже с использованием сложных методов. Так, в кейсах подробно исследуется роль институциональных факторов и интеграции на рынке труда в Башкортостане, Краснодарском крае, Республике Карелия и Ульяновске. (ii) Данные Был использован большой набор ранее не использовавшихся источников данных, таких как расходы на потребление домохозяйств за 2005-2014 годы на основе об- следования бюджетов домохозяйств и обследование благосостояния домохозяйств и участия в социальных программах за 2014 год. В отдельных статьях, которые легли в основу данного обобщенного доклада, подробно описана информация о данных и об использованных источниках. (iii) Методологии Доклад сыграл важную роль в разработке, применении и внедрении сложной/или но- вой методологии с учетом нужд российских регионов, а именно: • Разработка Индекса экономического потенциала (ИЭП) для 56 российских регио- нов, который позволяет выявить, какие регионы европейской части России обла- дают наибольшим «потенциалом» в части развития; • Проверка и оценка модели с использованием динамической модель панельных данных с пространственными эффектами, чтобы проверить, испытали ли россий- ские регионы феномен под названием условная бета-конвергенция; т.е. усили- лось или ослабло неравенство между российскими регионами в период с 2004 по 2015 годы; • Адаптация вычислимой модели общего равновесия (CGE) к российским регионам, чтобы оценить, в какой степени и в каких регионах рост производительности тран- спорта приведет к повышению экономического роста и уровня благосостояния. Кроме того, для России был специально разработан «Индекс транспортной связ- ности», который оценивает сроки доставки товаров между регионами. Разумеется, ни одна методология и ни одна модель не являются совершенными, по- этому имеются оговорки. В следующих разделах этой главы обобщаются эти методо- логии и их недостатки. 18 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики A. Индекс экономического потенциала (ИЭП): Методология ИЭП разработана Группой Всемирного банка и ранее применялась для изучения регионального развития в Европейском союзе и Индии. Она используется для выявления структурных характеристик, которые наилучшим образом объясня- ют различия в показателях производительности (измеряемых в виде ВРП на душу населения) в регионах. Структурные характеристики – это факторы, которые имеют доказанную связь с производительностью и экономическим развитием и являются статичными по своей природе, т.е. они не могут существенно меняться в краткосроч- ной или среднесрочной перспективе (1-3 года). Такие структурные факторы включают уровень урбанизации, доступ к рынкам, качество человеческого капитала, географи- ческие характеристики регионов и отраслевую структуру экономики. При адаптации методологии ИЭП к России были учтены дополнительные присущие России характе- ристики, такие как роль сырьевых отраслей и советское наследие централизованно- го планирования. В базовой версии в методологии ИЭП используется ряд допущений на основе прош- лых эмпирических исследований для того, чтобы составить перечень структурных условий, определяющих потенциал регионов в рассматриваемой стране. Версия ме- тодология ИЭП, используемая в данном исследовании, изначально исходит из тех же допущений, но затем использует многомерный регрессионный анализ, чтобы прове- рить коррелируют ли выявленные структурные условия с отмечаемым уровнем ре- гиональной производительности (ВРП на душу населения). В Таблица 2 обобщается перечень переменных, используемых для построения ИЭП для России. Следует от- метить, что факторы, определяющие экономический потенциал, являются структур- ными, т.е. они обусловлены моделями развития, которые складывались в течение длительного времени (не менее 3-5 лет) и подвержены влиянию временных внешних факторов (рыночных или геополитических потрясений), положительно или отрица- тельно влияющих на состояние некоторых отраслей или регионов. Принимая во внимание такой подход к ИЭП, можно сделать выводы об относитель- ной важности различных структурных условий для достижения высоких показателей экономической производительности в регионах. Такой подход также позволяет рас- суждать о потенциале различных регионов для достижения более высокого уровня экономической производительности в соответствии с моделью экономического раз- вития, сложившейся к настоящему времени в стране. Поэтому можно назвать такой подход анализом «обнаруженного экономического потенциала». Такой подход служит надежным критерием для проверки роли факторов, способствующих региональной производительности. Вместе с тем он может приводить к парадоксальным выводам, которые следует интерпретировать с осторожностью. Так, например, отрицательная корреляция между каким-либо фактором и уровнем производительности не означа- ет, что такой фактор следует исключить. Напротив, это означает, что в среднем такой фактор связан с видами экономической деятельности с низкой производительностью и что, возможно, необходимо дополнительно изучить, как этот фактор может быть лучше использован. Подробное описание методологии, лежащей в основе представ- ленного в этой главе анализа, содержится в публикации Всемирного банка за 2017 год [3]. В этой связи ИЭК сочетает в себе количественный анализ факторов региональной производительности с детальными кейсами, которые позволяют сделать актуальные выводы как для национальных, так и для региональных органов власти. Однако при проведении окончательного анализа были исключены как отдаленные, так и богатые Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 19 Таблица 2. ИЭП для России определяется с использованием переменных с робастными эмпирическими отношениями Переменные, используемые для построения базовых и расширенных моделей ИЭП (данные за 2010-2014 гг.) Переменные (источники) Обоснование Производи- Валовый региональный Реальный показатель ВРП на душу населения – это зависимая тельность продукт на душу населения переменная и показатель уровня производительности региона. (зависимая (Росстат) В модели используются постоянные цены, выравненные между переменная) регионами. Он рассчитывается с использованием индекса физи- ческих объемов ВРП с учетом региональных различий по уровню инфляции. Цена фиксированной товарной корзины используется для коррекции разницы в ценах между регионами в базовом году. Уровень ур- Доля населения проживаю- Увеличение доли городского населения, проживающего в густона- банизации щая в городах с численностью селенных территориях, приносит преимущества как предприятиям, населения свыше 250 000 чел. так и работникам. Рост урбанизации и плотности населения ведет к (Росстат) росту агломераций и повышению производительности и реальных зарплат. Кроме того, агломерация способствует обмену знаниями, а высокая плотность на рынке труда уравновешивает спрос и пред- ложение рабочей силы; кроме того, предприятия также получают выгоды в виде распределения неделимых издержек. Как показывают эмпирические данные, факторы урбанизации и агломерации в России используются не в полной мере. Человече- Население трудоспособного В многочисленных работах находит подтверждение тезис о том, что ский капи- возраста с высшим образова- качество человеческого капитала тесно связано с ростом произво- тал нием (Росстат) дительности предприятий. К некоторым механизмам, усиливающим эту связь, относятся обмен знаниями или рост потребительских благ в местах сосредоточения высокообразованных граждан. Доступ к Индекс доступа к рынкам рас- Предприятия могут вести торговлю и поддерживать связь с отда- рынкам считывается на основе сроков ленными рынками; это означает, что обмен знаниями включает доставки дорожным транспор- пространственный элемент, который возникает, когда рынки (т.е. том (Google Maps) и числен- города) близко расположены друг к другу. На основании модели ности населения в регионе Харриса 1954 г. был рассчитан «внешний» потенциал рынка, влия- (Росстат) ние которого рассматривается отдельно от размера города. Индекс доступа к портам рас- Как показали проводившиеся ранее исследования, доступ к рын- считывается на основе сроков кам способствует росту производительности как на уровне регио- доставки дорожным транспор- на, так и на уровне предприятия. том (Google Maps) и пропускной способности порта. Эффект Доля населения, проживающе- Неэффективное распределение трудовых и капитальных ресурсов централизо- го в моногородах в России замедляет структурные преобразования в экономике и ванного пла- блокирует ресурсы в непроизводительных видах экономической нирования деятельности. По общему признанию, моногорода – это большая социальная про- блема для России, при этом их наличие также указывает на серьез- ность советского промышленного наследия в конкретном регионе. География Пригодность земель для сель- Природные условия (такие как близость к прибрежным территори- и климат ского хозяйства ям и благоприятные для сельского хозяйства температуры) могут обеспечить преимущества городам по мере их развития. Принимая во внимание «теории колеи» и разнообразие географии России, важно оценить роль географии и климата в определении благосо- стояния российских городов. Институци- Количество экономических Уровень экономических преступлений был использован в качестве ональные преступлений (Росстат) фиктивной переменной, чтобы оценить устойчивость региональных факторы институтов; высокие значения указывают либо на факты злоупо- требления со стороны государственных ведомств, либо на слабую защиту прав собственности, что ведет к преступным действиям. Источник: Всемирный банк, 2017 [3] 20 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики природными ресурсами регионы. Такое решение объясняется тем, что богатые при- родными ресурсами регионы искажают общие результаты, вследствие чего они те- ряют свою информативность. Помимо сырьевых регионов, в отдаленных населенных территориях на Дальнем Востоке и в Сибирском федеральном округе проявляются аналогичные структурные характеристики, такие как низкая плотность населения и плохой доступ к рынкам. В этих отдаленных регионах также отмечаются искаженные отношения к показателям ВРП на душу населения, поскольку ВРП обусловлен дру- гими структурами факторами, такими как зависимость от государственных программ поддержки или доступ к иностранным рынкам через сухопутные границы, что в пол- ной мере не отражено в этой модели. Так, основные рынки во Владивостоке – круп- ном городе в Приморском крае с численностью население свыше 600 000 человек – расположены за пределами России (на долю добычи сырья приходится только 1,1% ВРП региона). Расстояние между Владивостоком и Москвой – свыше 4 000 миль, тог- да как расстояние от Владивостока до Токио и Шанхая – примерно 1 000 миль. В этой связи охват ИЭП ограничен подгруппой из 56 регионов на Западе России, гео- графия которых более однородна, а влияние сырьевых отраслей менее ощутимо. Тем не менее, на долю этих регионов приходится 75% совокупной численности населения России и 95% совокупного производства без учета сырьевых отраслей. Из модели были исключены все регионы на Дальнем Востоке и в Сибирском федеральном окру- ге. Кроме того, анализ не включает регионы, в которых на долю добывающих отра- слей в период с 2010 по 2014 годы приходилось в среднем более 30% ВРП. Одним из недостатков такой выборки является то, что она охватывает не все реги- оны; с другой стороны, для того чтобы сократить пространственное неравенство и обеспечить устойчивый рост в России следует абстрагироваться как от преимуществ сырьевых отраслей, так и от проблем отдаленных регионов. Учитывая то, как сырье- вые отрасли и обширная география России искажают динамику развития российских регионов, важно разработать такую модель ИЭП, которая бы эффективно учитывала нишевую роль, которую эти факторы играют в экономическом развитии. Одна из (стандартных) эконометрических оговорок, связанных с ИЭП, заключается в последовательности действий. Регрессии ИЭП учитывают только корреляции, а не причинно-следственные связи между зависимой переменной (в данном случае ВРП на душу населения) и независимыми переменными. Кроме того, помимо перечислен- ных в таблице переменных, могут встречаться дополнительные отсутствующие пе- ременные, которые также могут влиять на ВРП на душу населения. Например, ИЭП не учитывает некоторые факторы, такие как рекреационные ресурсы, которые могут способствовать развитию экономического потенциала в регионах на юге России. B. Условная бета-конвергенция с использованием динамической модели панельных данных с пространственными эффектами: Для оценки абсолютных значений сближения реальных доходов на душу населе- ния и уровня бедности между регионами в анализе используется условная модель β-конвергенции, впервые разработанная экономистами Робертом Барро и Хавьером Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 21 Сала и Мартин в 1991 году. Однако использованный ими подход применяется более широко за счет включения двух ключевых факторов с использованием базовой структуры данных модели. Для анализа используется более широкий подход с учетом (i) динамических панельных данных и (ii) пространственных эффектов. Базовая оце- ночная модель (1) выглядит так: В базовой оценочной модели (1), yi,t – это зависимая переменная для региона i в году t, αi – это региональный фиксированный эффект, δt – это временной эффект, xk,i,t – это набор поясняющих переменных, i это индекс региона, k – это индекс независимой пе- ременной, а β и θk – это оценочные коэффициенты. β – это показатель конвергенции. Если β>0, то налицо условная бета-конвергенция. Это означает, что в более бедных регионах темпы роста выше, чем в более богатых регионах, вследствие чего бедные регионы могут «догонять» богатые регионы. Динамическая оценочная модель на основе панельных данных (2): Для того чтобы учесть лаг зависимой переменной, а также дополнительные незави- симые переменные, модель (1) можно расширить так, чтобы она стала динамической моделью на основе панельных данных (2). Для такой оценочной модели был исполь- зован обобщенный метод моментов (GMM). В этой модели два уравнения, в уровнях и первых разностях, оцениваются совместно при дополнительных условиях на мо- менты. В качестве инструментов для уравнения в уровнях используются отложенные разности (лаги), для уравнения в разностях – отложенные уровни переменных. Для того, чтобы протестировать инструменты на совместную статистическую валидность, был использован тест Саргана для избыточных ограничений. Так как требуется от- сутствие автокорреляций второго и третьего порядка в ошибках ε_(t,i), это отсутствие проверяется стандартным тестом Ареллано – Бонда. Динамическая оценочная модель панельных данных с пространственным эффектом (3) выглядит так: Для учета пространственной автокорреляции можно расширить модель (2) за счет дополнительного пространственного лага для создания оценочной модели (3). В этой оценочной модели анализируется побочный эффект, в том числе средняя взвешен- ная величина зависимой переменной для всех регионов, за исключением региона, за- висимая переменная которого находится в левой части модели. Вес этой переменной ωi,t – это величина, обратно пропорциональная расстоянию между регионом i и всеми остальным регионами, которая оценивается как географическое расстояние между столицами регионов железнодорожным транспортом. Для тестирования значимости пространственной корреляции для нашей зависимой переменной используется ста- тистический индекс I Морана. Как показывают исследования, для анализа модели с использованием пространственных компонентов можно применять метод GMM. Для проверки робастности модели также используется подход на основе максимальной вероятности (ML). Региональные побочные эффекты учитываются следующим образом. В пространст- венных эконометрических моделях при изменении независимой переменной в реги- оне меняется зависимая переменная не только в данном регионе, но и в соседних 22 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики регионах, что также оказывает влияние на этот регион. Предельный эффект в дан- ном случае описывается в виде матрицы коэффициентов. Как описано в публикациях, результаты данного анализа представлены в виде обобщения элементов матрицы и расчета так называемых прямых, косвенных и совокупных эффектов. Прямой эффект определяется как среднее (по всем регионам) изменение зависимой переменной в регионе при изменении независимой переменной в том же регионе. Иными словами, это среднее значение диагональных элементов матрицы. Косвенный эффект – это среднее изменение зависимой переменной в регионе при изменении независимой переменной во всех остальных регионах (т.е. среднее значение суммы недиагональ- ных эффектов матрицы с предельными эффектами). Косвенный эффект также назы- вается побочным эффектом. Совокупный эффект – это сумма прямых и косвенных эффектов (т.е. это среднее изменение реального дохода на душу населения при из- менении независимой переменной во всех регионах). Основной оговоркой и недостатком метода условной бета-конвергенции является то, что он не объясняет причинно-следственные связи; т.е. причины возникновения или отсутствия конвергенции. Помимо этого, обнаружение конвергенции не всегда озна- чает, что межрегиональные различия снижаются в абсолютных величинах (как в слу- чае с «сигма-конвергенцией»). Условная бета-конвергенция лишь означает, что бед- ные регионы растут быстрее, чем богатые регионы с учетом некоторых региональных характеристик. Результаты также могут зависеть от выбранного временного периода и от используемой взвешенной матрицы. Что касается данного отчета, то величина, обратно пропорциональная расстоянию между региональными центрами, использу- ются как взвешенная матрица, однако также могут использоваться другие варианты. C. Вычислимая модель общего равновесия (CGE) для оценки влияния производительности транспорта в российских регионах и Индекс транспортной связности: В модели CGE отражается эффект реакции экономики на изменения экзогенных фак- торов или государственной политики. Наиболее очевидное преимущество модели заключается в том, что она позволяет количественно оценить эффекты в масштабе всей экономики, обусловленные конкретными мерами экономической политики или развитием технологий, влияющих на производительность транспортной отрасли. В данном случае в докладе оценивается, что может случиться с российским ВВП и ВРП регионов в случае положительного воздействия, обусловленного повышением эф- фективности транспорта, на производительность и благосостояние. Вместе с тем недостатком модели CGE является то, что она не способна выявлять факторы роста производительности транспорта. Изменение производительности мо- жет быть связано с некоторыми мерами государственной политики или регуляторны- Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 23 Рисунок 5. Разбивка семи российских регионов с использованием модели CGE Северо-Западный ФО Дальневосточный ФО Центральный ФО Уральский ФО Приволжский Сибирский ФО ФО Южный ФО Источник: Всемирный банк, 2017 [2] ми реформами, инвестициями в инфраструктуру или развитием технологий (повсе- местным внедрением навигационных систем, автономных транспортных средств). Для выявления связи между изменениями этих переменных и их влиянием на повышение связности требуется более подробный анализ, который не является предметом на- стоящего подхода к модели CGE. Наиболее высокий ВРП отмечается в Центральном федеральном округе. Это наи- более густонаселенный регион России, где плотность населения составляет 52 че- ловека на квадратный километр, что в 6 раз выше общероссийского показателя в 8,4 человека на квадратный километр. Дальневосточный округ – наименее развитый регион России. Это самый крупный округ по территории с самым низким в России ВРП. Южный федеральный округ – наиболее бедный среди российских федеральных округов; так, его ВРП на душу населения в 2,3 раза ниже общероссийского показате- ля. Уральский федеральный округ, где самый высокий показатель ВПР на душу насе- ления, – не только центр обрабатывающей промышленности российской экономики, но и богатый природными ресурсами регион. На долю ХМАО и ЯНАО, которые входят в Уральский федеральный округ, приходится наибольшая доля нефтяных и газовых месторождений, которые относятся к Западно-сибирскому нефтегазовому комплек- су. На долю Западной Сибири приходится 66,7% нефтяных запасов России (или 6% доказанных мировых запасов нефти) и 77,8% газовых месторождении (или 26% дока- занных мировых запасов). Несмотря на значительную разницу в численности насе- ления, в Северо-Западном федеральном округе и в Сибирском федеральном округе похожие уровни ВРП на душу населения. Важной оговоркой вышеописанного подхода к модели CGE является отсутствие яв- ного перераспределения факторов производства между регионами в модели. Как трудовые ресурсы, так и основной капитал зафиксированы в каждом федеральном округе. Внутри каждого региона как трудовые, так и капитальные ресурсы могут пере- мещаться между отраслями. Поэтому перераспределение экономической активности между отраслями промышленности и регионами происходит только через каналы це- нообразования, а не через перераспределение факторов производства. 24 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики Помимо моделирования CGE, также был разработан индекс транспортной связности, который показывает средние сроки перевозки товаров между регионами. Офици- альные статистические данные, используемые для расчета транспортной связности, основаны на данных Росстата; используется примерный срок транспортировки с при- менением сетевого анализа (инструмента GIS). «Транспортная связность» определя- ется как взвешенный срок транспортировки между регионами на основе физических объемов торговли и доли каждого вида транспорта в качестве основных описатель- ных переменных. Для каждого региона были выбраны пять крупнейших торговых партнеров. Использовалась следующая формула: Транспортная связность = % торговли с использованием вида транспор- та: дорожный транспорт * срок доставки до пункта назначения дорожным транспортом + % торговли с использованием вида транспорта: железно- дорожный /речной транспорт * срок доставки в регион А железнодорож- ным/речным транспортом Такой расчет был произведен для пяти крупнейших торговых партнеров в каждом регионе, после чего значения были суммированы. Окончательная цифра – это взве- шенный срок доставку товаров в каждый из пяти основных внутренних торговых парт- неров в каждом регионе. Матрица затрат в пункте отправки/назначения (O/D) использовалась для создания маршрутов в рамках сети, и в данном случае она использовалась для расчета затрат с учетом времени в минутах. Матрица затрат O/D позволяет рассчитать маршрут между каждым пунктом отправки и пунктом назначения. В результате полученная матрица затрат позволила связать между собой все столицы российских регионов и предста- вить стоимость, выраженную в виде сроков доставки в минутах. Были подготовлены расчеты для всех видов транспорта. Транспортная связность – это полезный способ описания товарных потоков. Однако его недостатком является то, что в связи с отсутствием актуальных данных и инфор- мации невозможно проследить потоки экспорта и импорта из каждого региона. Наконец, были рассчитаны «изохроны времени в пути», определенные как террито- рия, прилегающая к городскому центру, до которой можно добраться в течение опре- деленного времени (в данном случае, в течение 5, 10 и 15 часов). Такие изохроны дают наглядное представление об экономических расстояниях между всеми российскими регионами. Благодаря сочетанию гибридных подходов, последних данных и новой методологии, использованной в данном исследовании, были получены интересные и зачастую уди- вительные выводы; приглашаем читателей ознакомиться с ними в следующей главе. 3 Полученные результаты: десять выводов, которые могут вас удивить Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 27 Результаты, полученные на основе анализа, обобщенного в предыдущей главе, пред- ставлены в виде 10 важных тезисов, которые разъясняются ниже. (i) В российских регионах произошло сближение как показателей реальных доходов на душу населения, так и уровня бедности Сокращение больших различий между регионами по уровню зарплат, доходов, ВРП и показателей бедности наглядно свидетельствуют о том, что между регионами за последние 15 лет произошло некоторое сближение (Рисунок 6). Если в 1998 году между регионами отмечалось больше различий по уровню реаль- ных доходов на душу населения, чем по показателям бедности, то к 2008 году эта ситуация сменилась на противоположную; различия между регионами по показате- лю бедности сохраняются на относительно стабильном уровне, а показатели доходов начали сближаться. На Рисунок 7 виден один из показателей, который указывает на снижение различий в ВРП на душу населения со временем, однако, как указывалось в главе 1, они остаются намного выше, чем в Австралии и Канаде (с той оговоркой, что а Австралии и Канаде меньше регионов). Рисунок 6. С течением времени (1998-2015 гг.) между регионами отме- чается сближение по таким показателям, как зарплаты, доходы, ВРП и уровень бедности 0.4 Коэффициент Джини ВРП 0.3 Номинальный Доход Уровень бедности 0.2 0.1 Зарплата Реальный Доход 0 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 Источник: Всемирный банк, 2017 [3] Примечание: на этом графике для оценки степени колебаний каждого показателя между регионами используется коэффициент Джини. Рисунок 7. Региональная конвергенция в России выше, чем в Канаде и Австралии (коэффициент вариации на душу населения в ценах 2010 г.) 0.85 0.75 Коэффициент вариации Россия 0.65 0.55 0.45 0.35 Канада 0.25 Австралия 0.15 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Источник: Всемирный банк, 2017 [3] 28 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики Вместе с тем, чтобы оценить сближение между регионами с более глубокой и техни- чески обоснованной точки зрения, в данном анализе проводится оценка условной бета-конвергенции (как описано в предыдущей главе). Такой анализ проводится, что- бы понять, смогли ли более бедные регионы «догнать» более богатые регионы по уровню реальных доходов на душу населения или показателей бедности. Были обнаружены признаки сближения как реальных доходов на душу населения, так и показателей бедности, что воодушевляет. Это свидетельствует о том, что при усло- вии наличия других характеристик, бедные регионы растут быстрее богатых регио- нов. Более того, обнаружены доказательства положительных побочных эффектов, оказываемых одним регионом на другой. Например, факторы, ведущие к повыше- нию доходов и сокращению бедности в одном регионе, приводят к росту доходов и снижению бедности в соседних регионах. В большинстве регионов также отмечается существенное сокращение показателей неравенства по уровню потребления (потре- бление домохозяйства на душу населения) в период с 2005 по 2015 годы. (ii) Интеграция рынка труда и капитала, первоначальный рост численности населения трудоспособного возраста в более бедных регионах и федеральные трансферты ассоциируется с большей конвергенцией. Однако такие факторы конвергенции истощаются По всей вероятности, интеграция региональных рынков капитала и труда сыграла роль в такой конвергенции. Так, в регионах почти отсутствует корреляция между объемами сбережений и инвестиций, что указывает на то, что капитал уже не «за- блокирован» внутри регионов. На Рисунок 8 показаны изменения пространственного распределения зарегистрированных предприятий в России. Если в 1989 году парное распределение расстояний между предприятиями свидетельствовало о почти равном Рисунок 8. Отмечается некоторое пространственное перераспределе- ние факторов производства: изменение распределения парных рассто- яний между зарегистрированными предприятиями* 0.025 0.02 0.015 2013 0.01 1989 0.005 0 0 100 200 300 500 400 600 700 800 900 1000 1100 Расстояние (км) * Доля пар компаний, находящихся на определённом (согласно оси X) расстоянии друг от друга. Источник: “Программа реформ на предстоящий стратегический период в России» Чистяков и Дмитриев (не опубликовано), как указано в публикации Всемирного банка, 2017 [3] Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 29 распределении по всей территории, то к 2010 году концентрация предприятий возро- сла, что косвенно свидетельствует о пространственном перераспределении факто- ров производства. Что касается рынков труда, то в 1990-е и в начале 2000-х годов отмечались высо- кие показатели внутренней миграции. Так, например, на Чукотке и в Республике Коми численность населения сократилась на две трети и на одну пятую, соответственно. В 2003-2007 годы несколько увеличилась миграция в такие крупные региональные столицы, как Екатеринбург, Красноярск, Самара и Новосибирск. Первоначальный рост численности населения трудоспособного возраста – особенно в более бедных регионах – также способствовал сближению показателей доходов с 1990-х годов. Вместе с тем показатель мобильности в России в целом, который составлял 3% в год в течение первой половины 1990-х годов, к 2008 году снизился до 1,2%. Более того, в силу возникающих демографических тенденций эти показатели могут смениться на противоположные. Это связано с прогнозируемым быстрым ростом коэффициента демографической нагрузки в России, что обусловлено снижением рождаемости и увеличением продолжительности жизни в последнее время. Внутренняя миграции в России также сдерживается в силу социальных факторов, которые преимущественно затрагивают молодежь и женщин (Врезка 1). Врезка 1: Барьеры, препятствующие трудовой мобильности молодежи и женщин в России Перспективы трудоустройства российской молодежи кардинальным образом различаются в зависимости от региона их проживания. Так, например, молодежь из Северного Кавка- за может оказаться неконкурентоспособной за пределами своего региона в силу низкого уровня полученного образования. В отличие от прошлых лет, в настоящее время в России принимается мало активных мер трудовой политики, ориентированных на молодежь. Кро- ме того, для получения жилья и трудоустройства молодежь вынуждена больше полагаться на родственные связи. Внутренняя миграция в России также носит гендерный характер: мужчинам легче менять место жительства, чем женщинам (хотя большинство мужчин пере- езжают в связи с временной работой). Миграция женщин осложняется тем, что им прихо- дится вести домашнее хозяйство и тем, что они традиционно воспринимаются как «домо- хозяйки». Более того, в российском Трудовом кодексе (статья 253) женщинам запрещены работы, сопряженные с риском. В Постановлении Правительства №162 от февраля 2000 года перечислены 456 профессий, которым запрещено заниматься женщинам, в том числе перемещение тяжестей и выполнение подземных работ. Учитывая высокое звание «мате- ри» в российском обществе, принят ряд мер по защите работающих беременных женщин и женщин с новорожденными детьми. Интересно отметить, что сами женщины пытались про- тивостоять дискриминации на рынке труда через предпринимательство: так, несмотря на то что мужчины в четыре раза более склонны начать свой бизнес, чем женщины, владельцами почти половины действующих предприятий являются женщины. Это свидетельствует о том, что женщинам лучше удается поддерживать успешные предприятия. Вместе с тем мужчины доминируют в крупном бизнесе, тогда как женщины сосредоточены в малом и среднем бизнесе, более широко опираясь на личные связи, чем мужчины. Источник: Всемирный банк, 2017 [7] и Всемирный банк, 2017 [9] Федеральные трансферты сыграли роль в сближении показателей доходов. Так, бо- лее бедные регионы получают все виды трансферов (субсидии, субвенции и дотации). Однако в связи с рецессией 2014 – 2016 годов федеральное правительство резко сократило объем трансфертов регионам на 22% в реальном выражении в период с 2013 по 2016 годы. В свою очередь, регионы адаптировались к ситуации за счет су- щественного снижения социальных расходов, особенно на развитие человеческого 30 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики потенциала: образование, здравоохранение и социальную защиту (врезка 2.). Это указывает на все возрастающую важность управления региональными финансами в части управления расходами и повышения источников собственных доходов. Врезка 2: В 2013-2016 гг. сокращались федеральные трансферты реги- онам и социальные расходы Больше всего в абсолютных величинах сократились расходы на образование. В период с 2013 по 2016 годы совокупные расходы в этом секторе упали на 18% в реальном выра- жении (номинальные расходы выросли всего на 9%). За тот же период расходы на здра- воохранение сократились на 23%, хотя частично это сокращение было компенсировано увеличением числа медицинских учреждений, финансируемых из Фонда обязательного медицинского страхования. Даже на социальную защиту расходы были резко снижены: на 6% за рассматриваемый период. Следует отметить, что регионам предоставлены значи- тельные полномочия по разработке региональных программ социальной поддержки по собственному усмотрению. При соблюдении федеральных нормативных положений ре- гиональные власти могут сокращать пособия, чтобы уложиться в собственные бюджетные ограничения. Возможно, они так и поступили в ответ на снижение доходов региональных бюджетов. Помимо социальных расходов регионы также существенно снизили инвестиции в инфраструктуру; с 2013 по 2016 год сокращение в транспортном секторе составило 14% (в реальном выражении). В сфере ЖКХ расходы сократились еще больше – на 22%. Source: World Bank, 2017 [1] (iii) Особенности региональной экономической структуры – соотношение добывающих, обрабатывающих отраслей и строительства как долей ВРП, – а также устойчиво высокие уровни безработицы в прошлом обусловливают более низкий реальный доход на душу населения в регионах и, следовательно, более низкие показатели конвергенции. Кроме того, в последние годы конвергенция шла в направлении более низких показателей При исключении прочих факторов, в регионах, зависящих от добычи полезных иско- паемых, реальный доход на душу населения оказывается ниже, чем в других. Однако правильная интерпретация этого результата состоит не в том, что в этих регионах ниже доход на душу населения как таковой. Скорее, при исключении всех прочих факторы высокая доля добычи в ВРП региона, взятая отдельно от других факторов, не гарантирует высокий уровень дохода в регионе. Более высокая безработица в прошлые периоды также ассоциируется с более низкими доходами сегодня (указы- вая на возможные проблемы на рынке труда). Кроме того, последствия двойного шока падения цены на нефть и ввода санкций в 2014 году теперь, когда экономика восстанавливается, по-разному ощущаются в раз- личных частях страны. На Рисунок 9 видно, что хотя уровень ВРП на душу населения в 2017 году был все еще ниже уровня 2013 года во всех регионах, в более бедных ре- гионах он был значительно ниже, чем в богатых (в основном). Как ни парадоксально, кризис 2014 года, похоже, сыграл «выравнивающую роль» и способствовал сокраще- нию различий. Однако причиной этому была конвергенция к более низким уровням. Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 31 Рисунок 9. ВРП на душу населения сократился сильнее в более богатых регионах по сравнению с более бедными (2017 vs. 2013) % Ямало-Ненецкий автономный округ Самарская область Чукотский автономный округ Магаданская область Республика Коми Еврейская автономная область Челябинская область Республика Тыва Кемеровская область Ненецкий автономный округ Мурманская область Тюменская область Томская область Камчатский край Свердловская область Москва Ханты-Мансийский автономный округ Астраханская область Забайкальский край Иркутская область Пермский край Ульяновская область Псковская область Рязанская область Калужская область Омская область Смоленская область Красноярский край Ставропольский край Архангельская область Владимирская область Республика Бурятия Ярославская область Республика Марий Эл Орловская область Карачаево-Черкесская Республика Кировская область Чувашская республика Новгородская область Республика Карелия Новосибирская область Курганская область Калининградская область Пензенская область Саратовская область Нижегородская область Российская Федерация Санкт-Петербург Республика Башкортостан Тамбовская область Волгоградская область Алтайский край Амурская область Вологодская область Брянская область Ивановская область Республика Калмыкия Республика Хакасия Республика Мордовия Оренбургская область Тульская область Республика Северная Осетия – Алания Республика Татарстан Белгородская область Московская область Республика Саха (Якутия) Липецкая область Тверская область Ростовская область Удмуртская республика Краснодарский край Курская область Сахалинская область Алтайский край Хабаровский край Воронежская область Республика Адыгея Приморский край Чеченская республика Республика Ингушетия Костромская область Ленинградская область Кабардино-Балкарская республика Республика Дагестан Источник: Всемирный банк, 2018 [10] Примечание: Расчеты проведены методом цепного индекса. Для 2017 года были взяты темпы роста за 10 месяцев. (iv) Несмотря на конвергенцию, различия между регионами остаются значительными и весьма вариабельными. При этом, хотя показатели неравенства сильно различаются по регионам, в основном неравенство носит внутрирегиональный характер Оценки регионального коэффициента Джини на основе потребления колеблются от 0,28 во Владимирской области, Карачаево-Черкесии и Дагестане до более 0,40 в Ир- кутской области, Москве и Тюмени. Анализ подушевого потребления домохозяйств показывает, что свыше 90% неравенства носит внутрирегиональный характер (Рису- нок 10), что согласуется с выводом, что внутрирегиональное неравенство, как пра- вило, выше, чем межрегиональное. Следует отметить, однако, что этот показатель в России заметно вырос по сравнению с прошлым десятилетием. В 1994-2000 годах всего лишь около двух третей увеличения неравенства было обусловлено внутрире- гиональным распределением доходов, а сейчас это 90%. (v) Концентрация неравенства (определяемого в терминах потребления на душу населения) максимальна в самых богатых и густонаселенных регионах На долю первых 15 регионов (из 79, по которым доступны данные), демонстрирующих наивысший вклад в неравенство, приходится 21% неравенства в России. Как правило, это столичные, либо богатые природными ресурсами регионы, в которых проживает 32 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики Рисунок 10. В совокупном неравенстве гораздо большая доля прихо- дится на внутрирегиональное неравенство, чем на межрегиональное 100 0.45 90 0.4 80 Джини 0.35 70 0.3 60 0.25 50 Тейл (GE(1)) % 0.2 40 0.15 30 20 0.1 10 0.05 0 0 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 % Within % Between Источник: Всемирный банк, 2017 [4] Note: показатели “% within” и “% between” – показатели индекса неравенства Тейла 46% населения страны. Москва, Московская область и Санкт-Петербург лидируют по показателям неравенства. В семи из остальных 12 регионов добыча природных иско- паемых в 2015 году превышала 20% в структуре экономики. Одна из причин, почему более богатые регионы отличаются высокими показателя- ми внутрирегионального неравенства, состоит в том, что большая доля бедного на- селения страны сосредоточена в этих более богатых регионах. Несмотря на то, что процент людей, живущих за чертой бедности в бедных регионах, таких как Тыва или Калмыкия, очень высок (34,7%) из-за малочисленности общего населения этих терри- торий, число людей за чертой бедности составляет всего 0,6% от совокупного бед- ного населения страны. В абсолютных терминах, из-за многочисленного населения в богатых регионах численность бедного населения гораздо больше, хотя уровень бедности низкий. Например, в Москве и Санкт-Петербурге проживает почти 10% бед- ного населения России, несмотря на то, что в этих городах один из самых низких уров- ней бедности в стране (около 7,5%)(Таблица 3). Подобная ситуация наблюдается и в других крупных странах, таких как Бразилия и Китай. Следует также отметить, что, в отличие от самых бедных регионов, в самых богатых регионах основным источником доходов является трудовой доход (а не доход от иму- щества или трансфертов). (Рисунок 11). Трудовой доход, как правило, характеризуется высокой степенью неравенства (в от- личие от трансфертов). А поскольку в более богатых регионах на него приходится большая доля доходов домохозяйств (в отличие от доходов от имущества), эта ситуа- ция также обусловливает неравенство доходов. Фактически свыше 90% неравенства доходов в России обусловлено дифференциацией трудовых доходов. Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 33 Таблица 3. Большинство бедного населения страны сосредоточено в более богатых регионах Регион Уровень Доля бедного ВРП 2014 бедности населения, (млрд.руб) 2014 проживающего в этом регионе Москва 7.5 6.6% 12,808 Московская область 7.6 3.3% 2,705 Санкт-Петербург 8.3 2.6% 2,652 Краснодарский край 10.1 3.3% 1,792 Тюменская область 12.1 2.6% 5,178 Республика Тыва 34.7 0.6% 46 Республика Калмыкия 34.7 0.6% 46 Республика Ингушетия 24.9 0.7% 52 Еврейская автономная область 21.4 0.2% 41 Республика Алтай 20.7 0.3% 39 Источник: Всемирный банк, 2017 [4] Рисунок 11. Трудовой доход – отличающийся высокой степенью неравенства – основной источник доходов домохозяйств (Доля источников доходов в совокупном доходе домохозяйств, по квинтилям) 100 90 80 70 60 % трансфертов 50 % 40 % активов 30 20 % трудовых ресурсов 10 0 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 3 региона с самыми высокими 3 региона с самыми низкими показателями показателями Источник: Всемирный банк, 2017 [4] 34 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики (vi) Обеспеченность природными ресурсами – не единственный фактор регионального развития в России, и регионы с высоким потенциалом не ограничиваются Москвой, Санкт-Петербургом и прилегающими территориями Применив методологию ИЭП (представленную в предыдущей главе) к 56 регионам, выявляем три коридора регионов с высоким потенциалом (Рисунок 12) Оказывается, как видно из Рисунок 12, регионы с высоким потенциалом вовсе не ог- раничиваются Москвой и Санкт-Петербургом: • Один пояс средневысокого и высокого потенциала распространяется из Москвы немного к северу и к югу, захватывая такие регионы высокого потенциала как Ярославская, Калужская, Рязанская и Липецкая области. Представляется, что этим регионам помогает близость к крупнейшим населенным центрам, а также высокая степень урбанизации. Рисунок 12. Регионы с высоким потенциалом не ограничиваются Москвой и Санкт-Петербургом: Индекс экономического потенциала для западных регионов России Индекс экономического потенциала, 2014 г. Низкий: 0,0-35,2 Низкий-средний: 35,2-48,7 Средний: 48,7-55,6 Средний-высокий: 55,6-61,8 Высокий: 61,8-100,0 Исключенные регионы 1. Республика Адыгея 42. Республика Мордовия 4. Архангельская область 43. Москва 5. Астраханская область 44. Московская область 6. Республика Башкортостан 45. Мурманская область 7. Белгородская область 47. Нижегородская область 8. Брянская область 48. Республика Северная 10. Чеченская республика Осетия-Алания 11. Челябинская область 49. Новгородская область 13. Чувашская республика 52. Орловская область 14. Санкт-Петербург 54. Пензенская область 15. Республика Дагестан 55. Пермский край 17. Республика Ингушетия 57. Псковская область 19. Ивановская область 58. Ростовская область 20. Кабардино-Балкарская 59. Рязанская область республика 62. Самарская область 21. Калининградская область 64. Смоленская область 22. Республика Калмыкия 65. Ставропольский край 23. Калужская область 66. Свердловская область 25. Карачаево-Черкесская 67. Тамбовская область республика 68. Республика Татарстан 26. Республика Карелия 70. Тульская область 31.Кировская область 72. Тверская область 33.Костромская область 74. Удмуртская республика 34. Краснодарский край 75. Ульяновская область 36. Курганская область 76. Владимирская область 37. Курская область 77. Волгоградская область 38. Ленинградская область 78. Вологодская область 39. Липецкая область 79. Воронежская область 41. Республика Марий Эл 81. Ярославская область Источник: Всемирный банк, 2017 [3] Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 35 • Вторая группа регионов с высоким потенциалом протянулась от Ростовской об- ласти на юге вдоль Волги до Татарстана на севере, захватив Волгоградскую, Са- марскую, Ульяновскую области и Чувашскую Республику. Это густонаселенные регионы, с крупными городами, высокообразованным населением и сложившей- ся промышленной базой, включая высокотехнологичные производства. • Третья группа регионов с высоким потенциалом сосредоточена на Южном Урале. В нее входит Свердловская и Челябинская области. Эти высоко урбанизирован- ные регионы известны как промышленное сердце России. Самым неожиданным регионом с высоким потенциалом оказалась Мурманская об- ласть. Ее высокий потенциал обусловлен главным образом доступом к внешним рын- кам с учетом количества морских портов в области и объема грузов, проходящих че- рез эти порты. Дополнительными факторами стали высокообразованное население и высокая степень урбанизации, что типично для северных малонаселенных террито- рий. (vii) Регионы с низким потенциалом сосредоточены на юге России Низкий потенциал этих регионов в основном связан с их отдаленным местоположе- нием, низким уровнем урбанизации и малым размером их главных городов. Кроме того, эти регионы «наказаны» за свои исключительно благоприятные условия для ве- дения сельского хозяйства. Как свидетельствуют результаты ИЭП, между показателя- ми сельскохозяйственной пригодности – климат и почва – и ВРП на душу населения существует статистически значимая обратная зависимость. Это позволяет предполо- жить, что регионы, специализирующиеся на сельском хозяйстве, основанном на бла- гоприятных природных условиях, испытывают трудности с развитием более произво- дительных форм экономической деятельности. Неожиданным может показаться отнесение Краснодарского края в группу регионов с низким потенциалом. Однако результаты ИЭП позволяют предположить, что помимо «наказания» за исключительно благоприятные условия для ведения сельского хозяй- ства в регионе также низкие показатели по доступу к внутренним рынкам, человече- скому капиталу, высокотехнологичным производствам и урбанизации. Хорошие пока- затели портов Краснодарского края – 9 место из 56 – не компенсируют отставание в других областях. (viii) Вместе с тем, между реальными и потенциальными экономическими показателями наблюдается расхождение. На рис. 13 видно, что существенная доля регионов, отнесенных к группе с высоким потенциалом, не достигают прогнозных уровней производительности. Из 21 региона с высоким и умеренно высоким потенциалом 8 пока его не реализовали. И, напротив, некоторым регионам с низким потенциалом удается достичь ВРП на душу населения, превышающий уровень, прогнозируемый с учетом их структурного капи- тала. При этом из 22 регионов, демонстрирующих результаты выше прогнозных, 12 имеют низкий или средненизкий потенциал. Кластеры таких регионов обнаруживают- ся на севере, на границе Приволжского федерального округа и Южного Урала и на юго-западе вдоль границы с Украиной. 36 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики Рисунок 13. Регионы, развивающиеся выше и ниже потенциала Фактические показатели по сравнению с потенциалом, 2014 г Потенциал еще не достигнут: ВРП на душу населения ниже прогнозного уровня Потенциал достигнут: ВРП на душу населения на уровне прогноза Потенциал превышен: ВРП на душу населения выше прогнозного уровня 1. Республика Адыгея 42. Республика Мордовия 4. Архангельская область 43. Москва 5. Астраханская область 44. Московская область 6. Республика Башкортостан 45. Мурманская область 7. Белгородская область 47. Нижегородская область 8. Брянская область 48. Республика Северная 10. Чеченская республика Осетия-Алания 11. Челябинская область 49. Новгородская область 13. Чувашская республика 52. Орловская область 14. Санкт-Петербург 54. Пензенская область 15. Республика Дагестан 55. Пермский край 17. Республика Ингушетия 57. Псковская область 19. Ивановская область 58. Ростовская область 20. Кабардино-Балкарская 59. Рязанская область республика 62. Самарская область 21. Калининградская область 64. Смоленская область 22. Республика Калмыкия 65. Ставропольский край 23. Калужская область 66. Свердловская область 25. Карачаево-Черкесская 67. Тамбовская область республика 68. Республика Татарстан 26. Республика Карелия 70. Тульская область 31.Кировская область 72. Тверская область 33.Костромская область 74. Удмуртская республика 34. Краснодарский край 75. Ульяновская область 36. Курганская область 76. Владимирская область 37. Курская область 77. Волгоградская область 38. Ленинградская область 78. Вологодская область 39. Липецкая область 79. Воронежская область 41. Республика Марий Эл 81. Ярославская область Источник: Всемирный банк, 2017 [3] (ix) Четыре фактора – урбанизация, наличие высокотехнологичных производств, развитый человеческий капитал и связность (доступ к рынкам) – объясняют 60% расхождений между регионами по ИЭП (регионами в Европейской части России) a) Урбанизация – фактор, наиболее тесно коррелирующий с более высокой регио- нальной производительностью. Свыше 50% межрегиональной вариации по уров- ню ВРП на душу населения в западной части России объясняется величиной доли городского населения. Рост доли населения, проживающего в городах с насе- лением не менее 250 000, на величину, равную стандартному отклонению, соот- ветствует увеличению ВРП на душу населения на 0,33 стандартного отклонения. Это позволяет предположить, что агломерационная экономия является основным фактором повышения региональной производительности в западной части Рос- сии. Однако в России достаточно много крупных городов, и многие из них растут за счет субурбанизации, а не за счет уплотнения. b) Способствование развитию высокотехнологичных секторов – важный определя- ющий фактор ВРП на душу населения. Наблюдается высокая корреляция между долей занятых на высокотехнологичных и среднетехнологичных предприятиях и более высоким подушевым ВРП в западных регионах России. Рост доли занятости в высокотехнологичных и среднетехнологичных предприятиях на величину, рав- ную стандартному отклонению, соответствует увеличению ВРП на душу населения на 0,32 стандартного отклонения. Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 37 c) Развитие человеческого капитала – еще один центральный компонент подуше- вого ВРП, хотя из-за проблемы измерения его эффект слабее, чем можно было бы ожидать. В рамках методологии ИЭП коэффициент вариации этой переменной человеческого капитала недостаточно высок, что приводит к недооценки ее зна- чения. Однако при анализе данных обследований домашних хозяйств важность человеческого капитала выявляется убедительно. На уровне домашнего хозяйст- ва видно, насколько расхождения в среднедушевом доходе семьи обусловлены различиями в «портативных» активах, таких как человеческий капитал, по сравне- нию с отдачей от «непортативных» активов (т.е. привязанных к местности), таких как инфраструктура (Врезка 3). d) Связность или доступ к рынкам, как внешним, так и внутренним, – весьма важный фактор, не только для западной России, но и для всех регионов. Безусловно, зна- чительное пространственное неравенство в России отчасти отражает различия в транспортной связности, измеряемой как время в пути до рынков. Это нагляд- но иллюстрируют изохроны «время в пути». Как объясняется в Главе 2, изохрона «время в пути» определяется как линия, соединяющая точки с одинаковым вре- менем в пути до городского центра (в данном случае 5, 10 и 15 часов), используя определенный вид транспорта. Для всех трех видов транспорта (автомобильный, железнодорожный, воздушный), представленных на рисунках ниже, среднее эко- Врезка 3. Важность человеческого (и физического) капитала в преодолении про- странственного неравенства С помощью принятого подхода анализируются домохозяйства в 5 группах регионов: (a) столичные регионы, (b) городские, богатые природными ресурсами; (c) сельские, богатые природными ресурсамиl, (d)Прочие город- ские; (e) Прочие сельские. Различия между городской и сельской местностью внутри самих регионов велики и практически полностью определяются портативными в отличие от непортативных активов. Различия меж- ду столичными регионами и прочими городскими регионами также обусловлены в основном портативными активами (в отличие от непортативных). Эти результаты частично отражают различную отраслевую структуру экономической активности – межрегиональной и внутрирегиональной. В среднем даже обладая одинаковым высшим образованием, инвестиционный банкир в Москве будет получать существенно больше, чем бухгалтер в телекоммуникационной компании в Красноярске, который, в свою очередь, будет зарабатывать существенно больше, чем преподаватель вуза в Калмыкии. Эти результаты свидетельствуют о важности повышения качест- ва как портативных активов (то есть человеческого капитала), так и непортативных активов (т.е. инфраструкту- ры, обеспечивающей связность) в качестве исходных условий. Источник: Всемирный банк, 2017 [4] Рисунок 14. В восточных регионах гораздо меньше «сеть» основных железных и автомобильных дорог вокруг них (a): изохроны «время в пути» для (b): изохроны «время в пути» для желез- (c): изохроны «время в пути» для дорожных сетей нодорожной сети воздушного транспорта Источник: Всемирный банк, 2017 [2] 38 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики номическое расстояние до рынка оказывается гораздо ниже в западных и цент- ральных регионах, характеризующихся высоким уровнем связности, чем в более изолированных восточных и северных регионах, причем это касается даже воз- душного транспорта. Индекс транспортной связности (представленный в предыдущей главе) демонстриру- ет, что среднее время доставки товаров в северные и центрально-восточные регио- ны существенно выше, чем в западные регионы (Рисунок 15). Например, в Республике Саха (Якутия) совокупное время в пути до пяти главных торговых партнеров региона превышает 11 дней, в то время как в Москве соответствующий показатель составляет всего 4,6 дней. Интересно отметить, что у половины российских регионов есть со- седний регион среди пяти главных торговых партнеров, а другая половина торгует с регионами, с которыми у них нет общей границы. Однако следует отметить, что изолированные регионы (т.е. регионы, удаленные от рынков в Европейской части России) не обязательно не имеют транспортной связ- ности со своими рынками. Например, Забайкальский край относительно хорошо со- общается со своими основными региональными торговыми партнерами, несмотря на удаленность от Москвы и Санкт-Петербурга. В том числе он сообщается с Китаем. Объем торговли Забайкалья с Китаем в рублях в 11 раз превышает объемы его тор- говли с российскими регионами. Индекс внутренней связности Забайкальского края сопоставим с соответствующим индексом Московской области, хотя стоимостной объ- ем торговли у Москвы в 75 раз больше, чем у Забайкалья. То есть в обоих регионах для перемещения грузов требуется одинаковое время, однако в Московской области отношение рубль/минута грузовой перевозки гораздо выше. Рисунок 15. Доставка товаров занимает больше времени в северных и центрально-восточных регионах, чем в западных (транспортная связанность – средневзвешенное время до пяти основных региональных торговых партнеров, 2014 г.) Чукотское море Баренцево Карское море море Финляндия Море Лаптевых Санкт-Петербург Беларусь Москва Украина Нижний Новогород Воронеж Казань Пермь Магадан Ростов Самара Екатеринбург Якутск Охотское Волгоград Уфа море Челябинск Омск Каспийское море Казахстан Новосибирск Красноярск Транспортная связанность (средневзвешенное время до пяти основных региональных торговых партнеров, 2014 г.) Чита Хабаровск - 0-2500 минут - 2500-5000 минут Нет данных Монголия Китай Владивосток - 5000-7500 минут Японское - 7500-10 000 минут море Крупнейшие города России - 10 000-15 000 минут Япония - 15 000-25 350 минут Источник: Всемирный банк, 2017 [2] Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 39 Результаты моделирования по методологии ВМОР (представленной в предыдущей главе) поразительны: экзогенное повышение транспортной эффективности (в резуль- тате сокращения времени в пути или технологического прогресса) оказывает суще- ственное воздействие на региональные доходы и благосостояние. На национальном уровне повышение транспортной эффективности (труд, капитал и энергопотребле- ние) на 10% повышает ВВП на 0,8%. В бедных или недостаточно развитых регионах рост ВРП будет самым масштабным, в то время как в двух самых богатых регионах – самым незначительным. Это позволяет предположить, что повышение транспортной эффективности в регионах может способствовать межрегиональной конвергенции. Это улучшение также положительно отражается на благосостоянии всего населения и сокращении бедности, но основными бенефициарами будут домохозяйства в за- падной части России (Рисунок 16), поскольку влияние на благосостояние зависит от плотности населения. Это согласуется с выводом №5, что в более богатых регионах проживает больше бедных людей. Вместе с тем, стоит помнить основную оговорку в рамках модели ВМОР, а именно, что перемещение экономической активности между отраслями и регионами осуществляется только через канал ценообразования, а не через перераспределение факторов производства. Если бы было возможно перера- спределение факторов производства, результаты были бы иными. Рисунок 16. Все регионы получают выгоду от гипотетического повышении транспортной эффективности на 10% 400,000 Уральский ФО 350,000 ВРП на душу населения (Руб) 300,000 Центральный ФО 250,000 Северо- Западный ФО 200,000 Дальневосточный ФО Волжский ФО 150,000 100,000 Сибирский ФО 50,000 Южный ФО 0 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 1.10 1.20 1.30 1.40 Увеличение регионального продукта (%) Источник: всемирный банк, 2017 [2] 40 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики (x) Хотя этот показатель с трудом поддается четкому определению, качество институциональной среды в регионах имеет значение Помимо четырех описанных выше факторов, объясняющих различия в экономиче- ском потенциале регионов, расхождение между потенциальными и реальными эко- номическими результатами можно частично объяснить институциональными факто- рами. Институты и качество государственного управления могут стимулировать либо тормозить реализацию экономического потенциала региона. Например, в Ульянов- ской области наблюдался резкий сдвиг приоритетов регионального правительства. После его смены в 2005 году из самой консервативной и протекционистской (в конце 90х) региональная власть превратилась в одну из самых экономически либеральных, стоящих на страже интересов бизнеса. Подобные перемены происходили и в Башкор- тостане и Краснодарском крае, хотя и более постепенно. Более подробно эти приме- ры будут рассмотрены в следующей главе. В более широком смысле, если рассматривать институты сквозь призму присутствия государства в экономике в соответствии с подходом, представленным в главе 1, влия- ние его на немонетарное благосостояние в российских регионах отражает системное воздействие слабого присутствия государства на некоторые регионы. *** В целом, смысл этих десяти выводов сводится к тому, что, несмотря на сглаживание пространственных различий в России, импульс конвергенции, порожденный интегра- цией рынков труда и капитала, первоначальным ростом населения трудоспособного возраста в более бедных регионах и федеральными трансфертами, иссякает. По- скольку в общем доходе высока доля трудового дохода и поскольку больше бедных живет в богатых, а не в бедных регионах, внутрирегиональные различия оказывают- ся более значительными, чем межрегиональные различия. Отсюда следует важный вывод: сокращение различий не обязательно влечет «выравнивание темпов роста» между регионами. Поскольку неравенство в значительной степени носит внутрире- гиональный характер, и большая часть бедного населения живет не в бедных, а в богатых регионах, именно они, с их более многочисленным населением, оказываются «более важными». Кроме того, гораздо выше вероятность, что новые факторы роста возникнут в западных регионах с высоким потенциалом. Таким образом, сокращение различий заставит более богатые регионы «работать» на бедных в этих регионах. При этом следует понимать, что в других регионах положительный эффект от улучшения транспортной сети реализуется не в виде агломерационных эффектов и повышения темпов роста, а виде доступа к базовым услугам. Итак, как этого достичь? Рассмотрению этого вопроса посвящена следующая глава. 4 Куда идти дальше? Возможные дальнейшие направления работы Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 43 В качестве рецептов сокращения пространственных различий естественно было бы предложить содействовать урбанизации, инвестировать в человеческий капитал, по- вышать доступ к рынкам, совершенствовать институты и качество государственного управления. Однако это универсальные рецепты, и поэтому не помогают. Соответст- венно, в этой главе эти стандартные направления политики делятся на конкретные меры по трем направлениям: на уровне федеральной политики, на уровне регионов и на уровне третьих сторон. A. Меры на уровне федерального правительства (i) Обеспечить последовательность региональной политики и стабильность регио- нальных бюджетов: Подход федерального центра к региональному развитию менял- ся несколько раз. Если в начале 1990х годов проводилась политика децентрализации полномочий и ресурсов («парад суверенитетов»), то в 2000х началось обратное дви- жение, к централизации (Рисунок 17). Интересно посмотреть, как различались антикризисные меры федерального прави- тельства в отношении регионов в 2015 и в 2008 годах. Если в 2008 году пенсии и трансферты способствовали росту доходов населения в нижней части распределе- ния доходов, то во время последнего кризиса трансферты регионам не были увели- чены в реальном выражении и, более того, могут быть сокращены. В результате эти сокращения способны сильнее ударить по регионам с более пожилым и бедным на- селением, обладающим меньшей мобильностью. Мобильность старшего поколения ограничена состоянием здоровья, недостаточными средствами и социальными связя- ми. На рисунке 18 показано, что они больше других возрастных групп боятся потерять работу и не найти новую. Кроме того, работающие пенсионеры заняты на низкооплачиваемых работах в сфе- ре обслуживания (сторожа, консьержи, киоскеры, дворники, билетеры и пр.). Таким образом, ограниченная мобильность этой группы населения означает, что региональ- ное неравенство наиболее тяжело отражается на пожилых. В более широком смысле, инвестиции в регионы диктуются геополитическими или имиджевыми соображения- ми, как, например, в районе Сочи в рамках подготовки к Олимпийским играм. Регио- ны обязаны выполнять социальные обязательства федерального правительства, но федеральные трансферты не покрывают эти расходы. Например, регионы ответст- венны за выполнение президентских указов 2012 года, содержащих поручения по по- вышению социальных показателей, в частности, размеров пенсий и заработных плат в бюджетном секторе (напр., врачей и учителей). Федеральные трансферты не покры- вают стоимость выполнения этих поручений, а имеющиеся средства распределяют- ся между региональными бюджетами на основе формулы выравнивания бюджетной обеспеченности. Объемы трансфертов могут быть различными в разные годы, одна- ко целевые показатели нормативно закреплены, что означает необходимость для ре- гионов добавлять недостающие (постоянно увеличивающиеся) средства из собствен- ных доходов. В условиях непростого наследия и меняющихся целей регионам трудно выбирать оптимальную политику для оптимального развития. Следовательно, важная функция федерального центра – помочь регионам повысить бюджетную устойчи- вость за счет снижения зависимости от федеральной поддержки долгосрочных инве- стиций в основной капитал и обеспечения соответствующих доходов региональных бюджетов для финансирования их нормативных обязательств. 44 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики Рисунок 17. За последние 25 лет подход федерального правительства к региональному развитию менялся несколько раз Региональное развитие 1996 2010 2014 Принят закон о реги- Создание системы Упразднение Министерства ональной политике «государственных регионального (не исполнен) программ» развития 2017 2012 Указ Президента о 1993 2004 принципах полити- Конституция ограни- Создание Мини- Создание Министерства по делам Дальнего ки регионального чивает степень реги- стерства регио- Востока развития ональных различий нального развития 1990 2017 Выравнивание бюджетов 1991 1998 2001 2008 Парад суверени- Принятие концепции Разработана фор- Регионы лишились дохо- тетов реформы межбюд- мула выравнива- дов от налогообложения жетных отношений ния бюджетов углеводородного сырья 2000 2001 2008 Дума проголосова- Программа Концепция повышения ла за принятие Бюд- бюджетного эффективности межбюд- жетного кодекса федерализма жетных отношений Источник: Всемирный банк, 2017 [3] Рисунок 18. Пожилые больше других боятся потерять работу (Распределение по возрастам ответов на вопрос: «Есть ли у вас риск потери работы») 90 80 70 60 50 % 40 30 20 10 0 <=20 21-25 26-30 1-35 36-40 41-45 46-50 51-55 56-60 61-65 66-70 71-75 >75 Я могу потерять работу, но легко найду другую Я могу потерять работу, но не найду другую Источник: Всемирный банкk, 2017 [8] (ii) Содействовать уплотнению: Несмотря на преимущества городских агломераций с высокой плотностью населения, столицы российских регионов, как правило, не плот- но населены. Плотность российских городов-миллионников составляет всего 1000- 5000 человек на кв. километр. Для сравнения, плотность населения в Сан-Франциско достигает 7100 человек на кв. километр, а в Лионе – 10 000 человек. Субурбанизация Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 45 Врезка 4. Способствовала ли высокоскоростная железная дорога повышению потенциала роста в Тверской области? В 2015 году Тверь, столица Тверской области, была соединена с Москвой (и Санкт-Петер- бургом) высокоскоростной железной дорогой. Время в пути между Москвой и Тверью на пассажирских поездах сократилось с 2 часов до 1 часа. Возможно, это стало одним из фак- торов, обеспечивших высокие экономические результаты в последующие годы. В 2015- 2016 годах рост экономики Тверской области превысил прогнозы (Рис. Рис.), а собственные доходы областного бюджета выросли на 7%, в основном за счет увеличения сбора налога на имущество. Наблюдаемые факты свидетельствуют, что с появлением скоростного пое- зда на работу в Тверь стали ездить жители городов Московской области. Есть основания утверждать, что существенная разница в ценах на недвижимость и в уровне оплаты труда теперь, когда есть удобное и быстрое сообщение, повысила привлекательность Твери для предприятий, которым необходим доступ к рынкам Москвы, но другие аспекты агломера- ции для них не несут особых выгод. Для верификации этого наблюдения требуется более глубокий анализ, но тем не менее пример Твери может стать подтверждением модели дис- персных конурбаций, связанных высокоскоростной железной дорогой. Контргипотеза состоит в том, что улучшение связности с Москвой может усилить эффект «утечки мозгов», рассмотренный выше, что подчеркивает важность проведения дальней- ших исследований эффектов пространственного перераспределения таких инфраструктур- ных инвестиций. Рис. 1. Фактический рост ВРП в Тверской области по сравнению с прогнозным 405 Реальный ВРП 402 Разница в ВРП 400 Прогнозируемый ВРП 395 398 391 Млрд. руб. 391 390 387 1,0% 391 385 387 387 380 375 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Рис. 2. Фактический рост ВРП во Владимирской области по сравнению с прогнозным 415 412 Прогнозируемый ВРП 410 409 409 406 Разница в ВРП 405 403 406 Реальный ВРП Млрд. руб. 404 400 0,7% 395 395 390 385 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Источник: “Программа реформ на предстоящий стратегический период в России» Чистяков и Дмитриев (не опубликовано), в изложении Всемирного банка, 2017 [3] вместо уплотнения частично связана с недостаточно качественным управлением в городах, где федеральная политика играет роль. Например, стремление выполнить федеральные целевые показатели по строительству заставляет муниципалитеты вы- давать разрешения на застройку свободных пространств на окраине городов вместо того, чтобы пытаться продуманно уплотнять имеющуюся городскую застройку. Самое 46 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики поразительное, что это происходит даже в тех городах, где наблюдается сокращение численности населения. Устранение искаженных стимулов, приводящих к «располза- нию» вместо уплотнения городов может способствовать уплотнению. Еще один способ задействовать преимущества агломерации – сосредоточиться на улучшении связности. Как отмечалось в предыдущей главе, повышение эффектив- ности транспорта всего на 10% способно увеличить национальный ВВП на 0,8%, при этом ускоряя региональную конвергенцию и сокращая неравенство. Конурбации так- же могут создаваться путем соединения существующих крупных городов при помощи высокоскоростной железной дороги, например. Однако эта идея неоднозначна, пото- му что неясно, как эти новые пути сообщения могут сместить экономический баланс между городами. Этот вопрос рассмотрен ниже, во Врезке 4. Кроме того, такие сливающиеся конурбации потребуют координации не только между го- родами, но и между правительствами регионов. Роль федеральной политики в этой сфе- ре может состоять в создании стимулов для межрегиональной координации. Например, модель соглашений между муниципалитетом, региональным и национальным правитель- ством (UK City Deals), действующая в Великобритании, в рамках которой города получают больше полномочий и ресурсов, если демонстрируют способность к сотрудничеству и эффективному управлению. Возможно, подобная модель подошла бы и России. (iii) Делегировать больше полномочий регионам и предоставить им больше свободы в разработке и реализации норм регулирования предпринимательской деятельности. В настоящее время эффективность реформ регулирования в регионах существенно ограничивается проверками со стороны федеральных органов регулирования. Реги- ональные подразделения федеральных органов регулирования, подотчетные феде- ральному центру, действуют в обход региональных властей. В 2015 году число прове- рок увеличилось в 65 из 81 региона за счет увеличения числа внеплановых проверок, которые во многих случаях могут проводиться без постановления суда. Кроме того, меры регулирования, принимаемые на федеральном уровне, часто не учитывают кон- кретные обстоятельства на местах, что влечет отрицательные последствия (Врезка 5). Врезка 5. Федеральные меры регулирования часто не учитывают регио- нальные условия, что влечет существенные отрицательные последствия Вне зависимости от того, являются ли эти меры регулирования результатом недостаточно- го взаимодействия, низкой квалификации сотрудников федеральных органов или корруп- ции, они ограничивают возможности регионов по улучшению условий ведения бизнеса. Этот вывод подкрепляется множеством примеров: • В 2014 году были приняты новые санитарные нормы по забою скота, не удостоверив- шись, есть ли в регионах достаточная материальная база для выполнения этих требо- ваний. Во многих регионах, включая Башкортостан, возросшая себестоимость забоя скота поставила тысячи мелких фермеров на грань банкротства. • В распоряжении, принятом в 2016 году Федеральной таможенной службой, предписана новая методика расчета импортных гарантий. Однако в результате эти новые правила привели к существенному завышению стоимости импортируемых товаров, таким обра- зом значительно повысив затраты импортеров конечной продукции или сырья. • В 2016 году федеральным законом было установлено новое требование по кассовому оборудованию, предполагающее установление оборудования, способного фиксиро- вать все транзакции в цифровом виде. Однако только после принятия закона стало ясно, что в России существуют всего две компании, способные производить такое обо- рудование. По мере приближения срока ввода в действие закона, цены на это обору- дование взлетели, в результате чего многие мелкие торговые предприятия оказались на грани закрытия. Источник: Всемирный банк, 2017 [3] Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 47 Кроме того, существуют проблемы, связанные с реализацией в регионах федераль- ных программ социально-экономического развития. Федеральные программы часто сопровождаются сложными бюрократическими протоколами. В качестве примера можно привести программу создания Портовой особой экономической зоны в Улья- новской области. На бумаге эта зона предоставляет фантастические возможности бизнесу, в частности, комплексные налоговые льготы и освобождение от таможенных платежей. Тем не менее, спустя три года после начала работы программы и создания базовой инфраструктуры зона все еще в основном пустует. Однако рядом с ней, в промышленном парке «Заволжье», которым управляет областная администрация, за последние пять лет появилось шесть крупных иностранных инвесторов. Корни этой разницы между двумя зонами прослеживаются в федеральном законодательстве, в котором прописаны ограничения видов экономической деятельности в федеральной зоне, способов работы управляющей компании и процесса допуска инвесторов. Таким образом, было бы целесообразно предоставить региональным властям боль- ше свободы в выработке и проведении политики, разработке и реализации программ для региона. (iv) Четко осознавать цели целевых федеральных программ для отстающих регионов: На долю таких программ приходится 7,7% всех расходов в рамках государственных программ. Они считаются важными для обеспечения территориальной интеграции. Однако не стоит ожидать, что они создадут новые факторы роста (вклад Северного Кавказа и Дальневосточного округа в национальный ВВП составил лишь 6,6% и 6,4% в показатели роста в 2009-2015 годах). Гораздо более вероятно, что новые источ- ники роста возникнут в западных регионах с высоким потенциалом, как отмечается в этом докладе. В этой связи, возможно, стоит подумать о пересмотре федеральной политики в отношении отстающих территорий. Привлечение инвесторов в отстающие территории для того, чтобы помочь им догнать лидеров, часто оказывается неэф- фективным. На примере Южной Италии, Северной Англии, северо-запада Бразилии, сельской Индии и периферийных районов Мексики видно, что такая политика прине- сла мало существенных положительных результатов. Следовательно, федеральные программы для отстающих регионов, возможно, было бы более эффективны, если бы исходили из объективной реальности, что они лучше способствуют обеспечению равенства в доступе к социальным услугам, а не экономическому росту. B. Меры на уровне региональных правительств (i) Повысить самодостаточность за счет максимизации использования налоговых полномочий регионов. В разрезе доходов региональные власти могли бы довести ставку налога на прибыль максимум до 17% и в будущем не предоставлять налоговых освобождений и льгот отдельным фирмам. С учетом важности налога на прибыль, эта мера могла существенно повлиять на доходы региональных бюджетов, особенно в более индустриальных и урбанизированных регионах. Кроме того, есть потенциал увеличения доходов от других налогов. Например, можно было бы ускорить переход от балансовой стоимости к рыночной стоимости при рас- чете налога на имущество организаций, а также к рыночной стоимости при расчете налога на землю и строения. Первая из этих мер способна существенно увеличить региональные доходы, а чтобы вторая мера тоже сработала, федеральному прави- тельству нужно было бы поднять максимальную ставку налога на землю и строения. 48 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики Хочется также предостеречь регионы от состязания, кто более щедрые льготы пре- доставит. Например, 50 из 83 российских регионов предоставляют ту или иную форму налоговых льгот инвесторам. Дальнейшее распространение этой практики и эскалация «войн налоговых льгот» между регионами может дорого обойтись региональным бюд- жетам. Отрицательным примером таких войн налоговых льгот служит США (Врезка 6). (ii) Максимально задействовать федеральные программы для развития высокотехно- логичной региональной экономики. Регионы могут более эффективно использовать федеральные инициативы, направленные на развитие высокотехнологичных секто- ров экономики в регионах. На федеральном уровне была создана государственная корпорация «РОСНАНО» и инновационный центр «Сколково». В результате их дея- тельности было открыто 94 бизнес-инкубатора, 85 технопарков и 100 центров пере- дачи технологий. Однако пока непонятно, каковы результаты этих инициатив, причем неясно, в чем проблема – в отсутствии у регионов информации о выгодах, которые эти инициативы могут им принести, или же регионы информированы о возможных выгодах, но не считают, что они их получат, потому что эти программы плохо испол- няются. В этой связи следует заметить также, что хотя инвестиции в человеческий капитал должны быть профильной функцией федерального правительства, регионы также могут содействовать развитию контактов между региональными образователь- ными учреждениями и бизнесом, чтобы обеспечить подготовку специалистов для нужд местных предприятий. (iii) Развивать частно-государственные объединения в целях расширения возмож- ностей регионов по реализации федеральных инициатив: У федеральных властей могут быть веские основания не доверять регионам осуществление федеральных мер (из-за отсутствия достаточных возможностей). Партнерство с частным сектором способно частично снять такую озабоченность и помочь регионам получить то, что им положено. Например, частно-государственные объединения положительно заре- комендовали себя в таких городах как Газиантеп, Турция, способствуя реализации комплексной стратегии развития частного сектора и привлечению дополнительных крупных инвестиций из федерального бюджета. В России существует практика созда- Врезка 6. Нежелательные эффекты налоговых льгот на примере США На примере США видны отрицательные неожиданные последствия «войн налоговых льгот» между юрисдикциями. В США состязание между штатами по налоговым льготам поставило крупные корпорации в сильную переговорную позицию и помогло им получить огромные налоговые льготы посредством шантажа региональных властей. Они пугали перемещени- ем своих производств в другие штаты, что привело бы к потере рабочих мест и доходов местных бюджетов. Авиастроительной корпорации Boeing удалось таким образом выторго- вать 9 миллиардов долларов в виде налоговых льгот у штата Вашингтон, а производитель спортивных товаров Nike получил 2 миллиарда от штата Орегон. Парадоксально, но обе эти компании были основаны и развились в транснациональные корпорации именно в этих штатах. Российским регионам надо попытаться избежать такого шантажа. Приоритетной задачей должно стать развитие конкуренции, а затем уже уделять внимание качеству бизнес-сре- ды и обслуживанию инвесторов. Конечно, не следует игнорировать налоговые льготы как инструменты привлечения инвестиций, особенно с учетом того, что они могут помочь ре- гионам компенсировать слабость других факторов, которые ставят их в невыгодное поло- жение по сравнению с другими регионами. Вместе с тем, каждое предложение налоговой льготы должно рассматриваться как инвестиция (поскольку налоговая льгота – это недо- полученный доход регионального бюджета) и должно подвергаться скрупулезному эко- номическому анализу, чтобы удостовериться в положительном эффекте такой льготы для регионального бюджета и региональной экономики. Источник: Всемирный банк, 2017 [3] Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 49 ния частно-государственных партнерств (такие партнерства созданы в трех успешных регионах – Калужской, Белгородской и Тюменской областях), но необходимо распро- странить эту практику и на другие регионы. (iv) Совершенствовать качество государственного управления и институциональную среду. Совершенствование институциональной среды – постоянная напряженная ра- бота для всех регионов и для каждого региона в отдельности. Многие российские ре- гионы внедряют модель «институтов развития». Эта модель впервые была внедрена в Калужской области, а сейчас используется в 40 регионах по всей России. Институты развития, как правило, учреждаются как государственные коммерческие предприя- тия. У них могут быть различные функции, но обычно, используя государственное фи- нансирование, они готовят государственную землю для инвесторов, предоставляют инвесторам вспомогательные услуги и помогают им решать возникающие проблемы, обеспечивая прямой доступ к региональному руководству. Основным преимущест- вом такой модели является боле гибкий, клиентоориентированный и целенаправ- ленный подход, более характерный для частного сектора, но редко встречающийся в крайне бюрократизированных региональных министерствах. Вместе с тем, не все «институты развития» одинаково успешны. Многим из них еще не удалось построить эффективные системы и процедуры, необходимые для анализа рыночных трендов и возможностей, выявления потенциальных инвесторов, предоставления инвесторам услуг стабильно высокого качества, привлечения и удержания квалифицированных кадров. Во врезке 7 анализируются модели институтов развития, используемые в Ульяновской области и в Республике Башкортостан. Хотя эта ограниченная модель «институтов развития» обладает некоторыми преиму- ществами, следует отметить, что для сокращения пространственного неравенства необходим более широкий взгляд на институты. Институты, в широком смысле по- нимаемые как правила и структуры, возникающие на основе соглашений между го- сударственными и негосударственными субъектами, различаются по регионам. Так, различия в законах, нормативно закрепленных мерах политики и в фактических соци- альных нормах способны серьезно влиять на эффективность государственного вме- шательства на местном уровне. C. Роль третьих сторон в сокращении неравенства Независимые третьи стороны выполняют полезную, хотя и не такую заметную функцию в содействии регионам осуществлять догоняющее развитие. Рейтинговые агентства и международные организации уже обеспечивают независимый мониторинг, оценку и бенчмаркинг показателей регионов. Однако охват регионов ограничен. Международ- ные рейтинговые агентства действуют не во всех регионах. Например, рейтинговое агентство Fitch в 2017 году охватило только 45 регионов, а Standard & Poors только де- вять. Было бы целесообразно увеличить этот охват. Вместе с тем, польза от деятельнос- ти этих организаций ограниченна в отсутствие реформ или дополнительных интервен- ций федерального или региональных правительств, как предлагается выше. Интересной инновацией было создание в России Агентства стратегических инициатив в 2011 году. АСИ – это некоммерческое автономное агентство, которое среди прочих многочисленных своих проектов разработало и применило методологию оценки и рейтингования инвестиционного климата в российских регионах. Оценка проводится 50 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики по четырем направлениям: регулятивная среда, институты, поддерживающие бизнес, инфраструктура и ресурсы, положение малых и средних предприятий. По оценкам АСИ, повышение рейтинга региона на 1,3 пункта означает повышение в этом регионе частных инвестиций в основной капитал на душу населения на 1%. В той мере в какой такие рейтинги помогают оценке и улучшению инвестиционного климата регионов, можно ожидать повышения роли автономных организаций, подобных АСИ. После прояснения роли федерального правительства, региональных властей и тре- тьих сторон, требуется глубокий анализ конкретных интервенций. Простые решения скорее всего приведут к нежелательным последствиям. Невозможно заставить мас- сы людей переезжать в города. Одна новая дорога не может обеспечить повышение производительности. Инвестиции в образование необходимо соотносить с потребно- стями местной экономики. Следовательно, эти предлагаемые меры следует рассма- тривать как исходную точку и базу для дальнейшего анализа и обсуждения. Кроме того, остается ряд нерешенных вопросов, которые требуют проработки. Некоторые соображения по поводу этих вопросов представлены ниже. Врезка 7. Работает ли модель «институтов развития»? Сопоставление Ульяновской области и Республики Башкортостан Корпорация развития Ульяновской области (КРУО) и Корпорация развития Республики Башкортостан (КРРБ) выполняют сходные функции, однако различия в их организационных структурах иллюстрируют вариативность реализации модели «института развития». КРУО была создана в 2008 году на основе глубокого изучения и тщательного анализа пе- редовой практики в других регионах. За время своей работы КРУО привлекла в регион таких инвесторов как Bridgestone, DM Mori, и Mars. Она также сыграла ключевую роль в привлечении нескольких масштабных федеральных инвестиций, в том числе в рамках про- граммы Портовой особой экономической зоны. Кроме того, на основе КРУО за эти годы были созданы другие успешные институты развития. Успех КРУО можно отнести за счет трех аспектов его организационной структуры и системы управления: С самого начала в КРУО наем и мотивация сотрудников осуществлялись на принципах част- ного сектора. Применялся тщательный анализ для определения приоритетов привлечения инвестиций, деятельность строилась в полном соответствии с разработанной стратегией. Если какие-то плановые показатели не выполнялись (например, цель привлечь авиастроителей в регион), они пересматривались и приоритеты менялись. КРУО пользовалась поддержкой губернатора области. Хотя формально у КРУО нет полно- мочий запрашивать поддержку у различных министерств и ведомств областного правитель- ства, фактически он это делает путем прямого обращения к губернатору в случае необхо- димости решить проблему. КРРБ также активно способствует локализации производственно-сбытовой цепочки инвес- торов. Она выявляет местные компании, способные производить сырье и прочие вводимые факторы производства и предоставляет им всю необходимую поддержку, чтобы они могли соответствовать стандартам иностранного инвестора. КРРБ гораздо меньше интегрирована в правительство региона, хотя у региона 100% в ее капитале. В прошлом она получала финансовую поддержку из регионального бюджета на развитие инфраструктуры промышленных зон, но сегодня организация находится на са- мофинансировании за счет предоставления платных услуг инвесторам помимо основного пакета. Сфера деятельности КРРБ гораздо уже, чем у КРУО, и вряд ли можно говорить о таком же существенном влиянии на регион, как в Ульяновской области. Вместе с тем, КРРБ успешно развивает инфраструктуру и привлекает инвесторов, и на этом примере можно анализиро- вать более экономный подход к привлечению инвестиций в регион. Источник: Всемирный банк, 2017 [3] 5 Работа не завершена Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 53 В докладе поднимается ряд открытых вопросов, а именно: (i) Каковы дополнительные барьеры, препятствующие мобильности труда в России? Как показано в главе 3, конвергенция получила серьезный начальный импульс бла- годаря интеграции рынков труда и капитала. Вместе с тем, процесс интеграции рын- ков труда, по-видимому, замедлился. Что препятствует внутренней миграции (помимо социальных факторов, выявленных в докладе)? Примечательно, что одним из воз- можных факторов, ограничивающих мобильность, может являться собственность на жилье и на землю. Показатели владения жильем в России резко выросли с 2000 года, достигнув 87% (рост с 58%). Более того, в самых бедных регионах владение жилыми помещениями выше (92%), чем в самых богатых (80%). Частично это объясняется по- следствиями переходного периода, когда жилье передавалось квартиросъемщикам за символическую плату или даром. Владение землей в беднейших регионах также выше, чем в богатейших (55% против 26%), хотя земля в бедных регионах скорее все- го не имеет большой ценности (сельское хозяйство или личное подсобное хозяйство). В отсутствие ликвидных и динамичных рынков недвижимости, динамика владения жи- льем и землей сигнализирует наличие феномена «привязки к дому», что дополнитель- но ограничивает мобильность. (ii) Могут ли другие виды связности также объяснять пространственное неравенство в России? Анализ связности ограничивался транспортной связностью. Однако есть и другие виды связности, требующие анализа. В частности, цифровая связность потенциально способна резко увеличить внутреннюю связность, а также сократить экономическое расстояние между отдаленными территориями и глобальными рынками. Кроме того, цифровые и другие современные технологии, такие как использование дронов, мо- гут содействовать решению вечной проблемы последней мили (которая на Дальнем Востоке России выливается в последние 100 миль). Говоря о связности, нельзя не упомянуть китайскую программу «Один пояс – один путь» и ее возможное (пока не- известное) влияние на экономическую активность хотя бы в некоторых российских регионах. Два экономических коридора, входящих в эту программу (Новый евразий- ский сухопутный мост и коридор Китай-Монголия-Россия) могут соединить множество российских городов, включая Екатеринбург, Красноярск, Новосибирск, Омск, Уфу, Казань и Самару. Как это может повлиять на внутреннюю связность в условиях гипо- тетического расширения внешней торговли, остается неизвестным. (iii) Как понять неравенство в остальных регионах при помощи модифицированной методологии? Выявление регионов с высоким и низким потенциалом ограничивалось западными областями России (по методологическим причинам). Можно ли распространить моди- фицированную методологию на другие части России, и если да, какие могут быть ре- зультаты (помимо констатации тотальной роли природных ресурсов)? В этой же связи, может ли Дальний Восток, который пытается удержать население и который зависит от экспорта природных ресурсов, использовать свою близость к крупным китайским рынкам для развития? 54 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики (iv) Обречены ли моногорода на роль проблемных пережитков советской эпохи? Вопреки ожиданиям, анализ показывает, что доля населения, проживающего в мо- ногородах в западных регионах России не обязательно тянут вниз показатели под- ушевых доходов в своих регионах. Таким образом, предположение, что моногорода – это провалившийся советский проект и проблемное наследие плановой экономики, возможно, не вполне обосновано для западных регионов. У некоторых моногородов есть потенциал, но им требуется индивидуальный подход. Каковы эти подходы? На- пример, Фонд развития моногородов позволяет регионам осуществлять целевые ин- вестиции в инфраструктуру и развитие частного сектора в этих городах. Такой подход представляется многообещающим, поскольку он позволяет на индивидуальной осно- ве реагировать на проблемы конкретных городов. Вместе с тем, его эффективность, возможно, ограничивается тем, что он нацелен прежде всего на моногорода, сталки- вающиеся с самыми острыми социальными проблемами, у которых предположитель- но и самый низкий экономический потенциал. Если бы эта инициатива охватывала более широкий круг моногородов, можно было бы провести мониторинг, оценить ре- зультаты и проанализировать, что работает и при каких условиях. (v) Есть ли смысл в применении инструментов политической экономии для понимания межрегионального неравенства в России? Важной отсутствующей частью этого исследования является рассмотрение этих во- просов в политэкономическом разрезе на региональном уровне. Каковы политиче- ские стимулы/отрицательные стимулы, влияющие на социальные и экономические результаты, которые, в свою очередь, влияют на внутри- и межрегиональное нера- венство? Например, региональным власти могли бы интенсифицировать мобилиза- цию доходов в качестве одной, казалось бы, несложной меры для сокращения не- равенства. Однако они не делают этого. Возможно, потому, что это может затронуть интересы влиятельных кругов, но это предположение требует дальнейшего анализа. Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики 55 Список последних публикаций Всемирного банка по российским регионам [1] World Bank. (2016). Russia: Subnational Governments’ Fiscal Response. [2] World Bank. (2017). An Exploratory Assessment of Transport Connectivity. World Bank. (2016). Russia: Subnational Governments’ Fiscal Response. [3] World Bank. (2017). Re-mapping Opportunity, Making Best Use of the Economic Potential of Russia’s Regions. [4] World Bank. (2017). Spatial Differences in Living Standards; Convergence without Equity: A Closer Look at Spatial Disparities in Russia. [5] World Bank. (2018). National Study on Youth, Social Inclusion, Regional Disparity and Labour Market in Russia, (Omelchenko, Elena, Higher School of Economics, St. Petersburg, and Guzel Sabirova, Centre for Youth Studies, St. Petersburg, RF). [6] World Bank. (2018). Russia’s Invisible Men: Middle-Aged Men, (Gerry, Christopher, Higher School of Economics, St Petersburg, RF). [7] World Bank. (2018). The Expanding Double Burden of Russia’s Women, (Gurga, JJ., and Christopher Gerry, Higher School of Economics, St Petersburg, RF). [8] World Bank. (2018). What is Up, Old Chaps? Factors Defining Social Exclusion in the Older Age in Russia, (Kosova, Larisa, Higher School of Economics, Moscow, RF). [9] World Bank. (2018). Youth Employment, Unemployment, Precariousness and Inactivity – Russia in Perspective, (Walker, Charlie, University of Southampton, UK). [10] World Bank. (2018). Which regions are yet to recover from the 2014 crisis? Forthcoming. 56 Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики Заключительное слово Один из главных выводов этого доклада утверждает, что неравенство в России в основном носит внутрирегиональный характер. Оно концентрируется в более богатых регионах, потому что именно в более богатых регионах живет и работает большинст- во населения. Таким образом, усилия по сокращению неравенства в строгом смысле должны быть сосредоточены исключительно в более богатых регионах. Как показано в докладе, инструментами могут послужить содействие урбанизации, создание свя- зующей инфраструктуры и повышение качества человеческого капитала – при по- стоянном совершенствовании институциональной среды. Однако отстающие регионы (т.е. бедные и отдаленные) нельзя отдать на волю только рыночных сил. Более того, создание инфраструктуры связности может быть обоюдоострым оружием, ведущим к «утечке мозгов» из отстающих в лидирующие регионы. Конечно, это соображение нельзя использовать в качестве аргумента против связности и нельзя препятствовать тем, кто хочет переехать. Однако могут быть и разумные неэкономические причины (территориальная целостность, социальные барьеры, препятствующие мобильности) для развития отдаленных территорий. Кроме того, как доказывается в докладе, про- странственное неравенство в России имеет уникальный характер, проистекающий из особого сочетания различных факторов, таких как климат, демография, география и история. И есть, конечно, периферийные регионы с исключительно ограниченным экономическим потенциалом (например, территории за Полярным кругом). Поэтому для некоторых регионов необходимо ограничивать ожидания по традиционным эко- номическим показателям, таким как экономический рост. Однако при этом нельзя до- пускать их отставания по неэкономическим, социальным показателям и показателям благосостояния. Для таких регионов, помимо внимания к экономической плотности, повторная сборка советского «пазла» требует особого внимания к плотности госу- дарства. В конечном итоге, в докладе показано, что нет единого магистрального пути. Чтобы смягчить крепкий коктейль факторов, вызывающих уникальное пространст- венное неравенство России, нужно искать баланс между экономическими и социаль- ными результатами.