Preview

Вестник Сургутского государственного университета

Расширенный поиск

ДИАГНОСТИКА ПРОБЛЕМ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНОВ В ПЕРИОД КРИЗИСА

https://doi.org/10.35266/2949-3455-2024-1-2

Содержание

Перейти к:

Аннотация

Цель работы заключается в исследовании проблем регионального развития в России в период кризиса, а также в разработке и апробации методики диагностики проблем экономической безопасности регионов. Авторами был проведен теоретический обзор, касающийся диагностики социально-экономического развития регионов России на основе оценки уровня экономической безопасности, рассмотрены наиболее интересные методики, предложенные отечественными учеными. Авторами предложен собственный метод проведения диагностики экономической безопасности региона, основанный на индексном подходе. Выделены три группы индикаторов: экономические, социальные и индикаторы качества жизни населения. Данные индикаторы получили оценку в виде индивидуальных индексов и были объединены в сводный индекс уровня экономической безопасности. Кроме этого, авторы предложили объединить регионы в кластеры на основании полученных значений индексов. Данная методика была апробирована на регионах России за период 2016–2021 гг. По итогам анализа были выделены кластеры с низким экономическим индексом, включающие в себя 11 регионов. На повышение уровня экономической безопасности на данных территориях необходимо обратить внимание в первую очередь. Также была выделена целевая группа регионов с наиболее высокими значениями индексов.

Для цитирования:


Галиева Г.Ф., Шлеенко А.В., Губернаторова Н.Н., Рощектаева У.Ю. ДИАГНОСТИКА ПРОБЛЕМ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНОВ В ПЕРИОД КРИЗИСА. Вестник Сургутского государственного университета. 2024;12(1):12-26. https://doi.org/10.35266/2949-3455-2024-1-2

For citation:


Galieva G.F., Shleenko A.V., Gubernatorova N.N., Roshchektaeva U.Yu. EVALUATING ISSUES OF THE REGIONS’ ECONOMIC SECURITY IN A CRISIS. Surgut State University Journal. 2024;12(1):12-26. (In Russ.) https://doi.org/10.35266/2949-3455-2024-1-2

ВВЕДЕНИЕ

Первая четверть двадцать первого века принесла немало потрясений национальной экономике. Кризисы 2008 и 2014 гг., пандемия новой коронавирусной инфекции, социально-политические волнения поставили экономическую безопасность страны и ее регионов под угрозу. Конечно, нельзя не обратить внимание и на позитивные тенденции: активное внедрение и распространение инноваций в производстве и управлении, широкомасштабное применение цифровых технологий, использование энергоэффективных и ресурсоэффективных технологий. Но даже такой технологический прогресс не позволяет перекрыть отрицательного эффекта от возникших и по-прежнему возникающих вызовов.

Так, среднее значение индекса физического объема ВВП на душу населения за последние 10 лет составило 101,7 %, что является довольно низким значением по сравнению с аналогичным показателем стран Запада. Снижение численности населения за последние 20 лет составило более 9 млн человек. Смертность составляет в среднем 14,3 ‰ (на 1 000 человек населения ежегодно), а рождаемость – 11,1 ‰ [1]. Государственное финансирование таких сфер, как образование, наука, культура и здравоохранение, – в общей сложности около 10 % консолидированного бюджета [2].

Наличие серьезных угроз экономической безопасности обуславливает необходимость проведения регулярной оценки их влияния на развитие страны и ее регионов, а также принятия мер по их нейтрализации и нивелированию [3].

Экономическая наука и практика современности нуждаются в исследованиях, направленных на проблематику экономической безопасности регионов в кризисные периоды, для того чтобы найти наиболее эффективные способы вывода экономики из подобных состояний [4].

Одним из важных этапов подобных исследований является диагностика проблем региональных экономических систем. Именно на это предлагается обратить внимание в данном исследовании [5].

Цель данного исследования – разработка и апробация методики диагностики проблем экономической безопасности регионов в период кризиса. Для достижения цели поставлены следующие задачи:

  1. Изучение ретроспективы аналогичных исследований.
  2. Определение индикаторов экономической безопасности и разработка комплексной оценки.
  3. Проведение анализа и оценки состояния экономической безопасности регионов России.

Методологической основой данной работы выступили прикладные и фундаментальные разработки зарубежных и отечественных исследователей в сфере экономической безопасности, экономико-статистического анализа, проблематизации социально-экономических систем, экономического прогнозирования.

Информационной базой исследования стали данные Федеральной службы государственной статистики, а также Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС). Инструментами аналитической части исследования выступили программные комплексы SPSS и Statistica.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Эволюция взглядов на проблемы регионального развития сквозь призму экономической безопасности регионов имеет двухсотлетнюю историю.

Основоположником понятия «экономическая безопасность» считается Фридрих Лист, который впервые обратил внимание на то, что социально-экономическая система государства требует защиты от влияния целого ряда факторов. Далее понимание экономической безопасности развивалось исходя из основного для того или иного периода направления экономической теории, а также исходя из природы возникающих угроз [6].

Одно из первых определений экономической безопасности было дано в США в 1934 г. в научном словаре в рамках социально-экономической программы Рузвельта. Им был создан комитет по экономической безопасности, в обязанности которого входило обеспечение безопасности отдельных лиц, то есть борьба с безработицей [7].

В период «холодной войны» термин «экономическая безопасность» наделялся в большей степени смыслом обеспечения глобального противостояния сверхдержав. После чего данное направление экономической науки обособилось и стало принимать более конкретные значения [8].

Направление деятельности государственных органов в этой сфере впервые было отражено в Стратегии национальной безопасности США. Во всех ее версиях в той или иной степени затрагивались вопросы экономического процветания и противостояния внешним угрозам [9].

Азиатские страны придерживаются немного другой трактовки экономической безопасности, закладывая в ее основу экономический суверенитет, то есть независимость в принятии управленческих решений.

Среди отечественных исследователей большой вклад в развитие идей, касающихся экономической безопасности, внесли Л. И. Абалкин, С. А. Афонцев, А. И. Илларионов, Е. А. Олейников, Б. А. Райзберг, В. А. Савин, В. К. Сенчагов, Л. Н. Терехов. В отечественной практике под экономической безопасностью понимается состояние социально-экономической системы, позволяющее ей развиваться динамично и самостоятельно, в условиях, когда государственные органы могут осуществлять независимую политику в отношении экономической сферы [10].

В настоящий момент проблематикой экономической безопасности страны и регионов занимаются И. В. Караваева, И. А. Колпакова, Н. Я. Леонтьев, О. Н. Миронова, Г. А. Морозова, А. К. Соловьев, Д. Г. Черник и др. Данные исследователи выделяют ряд внутренних и внешних угроз экономической безопасности России, которые непосредственно отражаются и на ее регионах. Это ухудшение внешнеэкономических условий, неэффективное позиционирование страны на международной арене, инвестиционные и технологические риски, недостаточная эффективность государственного управления, кадровый голод [11].

Таким образом, ключевые идеи относительно сущности экономической безопасности различаются в зарубежной и отечественной практике.

Одновременно среди исследователей высок интерес к методам оценки экономической безопасности страны, регионов и предприятий [12].

Для диагностики экономической безопасности В. Г. Плужников, С. И. Кухаренко, С. А. Шикина выделяют систему факторов, включающих организационные, финансовые, технические, информационные, налоговые, кадровые, правовые, географические и инновационные. Анализировать данный набор факторов предлагается в 4 этапа: экспресс-диагностика, общая, комплексная и системная диагностика [13].

В. Чичканов, А. Куклин и С. Охотников предлагают методику, опираясь на работы Мишра, Датта-Гупта (2018) [14], Роджера и Уильяма (2016) [15]. Для выявления количественных и качественных закономерностей они предлагают использовать корреляционно-регрессионный анализ, на основании которого предлагается построить матрицу взаимодействия индикаторов экономической безопасности, основанную на коэффициентах хи-квадрат Пирсона. Для участия в расчете предложено использовать 7 показателей, связанных с ВРП, основными фондами, экологией и качеством жизни [16].

Кластерный подход к анализу проблем экономической безопасности предложен Е. В. Караниной, О. А. Рязановой, А. Н. Тиминым и Л. П. Домрачевой. Исследователи распределили предприятия региона на кластеры по уровню экономической безопасности методом балльной оценки [17].

С. В. Солонина и другие в своем исследовании систематизировали проблемы обеспечения экономической безопасности субъектов России. Авторы предложили выбирать инструменты обеспечения экономической безопасности, адекватные специфике региона. Основой исследования стали действующие программы субъектов России по обеспечению экономической безопасности, а также анализ исполнения консолидированного бюджета [18].

М. Н. Руденко предложила при диагностике составляющих проблем экономической безопасности регионов использовать статистическую оценку и метод SWOT-анализа [19].

Е. Г. Попкова, А. А. Полухин и Ю. В. Рагулина уточняют и расширяют современную концепцию безопасности, включая зеленые инновации и защиту интеллектуальной собственности, предлагают научные методологические подходы по ее измерению [20].

А. Ю. Пак и И. В. Андронова также предлагают методологию оценки состояния экономической безопасности государства, включающую в себя три группы показателей: оценку благосостояния жизни населения, внешнеторгового взаимодействия и конкурентоспособности, промышленного производства и кооперации [21].

Модель обеспечения экономической безопасности в цифровой экономике предложена Э. Л. Архиповым, Т. В. Сидориной и др. Авторы предлагают эффективно использовать информационные потоки с целью удовлетворения потребностей хозяйствующих субъектов и социума с акцентом на снижение рисков для их дальнейшего развития [22].

Для целей нашего исследования интересен подход Винсента Чарльза, Али Эмрузнеджада к оценке экономической дипломатии. Авторы с глобальной точки зрения предлагают оценивать экономическую политику государств посредством индексов, рассматривая их с национальной и с международной точки зрения [23].

В своей работе мы предлагаем использовать аналогичный подход к оценке экономической безопасности регионов в кризисный период.

Диагностика проблем включает в себя два этапа: выявление проблем и их оценку. Для большинства регионов России свойственны идентичные проблемы, такие как: снижение численности населения, низкая инновационная активность предприятий, влияние колебаний валютного рынка на российский рубль, дефицит на рынке труда (недостаток рабочей силы, а также высококвалифицированных кадров). Данные проблемы несложно идентифицировать стандартными методами анализа и описательной статистики [24].

В данном исследовании предлагается сосредоточиться на оценке и ранжировании регионов России по уровню социально-экономической безопасности с учетом оценки проблем, оказывающих на нее влияние. В исследовании предлагается обобщить данные обо всех субъектах России.

На основе теоретического анализа авторами был выделен ряд индикаторов, способных стать отражением проблем экономической безопасности регионов. Ввиду весомого влияния социальных факторов на экономическое развитие региона авторами предложено выделить экономическую и социальную группу индикаторов, а также группу индикаторов, отражающих уровень благосостояния (качества жизни) населения [25–28].

К экономическим индикаторам предлагается отнести:

  • уровень экономического роста;
  • внедрение инноваций в экономику;
  • инвестиции в основной капитал.

В группу социальных индикаторов предлагается включить:

  • уровень рождаемости;
  • уровень смертности;
  • ожидаемую продолжительность жизни.

За индикаторы, отражающие уровень жизни населения, предлагается принять:

  • заболеваемость населения;
  • уровень безработицы;
  • среднедушевые доходы населения.

Чтобы получить комплексную оценку экономической безопасности региона, авторы предлагают рассмотреть сводный индекс экономической безопасности (I), включающий в себя все показатели из рассмотренных выше групп индикаторов, а именно: экономический (Iэк), социальный индекс (Iсоц) и индекс качества жизни (Iк). Чтобы каждый из индивидуальных индексов (Iэк, Iсоц и Iк) в полной мере был отражен в сводном (I), предлагается использовать их произведение и не прибегать к методу весов (формула 1) [29].

(1)

Так как есть необходимость учета фактора времени при анализе, авторами предлагается дать оценку каждому индикатору через средний темп роста, рассчитанный не менее чем за пятилетний период. Это станет отражением развития того или иного фактора во времени. Стоит отметить, что преимуществом перехода к относительным величинам является возможность их рассмотрения в комплексе, что и предлагается сделать по итогам расчета средних темпов роста.

Чтобы получить итоговый экономический (Iэк), социальный индекс (Iсоц) и индекс качества жизни (Iк), также предлагается не использовать метод весов. На наш взгляд, наиболее подходящий способ измерения – расчет средней геометрической из полученных индивидуальных темпов роста (формула 2). Так вес каждого индикатора не будет потерян.

(2)

Кроме этого, необходимо провести иерархический кластерный анализ регионов России на основании экономического, социального индекса и индекса качества жизни населения. Данный анализ позволит выделить группу регионов с низким уровнем экономической безопасности, а также группу – целевой ориентир для них.

Все это, на наш взгляд, позволит получить сводную оценку уровня экономической безопасности регионов.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Для расчета экономического, социального индекса и индекса качества жизни был использован следующий набор статистических показателей (табл. 1).

Таблица 1

Перечень показателей для расчета индивидуальных индексов

Индекс

Перечень показателей

Экономический индекс (Iэк)

Валовой региональный продукт в основных ценах, тыс. руб.

Инвестиции в основной капитал, тыс. руб.

Уровень инновационной активности организаций, %

Социальный индекс (Iсоц)

Число родившихся на 1 000 населения, чел.

Число зарегистрированных умерших на 1 000 населения, чел.

Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет

Индекс качества жизни (Iк)

Среднедушевые денежные доходы населения, руб./мес.

Общая численность безработных в соответствии с методологией МОТ, тыс. чел.

Число зарегистрированных заболеваний, ед.

Примечание: составлено авторами по данным [30].

Стоит отметить, что логика выводов по рассчитываемым индексам, состоящим из средних темпов роста за пятилетний период, такова: чем выше темп роста, тем более устойчив был регион к экономическим потрясениям, а именно пандемии коронавирусной инфекции, за рассматриваемый период. Однако такой логикой нельзя руководствоваться при анализе темпов роста таких показателей, как число умерших, уровень безработицы и заболеваемость населения. В отношении данных индикаторов действует обратный порядок: чем ниже показатель, тем более устойчив был регион ко внешним факторам. Поэтому для участия данных показателей в индексах предлагается применить формулу расчета: (2 - Тр). Чем выше будет полученное таким способом значение, тем ниже была смертность, уровень безработицы и заболеваемость за исследованный период соответственно.

Результаты расчета индексов по всем регионам России за период 2016–2021 гг. представлены в табл. 2. Данные проранжированы по значению сводного индекса уровня экономической безопасности от наибольшего значения к наименьшему.

Таблица 2

Результаты расчета экономического, социального индекса,
индекса качества жизни населения,
а также сводного индекса уровня экономической безопасности
по всем регионам России по данным за 2016–2021 гг., коэф.

Регион

Экономический индекс

Социальный индекс

Индекс качества жизни

Сводный индекс уровня экономической безопасности

Курганская область

1,1265

0,9597

1,0657

1,1521

Республика Тыва

1,0672

0,9973

1,0576

1,1257

Ивановская область

1,1643

0,9570

1,0077

1,1228

Орловская область

1,0935

0,9561

1,0666

1,1151

Мурманская область

1,1166

0,9559

1,0383

1,1083

г. Севастополь

1,1536

0,9678

0,9872

1,1021

Иркутская область

1,0846

0,9605

1,0497

1,0935

Республика Дагестан

1,1014

0,9712

1,0215

1,0927

Кемеровская область – Кузбасс

1,1298

0,9570

1,0083

1,0902

Республика Калмыкия

1,0770

0,9610

1,0517

1,0885

Ростовская область

1,1026

0,9573

1,0300

1,0872

Брянская область

1,0726

0,9571

1,0557

1,0838

Приморский край

1,0958

0,9655

1,0233

1,0826

Республика Адыгея

1,1022

0,9711

1,0071

1,0780

Амурская область

1,0913

0,9577

1,0161

1,0620

Самарская область

1,1272

0,9561

0,9830

1,0594

Курская область

1,0636

0,9567

1,0397

1,0580

Республика Марий Эл

1,0754

0,9579

1,0263

1,0572

Магаданская область

1,0222

0,9616

1,0744

1,0560

Республика Хакасия

1,1005

0,9608

0,9969

1,0541

Челябинская область

1,0884

0,9600

1,0067

1,0519

Волгоградская область

1,0355

0,9521

1,0666

1,0515

Омская область

1,0843

0,9542

1,0150

1,0502

Тульская область

1,0702

0,9594

1,0195

1,0468

Калининградская область

1,0309

0,9617

1,0491

1,0400

Оренбургская область

1,0196

0,9513

1,0709

1,0387

Республика Саха (Якутия)

1,0804

0,9647

0,9964

1,0385

Вологодская область

1,0687

0,9602

1,0115

1,0380

Республика Карелия

1,0678

0,9522

1,0208

1,0379

Забайкальский край

1,0643

0,9655

1,0098

1,0377

Кабардино-Балкарская Республика

1,0970

0,9727

0,9711

1,0361

Алтайский край

1,0625

0,9519

1,0225

1,0341

Республика Татарстан

1,0455

0,9583

1,0319

1,0338

Нижегородская область

1,0552

0,9572

1,0127

1,0229

Пермский край

1,0496

0,9600

1,0131

1,0208

Республика Бурятия

1,0433

0,9662

1,0123

1,0204

Ярославская область

1,0647

0,9558

1,0027

1,0204

Саратовская область

1,0612

0,9475

1,0122

1,0178

Республика Башкортостан

1,0829

0,9588

0,9797

1,0172

Хабаровский край

1,0414

0,9634

1,0112

1,0145

Свердловская область

1,0461

0,9611

1,0076

1,0132

Ямало-Ненецкий автономный округ

1,0034

0,9733

1,0373

1,0130

Республика Северная Осетия – Алания

1,0275

0,9630

1,0215

1,0108

Ставропольский край

1,0627

0,9606

0,9895

1,0100

Калужская область

1,0711

0,9579

0,9842

1,0098

Республика Коми

1,0031

0,9552

1,0532

1,0090

Еврейская автономная область

0,9959

0,9684

1,0401

1,0031

Псковская область

1,0651

0,9652

0,9687

0,9960

Красноярский край

1,0226

0,9578

1,0134

0,9925

Костромская область

1,0082

0,9531

1,0316

0,9913

Новгородская область

0,9793

0,9551

1,0588

0,9904

Владимирская область

1,0647

0,9515

0,9752

0,9879

Тюменская область

1,0100

0,9645

1,0138

0,9876

Рязанская область

1,0362

0,9453

1,0076

0,9869

Тверская область

1,0236

0,9612

1,0016

0,9854

Воронежская область

1,0118

0,9594

1,0151

0,9853

г. Москва

1,0674

0,9669

0,9517

0,9822

Московская область

1,0852

0,9616

0,9383

0,9792

Тамбовская область

0,9846

0,9603

1,0352

0,9788

Томская область

1,0286

0,9513

0,9994

0,9779

Республика Мордовия

1,0333

0,9541

0,9911

0,9771

Архангельская область без автономного округа

1,0158

0,9538

1,0038

0,9726

Тюменская область без автономного округа

0,9939

0,9678

1,0112

0,9726

Карачаево-Черкесская Республика

1,1679

0,9668

0,8611

0,9723

Республика Крым

1,1355

0,9694

0,8781

0,9666

Белгородская область

1,0301

0,9576

0,9779

0,9647

г. Санкт-Петербург

1,0416

0,9559

0,9672

0,9630

Новосибирская область

1,0692

0,9604

0,9346

0,9598

Чеченская Республика

1,1694

0,9771

0,8398

0,9595

Астраханская область

0,9822

0,9596

1,0162

0,9578

Ханты-Мансийский автономный округ – Югра

1,0216

0,9568

0,9788

0,9568

Пензенская область

1,0260

0,9539

0,9762

0,9554

Республика Ингушетия

0,9832

0,9834

0,9869

0,9542

Липецкая область

1,0142

0,9511

0,9887

0,9536

Ульяновская область

1,1421

0,9570

0,8680

0,9488

Ленинградская область

1,0401

0,9651

0,9451

0,9487

Архангельская область

0,9880

0,9550

1,0029

0,9463

Кировская область

1,0410

0,9514

0,9534

0,9443

Республика Алтай

1,0185

0,9590

0,9627

0,9404

Сахалинская область

1,0044

0,9718

0,9608

0,9378

Чувашская Республика

0,9898

0,9571

0,9860

0,9341

Чукотский автономный округ

1,1263

0,9751

0,8408

0,9234

Смоленская область

1,0204

0,9533

0,9357

0,9101

Краснодарский край

0,9961

0,9628

0,9423

0,9037

Камчатский край

1,0511

0,9673

0,8857

0,9005

Удмуртская Республика

1,0601

0,9609

0,8471

0,8629

Ненецкий автономный округ

0,8968

0,9504

0,9543

0,8133

Примечание: составлено авторами по данным [31–38].

Анализ данных табл. 2 показал, что 47 регионов России имеют сводный индекс экономической безопасности выше 1, что говорит о нормальном уровне устойчивости их социально-экономических систем к внешним факторам. Топ-5 регионов по уровню экономической безопасности в период кризиса представлен Курганской, Ивановской, Орловской и Мурманской областями, а также Республикой Тыва.

В наибольшей степени кризисные фак­торы оказали влияние на развитие Ненецкого автономного округа, Удмуртской республики, Камчатского и Краснодарского краев, Смоленской области. Удивительно, что эти регионы относятся к разным федеральным округам и географическим частям страны.

Заметим, что города Москва и Санкт-Петербург находятся в последней трети регионов по уровню экономической безопасности в большей степени из-за социальной составляющей.

Нельзя не обратить внимание на то, что социальный индекс в составе сводной оценки у всех регионов меньше единицы, что говорит о значительном влиянии кризисных условий на данную сферу жизни общества.

Рассмотрим распределение регионов России по сводному индексу уровня экономической безопасности (рис. 1).

Рис. 1. Распределение регионов России
по сводному индексу уровня экономической безопасности,
составленного по данным за 2016–2021 гг.

Примечание: составлено авторами по данным табл. 2.

Распределение регионов России по сводному индексу можно считать нормальным. Кроме этого, вариативность регионов по этому показателю составляет 6,1 %, т. е. совокупность – однородная. Следовательно, в дальнейшем его можно использовать при корреляционно-регрессионном анализе для математической оценки влияния различных факторов на экономическую безопасность регионов.

По каждому индивидуальному индексу перечень лидеров меняется (табл. 3).

Таблица 3

Перечень лидеров по экономическому, социальному индексу
и индексу качества жизни

Экономический индекс

Социальный индекс

Индекс качества жизни

1. Курганская область

1. Республика Тыва

1. Магаданская область

2. Республика Тыва

2. Республика Ингушетия

2. Оренбургская область

3. Ивановская область

3. Чеченская Республика

3. Орловская область

4. Орловская область

4. Чукотский автономный округ

4. Волгоградская область

5. Мурманская область

5. Ямало-Ненецкий автономный округ

5. Курганская область

Примечание: составлено авторами по данным табл. 2.

В целом, бóльшая часть регионов России сумели противостоять кризисным условиям периода 2016–2021 гг.

Следующим этапом исследования стало проведение иерархического кластерного анализа регионов России по трем индивидуальным индексам. В нашем случае при осуществлении кластеризации не возникло потребности в стандартизации данных, так как все они представлены в виде коэффициентов. Также ни один из регионов не попал в выброс и не был исключен.

Анализ был выполнен по методу внутригрупповой связи. Его результаты представлены в табл. 4, дендрограмма – на рис. 2 [39].

Таблица 4

Результаты иерархического кластерного анализа регионов России
по трем индивидуальным индексам, построенным по данным за 2016–2021 гг.

Кластер и его характеристика

Перечень регионов – участников кластера

Кластер 1.

Экономический индекс – высокий;

Социальный индекс – высокий;

Индекс качества жизни – низкий

Карачаево-Черкесская Республика, Чеченская Республика, Республика Крым, Ульяновская область, Чукотский автономный округ

Кластер 2.

Экономический индекс – средний;

Социальный индекс – средний;

Индекс качества жизни – средний

г. Санкт-Петербург, Кировская область, Ленинградская область, Смоленская область, Белгородская область, Пензенская область, Ханты-Мансийский автономный округ, Липецкая область, Республика Алтай, Сахалинская область, Краснодарский край, Томская область, Республика Мордовия, Рязанская область, Тверская область, Тюменская область, Воронежская область, Республика Северная Осетия, Красноярский край, Костромская область, Тюменская область без АО, Астраханская область, Архангельская область, Чувашская Республика, Республика Ингушетия, Ненецкий автономный округ

Кластер 3.

Экономический индекс – низкий;

Социальный индекс – средний;

Индекс качества жизни – средний

Магаданская область, Оренбургская область, Волгоградская область, Калинингpадская область, Ямало-Ненецкий автономный округ, Еврейская автономная область, Тамбовская область, Республика Коми, Новгородская область

Кластер 4.

Экономический индекс – низкий;

Социальный индекс – средний;

Индекс качества жизни – низкий

Камчатский край, Удмуртская Республика

Кластер 5.

Экономический индекс – высокий;

Социальный индекс – высокий;

Индекс качества жизни – высокий

Республика Бурятия, Хабаровский край, Свердловская область, Нижегородская область, Пермский край, Республика Татарстан, Республика Саха (Якутия), Вологодская область, Республика Карелия, Забайкальский край, Алтайский край, Тульская область, Республика Марий Эл, Саратовская область, Республика Тыва, Республика Калмыкия, Брянская область, Иркутская область, Курская область, Орловская область, Курганская область, Ивановская область, г. Севастополь, Кемеровская область – Кузбасс, Самарская область, Республика Адыгея, Республика Хакасия, Амурская область, Омская область, Челябинская область, Республика Саха (Якутия), Республика Дагестан, Приморский край, Ростовская область, Мурманская область, Московская область, Новосибирская область, г. Москва, Ставропольский край, Калужская область, Владимирская область, Псковская область, Республика Башкортостан, Кабардино-Балкарская Республика

Примечание: составлено авторами по данным табл. 2.

Рис. 2. Дендрограмма иерархического кластерного анализа,
выполненного по методу внутригрупповой связи,
построенного на основе индивидуальных индексов
(социального, экономического и индекса качества населения),
разработанных авторами

Примечание: составлено авторами по данным табл. 2.

По результатам кластеризации можно выделить группы регионов, социально-экономическое состояние которых наиболее уязвимо ко внешним потрясениям. Это регионы кластеров № 3 и 4 с низким экономическим индексом относительно других субъектов. Целевой группой для них является кластер № 5 с относительно высокими показателями всех индексов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данном исследовании авторами был проведен теоретический обзор, касающийся диагностики уровня экономической безопасности, рассмотрены наиболее интересные методики, предложенные отечественными учеными.

Авторами предложен собственный метод проведения диагностики экономической безопасности, основанный на индексном подходе. Выделены три группы индикаторов: экономические, социальные и индикаторы качества жизни населения. Данные индикаторы получили оценку в виде индивидуальных индексов и были объединены в сводный индекс уровня экономической безопасности. Кроме этого, авторами было предложено объединить регионы в кластеры на основании полученных значений индексов.

Данная методика была апробирована на регионах России за период 2016–2021 гг. По итогам анализа были выделены кластеры с низким экономическим индексом, включающие в себя 11 регионов. На повышение уровня экономической безопасности на данных территориях необходимо обратить внимание в первую очередь. Также была выделена целевая группа регионов с наиболее высокими значениями индексов.

Список литературы

1. Дробот Е. В., Макаров И. Н., Назаренко В. С. и др. Влияние пандемии COVID-19 на реальный сектор экономики // Экономика, предпринимательство и право. 2020. Т. 10, № 8. С. 2135–2150. DOI 10.18334/epp.10.8.110790.

2. Горбунова И. А., Пряничников Р. А., Пугачева А. В. и др. Анализ динамики структуры расходов консолидированного бюджета Российской Федерации и бюджетов государственных внебюджетных фондов // Аллея науки. 2018. Т. 1, № 5. С. 244–248.

3. Кротов М. И., Мунтиян В. И. Экономическая безопасность России: системный подход. СПб. : Изд-во НПК «РОСТ», 2016. 336 с.

4. Попова И. В., Пригожин В. Л., Мелихова Т. В. и др. Экономическая безопасность (основные аспекты, проблемы и перспективы) : моногр. Молодежный : Иркутский ГАУ, 2020. 217 с.

5. Цветков В. А., Дудин М. Н., Лясников Н. В. Аналитические подходы к оценке экономической безопасности региона // Экономика региона. 2019. Т. 15, № 1. С. 1–12. DOI 10.17059/2019-1-1.

6. Лев М. Ю. О возрастании значимости исследований национальной безопасности в современной экономической науке // Экономическая безопасность. 2022. Т. 5, № 1. С. 303–338. DOI 10.18334/ecsec.5.1.114415.

7. Толмачев О. М., Тигай А. В. Генезис и эволюция понятия «экономическая безопасность» // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. 2018. № 1. С. 14–22. DOI 10.18384/2310-6646-2018-1-14-22.

8. Экономическая безопасность России в новой реальности : моногр / под общ. ред. А. Е. Городецкого, И. В. Караваевой, М. Ю. Льва. М. : ИЭ РАН, 2021. 325 с.

9. Voloshenko E. V., Voloshenko K. Yu. Evaluating and measuring the security of Russia’s border regions: Theory and practice. Balt Reg. 2018;10(3):96‒118. DOI 10.5922/2079-8555-2018-3-6.

10. Абалкин Л. И. Экономическая безопасность России: угрозы и их отражение // Вопросы экономики. 1994. № 12. С. 4–16.

11. Караваева И. В., Колпакова И. А. Ученые об оценке рисков и угроз экономической безопасности современной России // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2018. № 6. С. 195–203. DOI 10.24411/2073-6487-2018-00083.

12. Безуглова Ю. В., Иголкина Т. Н., Эмирова И. У. Результаты диагностики современного состояния экономической безопасности Белгородской области // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2020. № 2. С. 73–84. DOI 10.21295/2223-5639-2020-2-73-84.

13. Плужников В. Г., Кухаренко С. И., Шикина С. А. Диагностика как инструмент обеспечения экономической безопасности предприятия // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2017. Т. 11, № 1. С. 36–44. DOI 10.14529/em170105.

14. Mishra S., Datta-Gupta A. Applied statistical modeling and data analytics: A practical guide for the petroleum geosciences. Cambridge, MA: Elsevier Science; 2017. 250 p.

15. Dean R. T., Dunsmuir W. T. M. Dangers and uses of cross-correlation in analyzing time series in perception, performance, movement, and neuroscience: The importance of constructing transfer function autoregressive model. Behav Res. 2016;48(2):783‒802. DOI 10.3758/s13428-015-0611-2.

16. Chichkanov V., Kuklin A., Okhotnikov S. National economic security diagnostics. In: Popov E., Barkhatov V., Pham V. D., Pletnev D., editors. Proceedings of the IV International Scientific Conference “Competitiveness and the development of socio-economic systems” dedicated to the memory of Alexander Tatarkin (CDSES 2020), November 25–26, 2020, Chelyabinsk, Russia. 2021. p. 353‒364. DOI 10.15405/epsbs.2021.04.39.

17. Karanina E. V., Ryazanova O. A., Timin A. N. et al. Diagnostics and monitoring of economic entities security. In: E3S Web of Conferences: Topical Problems of Architecture, Civil Engineering and Environmental Economics (TPACEE 2018), December 3‒5, 2018, Moscow, Russia. Vol. 91. 2019. p. 08002. DOI 10.1051/e3sconf/20199108002.

18. Solonina S. V., Konovalova M. E., Lisova E. V. et al. Economic security of regional economic entities: A methodological approach to the security tools selection. In: Popkova E. G., Polukhin A. A., Ragulina J. V., editors. Towards an increased security: Green innovations, intellectual property protection and information security. ISC 2021. Cham: Springer; 2022. p. 407‒423. DOI 10.1007/978-3-030-93155-1_45.

19. Rudenko M. N. Economic security of regions. Journal of Advanced Research in Law and Economics. 2017;8(8):2568‒2585. DOI 10.14505/jarle.v8.8(30).29.

20. Popkova E. G., Polukhin A. A., Ragulina Ju. V., editors. Towards an increased security: Green innovations, intellectual property protection and information security. ISC 2021. Cham: Springer; 2022. 922 p.

21. Пак А. Ю., Андронова И. В. Оценка состояния экономической безопасности региональных интеграционных объединений на примере Евразийского экономического союза // Проблемы прогнозирования. 2023. № 3. С. 70–79. DOI 10.47711/0868-6351-198-70-79.

22. Arkhipov E. L., Sidorina T. W., Shcherbakova T. A. et al. Model for ensuring economic security in a digital economy. In: Popkova E. G., editor. Business 4.0 as a subject of the digital economy. Cham: Springer; 2022. p. 883‒885. DOI 10.1007/978-3-030-90324-4_144.

23. Charles V., Emrouznejad A., editors. Modern indices for international economic diplomacy. Cham: Palgrave Macmillan; 2022. 296 p.

24. Дюжилова О. М., Скворцова Г. Г., Балинец Ю. А. Формирование алгоритма выявления и нейтрализации угроз экономической безопасности региона // Современное состояние экономических систем: управление, развитие, безопасность : сб. науч. тр. III Междунар. науч.-практич. конф., 20 декабря 2022 г., г. Тверь. Тверь : Тверской государственный технический университет, 2023. С. 59–65.

25. Ковалева И. В., Семина Л. А. К теории вопроса определения индикаторов экономической безопасности региона // Экономика. Профессия. Бизнес. 2019. № 4. С. 37–42. DOI 10.14258/epb201945.

26. Карпунина Е. К., Галиева Г. Ф., Федотова Е. В. Что день грядущий нам готовит: о новых вызовах экономической безопасности в эпоху нестабильности // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2022. № 1. С. 86–103. DOI 10.26456/2219-1453/2022.1.086-103.

27. Карпунина Е. К., Моисеев С. С., Бакалова Т. В. Инструменты укрепления экономической безопасности государства в период социально-экономической и геополитической нестабильности // Друкеровский вестник. 2022. № 5. С. 24–34. DOI 10.17213/2312-6469-2022-5-24-34.

28. Fraymovich D. Yu., Konovalova M. E., Roshchektaeva U. Y. et al. Designing mechanisms for ensuring the economic security of regions: Countering the challenges of instability. In: Popkova E. G., Polukhin A. A., Ragulina J. V., editors. Towards an increased security: Green innovations, intellectual property protection and information security. ISC 2021. Cham: Springer; 2022. p. 569‒581.

29. Медведева О. А. Оценка региональной конкурентоспособности в целях формирования экономических кластеров // Эффективное управление экономикой: проблемы и перспективы : сб. тр. VIII Всерос. науч.-практич. конф., 13–14 апреля 2023 г., г. Симферополь. Симферополь : Изд-во Типография «Ариал», 2023. С. 42–45.

30. Регионы России. Социально-экономические показатели : стат. сб. // Федеральная служба государсственной статистики. : офиц. сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 10.10.2023).

31. Валовой региональный продукт в основных ценах (ОКВЭД 2). URL: https://www.fedstat.ru/indicator/61497 (дата обращения: 10.10.2023).

32. Инвестиции в основной капитал по источникам финансирования. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/33644 (дата обращения: 10.10.2023).

33. Уровень инновационной активности организаций промышленного производства. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/58769 (дата обращения: 10.10.2023).

34. Число родившихся на 1 000 населения за год. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/31269 (дата обращения: 10.10.2023).

35. Число зарегистрированных умерших (оперативные данные). URL: https://www.fedstat.ru/indicator/33556 (дата обращения: 10.10.2023).

36. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/31293 (дата обращения: 10.10.2023).

37. Общая численность безработных в соответствии с методологией МОТ. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/33414 (дата обращения: 10.10.2023).

38. Здравоохранение. Заболеваемость. Число зарегистрированных заболеваний у пациентов с диагнозом, установленным впервые в жизни. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/13721 (дата обращения: 10.10.2023).

39. Шитиков В. К., Мастицкий С. Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R. 2017. URL: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/DM/DM_R.pdf (дата обращения: 10.10.2023).


Об авторах

Г. Ф. Галиева
Уфимский государственный нефтяной технический университет; Уфимский филиал Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, Уфа
Россия

доктор экономических наук, профессор



А. В. Шлеенко
Юго-Западный государственный университет, Курск
Россия

кандидат экономических наук, доцент



Н. Н. Губернаторова
Калужский филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Калуга
Россия

кандидат экономических наук, доцент



У. Ю. Рощектаева
Краснодарский филиал Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, Краснодар
Россия

кандидат экономических наук, доцент



Рецензия

Для цитирования:


Галиева Г.Ф., Шлеенко А.В., Губернаторова Н.Н., Рощектаева У.Ю. ДИАГНОСТИКА ПРОБЛЕМ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНОВ В ПЕРИОД КРИЗИСА. Вестник Сургутского государственного университета. 2024;12(1):12-26. https://doi.org/10.35266/2949-3455-2024-1-2

For citation:


Galieva G.F., Shleenko A.V., Gubernatorova N.N., Roshchektaeva U.Yu. EVALUATING ISSUES OF THE REGIONS’ ECONOMIC SECURITY IN A CRISIS. Surgut State University Journal. 2024;12(1):12-26. (In Russ.) https://doi.org/10.35266/2949-3455-2024-1-2

Просмотров: 96


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2949-3455 (Online)