Сравнительная динамика развития регионов
реклама
Неравенство доходов , темпы и качество экономического рост в регионах России И.П.ГЛАЗЫРИНА, доктор экономических наук, зав. лабораторией экологоэкономических исследований Института природных ресурсов, экологии и криологии СО РАН (ИПРЭК ССО РАН), профессор Забайкальского государственного университета (ЗабГУ), Чита. E-mail: iglazyrina@bk.ru, Е.А.КЛЕВАКИНА, кандидат экономических наук, м.н.с. ИПРЭК СО РАН, доцент ЗабГУ, Чита. E-mail: bedew@yandex.ru Аннотация В работе рассматривается вопрос о соотношении уровня развития и неравенства доходов населения в регионах России. В качестве показателя уровня развития выбран логарифм значения ВРП в расчете на душу населения, в качестве показателя неравенства - коэффициент Джини. Регрессионный анализ как по всем регионам, так и по отдельным группам показал, что, вопреки ожиданиям (по сравнению с мировыми тенденциями), с ростом подушевого ВРП неравенство доходов в России растет. Показано, что фактор «сырьевой ориентации» региональной экономики не является в описываемых процессах существенным и определяющим. Положительная подушевого ВРП и коэффицентом Джини в корреляция между величиной регионах России определяется фундаментальными факторами, касающимися распределения национального богатства, характерными для социально-экономической системы страны в целом. Ключевые слова: неравенство доходов, ВРП на душу населения, кривая Кузнеца Economic growth and income inequality in Russian regions Abstract This paper explores the relationship between the level of economic development and income inequality in Russian sub-federal units (regions). We considered per capita Gross Domestic Regional Product (GDRP, in logarithm scale) as an indicator of regional development and Gini coefficient as a measure of inequality. Econometric analysis showed that, in a contrast with the general world trends, economic growth in many regions were characterized by increase in income inequality. It is argued here, that the “raw-material” orientation of a regional economy is not a significant factor in these processes. The results indicate that the positive relationship between per capita GDRP and Gini coefficient is determined by the basic factors of the national wealth distribution in Russia.. Keywords: income inequality, per capita gross regional product, Kuznets curve Концепция «ресурсного проклятия» возникла в связи с наблюдаемым замедлением темпов экономического роста в странах, богатых природными ресурсами. Термин, введенный Аути 1 еще в 90-х годах и круг вопросов, посвященный «ресурсному проклятию» сразу привлекли внимание экономистов, и этим проблемам к настоящему времени посвящено большое количество работ. Одним из негативных проявлений этого феномена для стран, где происходит трансформация социально-экономических систем, является институциональная деградация: в сырьевой экономике политики и связанный с ними бизнес заинтересованы в несовершенстве институтов, при которых облегчается присвоение природно-ресурсной ренты. Это, в свою очередь, формирует неэффективную, но устойчивую институциональную среду, препятствующую экономическому росту. При этом наблюдается также снижение не только темпов, но качества экономического роста, что проявляется в негативных социальных последствиях (в частности, в увеличении неравенства доходов населения и негативном воздействии на окружающую среду и др.). Это, в свою очередь приводит к снижению качества жизни. Серьезной проблемой в России остается и межрегиональное неравенство по социально – экономическим показателям, в том числе по в темпам 1 роста 2 . Межрегиональное неравенство проявляется и в Auty R. Sustaining Development in Mineral Economies: The Resource Curse Thesis. L.: Routledge, 1993; Auty R. Natural resources, capital accumulation and the resource curse // Ecological Economics. 2007. No 61. P. 627-634. 2 Коломак Е.А. Модели региональной политики: конвергенция или дивергенция// Вестник Новосибирского гос. ун-та. Социально-экономические науки.- 2009.-Т.9.-С.1143-120; Оптимизация территориальных систем //под ред. С.А.Суспицына, ИЭОПП СО РАН, Новосибирск,2010, 632 с. В.Е.Селиверстов. Стратегические разработки и стратегическое планирование в Сибири: опыт и проблемы //, ИЭОПП СО РАН, Новосибирск,2010, 496 с. распределении удельной экологической нагрузки3. В работах4 показано, что оно имеет тенденцию к углублению по большинству показателей. Кроме того, рост имущественного неравенства неизбежно усиливает социальное напряжение и рост преступности, проживания в рассматриваемой что стране увеличивает (регионе). «дискомфорт» Вследствие этих аргументов мы отнесли характеристики динамики неравенства доходов в зависимости от темпов роста к показателям качества экономического роста и попытались оценить их количественно как для всех регионов России, так и для различных групп, особо выделив «сырьевые» регионы. В работе С. Гуриева, А. Плеханова, К. Сонина 5 описаны основные механизмы, способствующие замедлению роста в условиях неравенства. Там же приводятся расчеты на основе данных ЕБРР, ВТО и МВФ, которые показывают тенденцию снижения коэффициента Джини при росте подушевого ВВП для широкой выборки стран. При этом темпы сокращения неравенства в группе экспортеров сырья существенно ниже, чем в группе «прочих» стран. В данной работе мы рассматриваем вопрос о соотношении уровня развития и неравенства доходов населения в регионах России. В качестве показателя уровня развития выбран логарифм значения ВРП в расчете на душу населения, показателем неравенства традиционно служит коэффициент Джини. Анализ был проведен для периодов 2000-2007 (до кризиса) и 20002009 гг. Неравенство в регионах России растет с ростом подушевого ВРП Рюмина Е.В. Экологические издержки экономики. М.: Издательство «МБА», 2011- 112 с.; Glazyrina, I. Zabelina I., Klevakina E. Interregional inequalities in Russia in the context of nature use and climate changes // Journal of Siberian Federal University; Humanities & Social sciences. 2010. Vol. 3. No 6. P. 851-863. 4 Глазырина И.П., Забелина И.А., Клевакина Е.А. Уровень экономического развития и распределение экологической нагрузки между регионами РФ // Журнал новой экономической ассоциации. 2010. № 7. С. 7088; Глазырина И.П., Забелина И.А., Клевакина Е.А. Межрегиональное неравенство в России и перспективы развития восточных регионов // Труды Института системного анализа РАН. 2010. Т. 54. С. 73-90. 5 Гуриев С., Плеханов А., Сонин К. Экономический механизм сырьевой модели развития // Вопросы экономики. 2010. N 3. С. 4-23. 3 Регионы России были разделены на несколько групп. Выделено 25 сырьевых регионов, в социально-экономическом развитии которых важную (нередко определяющую) роль играет минерально-сырьевой комплекс. качестве критерия использовалось соотношение объемов В валовой добавленной стоимости от добычи полезных ископаемых и обрабатывающих производств в субъектах. В случае, если вклад в ВРП добывающей отрасли в регионе составлял более 50% от доли обрабатывающей промышленности на протяжении последних нескольких лет, то субъект был отнесен к группе сырьевых регионов, в противном случае – к несырьевым (регионам с диверсифицированной структурой экономики). Последующее деление субъектов РФ на нефтегазовые и не- нефтегазовые (прочие сырьевые) выполнялось на основе данных об объемах извлечения отдельных видов ресурсов. Для группы нефтегазовых регионов характерно преобладание объемов нефте- и газодобычи над извлечением остальных видов полезных ископаемых в регионе. Эти две подгруппы сырьевых регионов представлены в Таблице 1. Таблица 1 Подгруппы сырьевых регионов Сырьевые (Нефтегазовые регионы) Ямало-Ненецкий автономный округ Ханты-Мансийский автономный округЮгра Удмуртская Республика Томская область Республика Коми Республика Татарстан Оренбургская область Сахалинская область Ненецкий автономный округ Республика Ингушетия Самарская область Республика Калмыкия Сырьевые (Не-нефтегазовые регионы) Кемеровская область Амурская область Забайкальский край Магаданская область Республика Саха (Якутия) Чукотский автономный округ Республика Тыва Республика Хакасия Мурманская область Республика Бурятия Хабаровский край Республика Алтай Камчатский край Для оценки возможного влияния трансграничных экономических связей на исследуемые процессы выделены группа приграничных регионов и в ней – подгруппа приграничных регионов Сибири и Дальнего Востока. Последняя была выделена с целью выявить, насколько существенное воздействие на качество роста может оказывать приграничное сотрудничество с быстрорастущими экономиками северных провинций Китая. Регионы, не имеющие государственной границы, относятся к группе «внутренние». Регрессионный анализ как по всем регионам, так и по отдельным группам показал, что, вопреки ожиданиям (по сравнению с мировыми тенденциями 6 ), с ростом подушевого ВРП неравенство доходов в России растет! На всех приведенных ниже графиках на горизонтальной оси отображается натуральный логарифм ВРП в расчете на душу населения, на вертикальной – коэффициент Джини для соответствующего региона. Проверка статистической значимости уравнений регрессии дала положительный результат при уровне значимости 0,01. Статистическая значимость уравнений регрессии и коэффициентов регрессии для всех групп регионов позволяет использовать построенные модели для прогнозирования. Попытки использовать для оценки связи между ростом и неравенством доходов нелинейные регрессионные соотношения не привели к улучшению качества модели. Сырьевые и несырьевые регионы На рис 1 представлены графики линейной регрессии для сырьевых и несырьевых регионов, а также для всех регионов РФ (2000-2009 гг). Мы видим, что «скорость роста» неравенства (в расчете на единичный прирост подушевого ВРП по логарифмической шкале) в группе сырьевых регионов ниже (на 25%), чем в среднем по всем регионам. При этом наибольшую «скорость роста» неравенства в зависимости по подушевого ВРП имеют как раз несырьевые регионы: регрессионный коэффициент в этой группе на 42% Гуриев С., Плеханов А., Сонин К. Экономический механизм сырьевой модели развития // Вопросы экономики. 2010. N 3. С. 4-23. 6 выше, чем в группе сырьевых. Здесь проявляется, по-видимому, эффект трансфертных цен и тот факт, что значительная доля доходов от добычи сырья «распределяется» в рамках вертикально-интегрированных компаний за пределами сырьевых регионов7, преимущественно в столице. Рис.1. Коэффициенты Джини по выборкам сырьевых и несырьевых регионов, 2000-2009 гг. Источник: Федеральная служба государственной статистики Расчеты для сырьевых регионов 1-й (нефтегазовые) и 2-й (остальные сырьевые) показали, что в обеих группах между подушевым ВРП и неравенством доходов наблюдается положительная корреляция. Однако «скорость» роста коэффициента Джини для нефтегазовых регионов почти на 40% выше, чем у остальных сырьевых. Это можно объяснить тем, что общий уровень доходов на горно-рудных и угольных предприятиях существенно ниже, чем в нефтегазовом секторе, и заработная плата работников этих предприятий не слишком отличается от доходов остального населения региона, в котором они расположены. Тем не менее, из-за трансфертных цен Крюков В.А., Токарев А.Н. Нефтегазовые ресурсы в трансформируемой экономике. Новосибирск, НаукаЦентр, 2007, 588 с. 7 и здесь происходит «вымывание» доходов в центральные регионы. Поэтому более низкие темпы роста неравенства в сырьевых не-нефтегазовых регионах не являются признаком относительного благополучия: стоит обратить внимание, что средний подушевой ВРП для них в 2009 году составил 197324, тогда как для нефтегазовых - 354955 руб., а для Москвы – 677 605 руб. (В то же время этот показатель для несырьевых регионов без Москвы – 165320 руб. Это можно объяснить тем, что в эту обширную группу входит много традиционно сельскохозяйственных регионов). «Вымывание» доходов, хотя и приводит к снижению неравенства, но в тоже время, несомненно, задерживает экономический рост, развитие малого и среднего бизнеса, сферы услуг и в целом еще больше увеличивает отставание «бедных» регионов от всех остальных, даже при наличии у них природных ресурсов и удобного приграничного положения. Два последний фактора П.Кругман 8 относит к факторам «первой природы». Однако в силу сложившейся институциональной системы (которую П.Кругман относит к факторам «второй природы»), они остаются нереализованными в положительном аспекте. Более того, сложившиеся неформальные институты, в частности, сращивание бизнеса и власти, а также коррупция, заставляют эти факторы работать «в негативном аспекте». Ярким примером является развитие лесопользования в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке. Богатство лесных ресурсов, и близость к границе с Китаем, предъявляющему высокий и постоянно растущий спрос на древесное сырье, в условиях некачественного государственного управления стали причиной хищнического истощения природного капитала лесных экосистем восточных регионов страны, однако не принесли этим регионам экономического процветания9. Многочисленные работы, показывающие решающую роль институтов в проявлении «ресурсного проклятия» чаще всего рассматривают нефтегазовые ресурсы10, Krugman P.R. Geography and Trade. Cambridge, МА: MIT Press, 1991. Колесникова А.В. Трансграничные факторы в развитии лесопромышленного комплекса Забайкальского края // Региональная экономика теория и практика. 2010. № 22 (157). С. 27 -35. 10 Полтерович В., Попов В., Тонис А. Экономическая политика, качество институтов и механизмы «ресурсного проклятия» // VIII Междунар. научн. конф. «Модернизация экономики и общественное 8 9 анализ использования других ресурсов, в частности лесных, приводит к аналогичному выводу. Здесь уместно вспомнить тонкое наблюдение Н.В.Зубаревич 11 о том, что нынешние институты в России – это в гораздо большей степени барьеры, чем стимулы для развития регионов. Процессы развития регионов востока России дают нам многочисленные и выразительные примеры. В этом контексте предмет отдельного исследования - экологические последствия такого неблагоприятного сочетания факторов «первой» и «второй природы» в восточных приграничных регионах12. Рис. 2. Коэффициенты Джини по выборкам нефтегазовых и прочих сырьевых регионов, 2000-2009 гг. Источник: Федеральная служба государственной статистики развитие». – М.: Изд. Дом ГУ ВШЭ, 2007. – 98 С.; Auty R. Natural resources, capital accumulation and the resource curse // Ecological Economics. 2007. No 61. P. 627-634; Davis, J., Ossowski, R., Daniel, J., Barnett, S, Oil funds: problems posing as solutions? // Finance and Development. 2001. 38 (4). P. 56–59; Сонин К. Институциональная теория бесконечного передела // Вопросы экономики. 2005. № 7. С. 4-18. 11 Зубаревич Н.В. Региональное развитие и институты: российская специфика // Региональные исследования. 2010. №2 (28). C. 3-14. 12 Экологические риски российско-китайского сотрудничества: от «коричневых» планов к «зеленой» стратегии / Под ред. Е. Симонова, Е. Шварца, Л. Прогуновой. Москва-Харбин-Владивосток, WWF, 2010. – 202 с.; Забелина И.А., Клевакина Е.А. Эколого-экономические аспекты природопользования и проблемы приграничного сотрудничества в регионах Сибири // ЭКО. 2011. № 9. С. 155-166; Помазкова Н.В. Структурный анализ ландшафтного разнообразия трансграничной территории Россия (Забайкальский край) – Монголия-Китай //Природоохранное сотрудничество в трансграничных экологических регионах: РоссияКитай-Монголия: сборник научных материалов. Вып. 2. Чита: Экспресс-издательство, 2011. – С. 146-149; Михеев И.Е. Экологические риски для ихтиофаун трансграничных рек Аргунь и Онон // Материалы конференции «Эволюция биогеохимических систем (факторы, процессы, закономерности) и проблемы природопользования» и симпозиума «Геоэкологические, экономические и социальные проблемы природопользования».Чита: изд-во ЗабГГПУ, 2011. – С. 181-185. Приграничные регионы СФО и ДВФО В регионах Дальнего Востока и Восточной Сибири к настоящему времени сложились устойчивые экономические отношения с Китаем. Учитывая высокие темпы роста экономики КНР, можно было бы ожидать, что это окажет положительное влияние по крайней мере на экономику приграничных регионов. Однако анализ показал, что в большинстве регионов, граничащих с КНР, показатели темпов роста в 2000-2007 гг. были существенно ниже общероссийских 13 . Показатели инвестиционной активности в 2000-2007 гг. для этих регионов были также ниже, чем в среднем по РФ, причем это касается как инвестиций из всех источников, так и иностранных14. Существенных изменений не произошло и в первые годы после кризиса, в работе Н.Зубаревич15 приведены исчерпывающие данные и анализ инвестиционных процессов в этот период. Рис. 3 показывает, что соотношение между подушевым ВРП и уровнем неравенства в группе приграничных регионов СФО и ДВО примерно такое же, как и в группе всех приграничных регионов. 13 Забелина И.А., Клевакина Е.А. Сравнительный анализ эколого-экономического положения российских регионов // Безопасность в техносфере. 2009. № 6. С. 50-57. 14 Глазырина И.П., Фалейчик Л.М., Фалейчик А.А. Приграничное сотрудничество в свете инвестиционных процессов: пока минусов больше, чем плюсов //ЭКО. 2011. №9. С.51-70. 15 Zubarevich N. Crisis in regions of Russia and the anti-crisis policy // Natural resource development, population and environment in Russia: their present and future in relation to Japan. Proceedings of the second Russian-Japanese seminar, September 13-14, Moscow. Edited by Sergey Artobolevskiy and Tamara Litvinenko. – Moscow: «Mega», 2010. – p. 55-68. Рис. 3. Коэффициенты Джини по выборкам приграничных и внутренних регионов, 2000-2009 гг. Источник: Федеральная служба государственной статистики Таким образом, нет оснований считать, что сотрудничество с КНР, обусловленное территориальной близостью, играет существенную роль в изучаемых нами закономерностях. Следует, однако, отметить, что в группе внутренних регионов «скорость роста» неравенства примерно в полтора раза выше, чем в группе приграничных. увеличении подушевого ВРП, Таким образом, при одинаковом ожидаемое увеличение среднего РФ коэффициента Джини будет существенно варьироваться для различных групп регионов (Табл. 2.). Таблица 2 Дифференциация ожидаемого среднего изменения коэффициента Джини для различных групп регионов при одинаковом увеличении подушевого ВРП (по логарифмической шкале) Группа регионов Все Относитель- 1,0 Сырь- Сырьевые евые: 1 группа (нефтегазовые) 0,8 0,87 Сырьевые: 2 группа (прочие) Несырьевые Приграничные Приграничные ДВОСФО Внутренние 0,63 1,23 0,83 0,73 1,1 ное изменение коэффициента Джини Примечание. Увеличение для группы «все регионы» принято за 1,0. «Кривая Кузнеца» в России С. Кузнец еще в середине прошлого века 16 высказал гипотезу, что неравенство в распределении доходов в процессе экономического развития вначале возрастает, но потом уменьшается с ростом доходов на душу населения. Соответствующая "колоколообразная" кривая, показывающая зависимость неравенства доходов и доходов на душу населения, получила название «кривой Кузнеца». Ряд эмпирических работ дают основание для подтверждения состоятельности этой гипотезы. Однако многие исследователи считают, что это описание процессов развития далеко не универсально. В качестве контрпримера Дж. Стиглиц приводит динамику развития стран Юго-Восточной Азии в последней трети 20-го века 17 . Успешное развитие этих стран шло параллельно со снижением неравенства доходов. Дж. Стиглиц объясняет это тем, что доходы от растущего производства стали довольно быстро реинвестироваться в проведение земельной реформы, что, в свою очередь, привело к повышению продуктивности в сельском хозяйстве, росту доходов и сбережений. Очень важным фактором успеха он считает масштабные инвестиции в образование, которое послужило «интеллектуальной инфраструктурой» для роста производительности. Этот пример, по-видимому, говорит о том, что выбор «правильной» стратегии развития, и последовательная ее реализация позволяет миновать болезненный период, когда рост сопровождается 16 Kuznets S. Quantitative Aspects of the Economic Growth of Nations: VIII. Distribution of Income by Size // Economic Development and Cultural Change. 1963. Vol 11. No. 2. Part II. P. 1-92. 17 Stiglitz J. Some Lessons From The East Asian Miracle // The World Bank Research Observer. 1996. Vol. 11. No. 2. P. 151–177. возрастанием социального неравенства, или, по крайней мере, снизить «высоту пика» кривой Кузнеца. На Рис. 4 представлено соотношении между величиной ВВП и коэффициентом Джини для России в период 1995- 2010 гг. Поскольку неравенство доходов – это та сфера, на которую может и должна оказывать влияние государственная социальная политика, то надо сделать вывод, что в России ее вряд ли можно назвать успешной, по крайней мере в контексте сокращения неравенства доходов. Можно оценивать с этих позиций и усилия Правительства РФ по повышению пенсий и зарплат в бюджетной сфере, а также «выравниванию» с помощью межбюджетных трансфертов. Учитывая, что зарплаты были повышены не только традиционно низкооплачиваемым категориям – работникам здравоохранения и образования, но и чиновникам, а также работникам силовых структур, следует констатировать, что принятые решения об уровнях этого повышения для разных категорий «бюджетников» не способствовали сокращению неравенства, т.е. десятилетие 2000-2009 не принесло положительных результатов в этом плане. Во всяком случае, не очевидно, что ситуация с неравенством в России вскоре изменится при сохранении тех же тенденций в социально-экономической политике. Для того, чтобы снизить высоту пика кривой и перехода состояния страны на ее «правую ветвь» необходимы целенаправленные усилия направленные на то, чтобы «переломить» нынешний тренд. государства, Рис. 4. Специфика «кривой Кузнеца» в России Источник: Федеральная служба государственной статистики Огромные различия в развитии регионов России приводят к необходимости изучать социально-экономические процессы и причинноследственные связи не в целом для страны, а отдельно для регионов или групп регионов, в зависимости от поставленной задачи. График на Рис.5 показывает различие (как в состоянии, так и динамике) между Москвой, Новосибирской областью с довольно диверсифицированной экономикой и развитой промышленностью, и двумя приграничными (по отношению к КНР) и достаточно депрессивными регионами. В рамках концепции кривой Кузнеца можно высказать гипотезу, что большинство регионов РФ еще «находятся на левой ветви» этой кривой и им еще предстоит (в оптимистическом варианте) «перейти» на правую ветвь, достигнув определенного уровня подушевого ВРП. Логично ожидать, что этот уровень будет значительно варьироваться по регионам. Москва же, судя по всему, преодолела этот пик, но на очень высоком уровне, по сравнению с уровнем нынешней дифференциации доходов в других регионах (Рис. 5). Рис.5. Соотношение между подушевым ВРП и неравенством доходов в Москве, Новосибирской и Амурской областях и Забайкальском крае, 2000-2009 гг. Источник: Федеральная служба государственной статистики Заключение Встает вопрос об инструментах, которые могли бы снизить «высоту пика» кривой и сократить время перехода на правую ветвь. Видимо, они тоже могут различаться в зависимости от конкретного региона. Однако учитывая полученные результаты, можно сказать что «симптомы» - рост неравенства с ростом ВРП – являются общими для большинства регионов, поэтому есть основания считать, что и «болезнь» носит «общероссийский» характер. Очевидно, это не зависит, по крайней мере, существенно, от действий (или бездействия) конкретных губернаторов или региональных властей. Поэтому и «рецепты» - меры государственного регулирования для решения этих проблем - необходимо «прописывать» на федеральном уровне. Иногда в качестве выравнивающего доходы инструмента предлагается национализация крупных способствовать более компаний, которая справедливому может, в распределению том числе, национального богатства. Однако эта гипотеза не подтверждается в рамках простого эмпирического анализа (Табл.3). Разумеется, в данном случае об этом можно делать заключение с оговоркой, что речь идет о существующей социальнополитической системе в России, о существующих формальных и неформальных институтах, определяющих «стиль» как государственного управления, так и поведения других экономических агентов. Таблица 3 «Глубина концентрации собственности» в руках государства в России Годы 2004 2006 2007 2008 Доля акций российских компаний, н/д принадлежащих государству, % Количество российских компаний из 81 400 крупнейших, контролируемых государством Доля совокупной выручки 400 34,7 крупнейших компаний России, контролируемой государством, % 26,9 35,1 40-45 103 н/д н/д н/д 40 н/д Источник: Радыгин А., Энтов Р. В поисках институциональных характеристик экономического роста (новые подходы на рубеже XX—XXI вв.) // Вопросы экономики. 2008. № 8. стр.4-27. Одним из факторов возрастания неравенства является сохранение чрезвычайно низких (по сравнению с растущими доходами жителей городов) доходов в подавляющем большинстве сельских поселений, где очень мала доля «бюджетников» из числа чиновников и работников силовых структур. Возрастающая государственная поддержка агропромышленного комплекса, в существующей институциональной системе за последнее десятилетие не привела ни к более или менее ощутимому росту производительности труда, ни к созданию упоминаемой Дж. Стиглицем «интеллектуальной инфраструктуры». Полученные результаты являются в некоторой степени неожиданными, и в некоторой степени противоположными по отношению к результатам межстрановых сравнений из работы С. Гуриева, А. Плеханова и К. Сонина18. То, что в отдельных регионах России с относительно высоким подушевым ВРП отмечается и повышенное неравенство в доходах населения, не вызывает удивления. Однако наш анализ показал, что это – не для отдельных «богатых» территорий, что это скорее правило, чем исключение. Итак, можно сделать следующие выводы. 1. Графики линейной увеличения регрессии показывают неравенства с явный увеличением тренд подушевой добавленной стоимости. Регионы России, производившие в 2000-2009 гг. больше ВРП в расчете на душу населения, обладали также и большим неравенством доходов. 2. Рост уровня благосостояния в регионах России сопровождался ростом дифференциации доходов. Кризис 2008-2009 гг. практически не повлиял на эту тенденцию. Авторами изучены регрессионные соотношения для периода 2000-2007 гг., которые демонстрируют аналогичную картину (Рис. 6). 3. Наибольшее значение коэффициента регрессии оказалось в модели для несырьевых регионов – он почти в полтора раза выше, чем для сырьевых 1 группы, т.е. нефтегазовых. Еще ниже этот коэффициент в модели регрессии для сырьевых регионов 2 группы, т.е. тех, где нефтегазовые ресурсы не являются основными. Гуриев С., Плеханов А., Сонин К. Экономический механизм сырьевой модели развития // Вопросы экономики. 2010. N 3. С. 4-23. 18 Рис.6. Коэффициенты Джини по выборкам сырьевых и несырьевых регионов, 2000-2007 гг. Источник: Федеральная служба государственной статистики 4. Такая же тенденция наблюдается и для отдельных групп регионов: сырьевых несырьевых, (нефтегазовых приграничных или СФО-ДВО и остальных), остальных), внутренних. Это говорит о том, что фактор «сырьевой ориентации» региональной экономики не является в описываемых процессах существенным и определяющим. Положительная коэффицента корреляция величины подушевого ВРП и Джини в регионах России определяется фундаментальными факторами, касающимися распределения национального богатства, характерными для социально- РАН VIII.76.3.5. экономической системы страны в целом. Работа выполнена в рамках Проекта СО «Институциональный анализ и эколого-экономическая оценка тенденций развития минерально-сырьевого комплекса приграничного региона (на примере Забайкальского края)», Задания Министерства науки и образования РФ в ЗабГУ (проект 1.2.12), а также при поддержке Программы фундаментальных исследований Президиума РАН на 2012–2014 гг. «Роль пространства в модернизации экономический потенциал». России: природный и социально- Приложение Таблица Характеристика уравнений регрессии 2000-2009 гг. Регионы РФ Приграничные регионы Приграничные регионы СФО, ДВФО Внутренние регионы Сырьевые регионы Сырьевые регионы: нефтегазовые Сырьевые регионы: прочие Несырьевые регионы 2000-2007 гг. a 0,0307 0,0258 b 0,0276 0,0833 R2 0,4715 0,3885 a 0,0322 0,0252 b 0,0116 0,0897 R2 0,4395 0,3196 0,0223 0,1207 0,3903 0,0221 0,1237 0,3265 0,0336 0,0249 -0,0074 0,0925 0,5009 0,5893 0,0363 0,026 -0,0359 0,0812 0,4852 0,5755 0,0261 0,0825 0,6281 0,0272 0,0715 0,6195 0,0192 0,1548 0,4263 0,0195 0,1512 0,3801 0,0372 -0,0441 0,4408 0,0398 -0,0701 0,3971 Таблица Проверка статистической значимости уравнений регрессии Группа регионов t-критерий Стьюдента F-критерий Фишера t-критерий Стьюдента F-критерий Фишера t-критерий Стьюдента F-критерий Фишера t-критерий Стьюдента 2000-2007 гг. Фактическое Табличное значение значение F-критерий Фишера 2000-2009 гг. Фактическое Табличное значение значение Регионы РФ Приграничные регионы Приграничные регионы СФО, ДВФО Внутренние регионы Сырьевые регионы Сырьевые регионы: нефтегазовые Сырьевые регионы: прочие Несырьевые регионы 728,31 226,97 26,99 15,07 1,18 1,28 2,58 2,59 5004,83 1070,83 70,74 32,72 1,2 1,32 2,58 2,59 69,05 8,31 1,57 2,62 331,8 18,22 1,66 2,63 458 355,41 21,4 18,85 1,24 1,34 2,59 2,6 2755,55 2140,35 52,49 46,26 1,28 1,39 2,59 2,6 199,2 14,11 1,54 2,62 1218,5 34,91 1,62 2,63 95 9,75 1,51 2,61 498,9 22,34 1,59 2,62 360,1 18,98 1,22 2,58 1700,4 41,24 1,24 2,59 Примечание: Табличное значение F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента при уровне значимости α=0,01
