Зависимость значения регионального мультипликатора инвестиций от степени отраслевой диверсификации региональной экономики (на примере регионов Центрального федерального округа)

Еремин Владимир Владимирович кандидат экономических наук ведущий научный сотрудник Центра мониторинга и оценки экономической безопасности Института экономической политики и проблем экономической безопасности Департамента экономической безопасности и управления рисками Факультета экономики и бизнеса Финансового университета при Правительстве Российской Федерации 125009, Россия, г. Москва, ул. Тверская, 22Б, стр. 3 Eremin Vladimir Vladimirovich PhD in Economics Leading Scientific Associate, Center for Monitoring and Assessment of Economic Security of the Institute of Economic Policy and Economic Security Problems, Department of Economic Security and Risk Management, Faculty of Economics and Business, Financial University under the Government of the Russian Federation 125009, Russia, g. Moscow, ul. Tverskaya, 22B, str. 3 villy9@rambler.ru Другие публикации этого автора

Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансовому университету.

Введение

Период с 2022 года по настоящее время для российской экономики характеризуется тем, что ее развитие сталкивается с достаточно беспрецедентным и многообразным санкционным давлением. Многообразие этого давления заключается в том, что оно призвано:

1. Затруднить доступ российских производителей к современным технологиям, материалам, комплектующим изделиям и готовой продукции. Цель этого влияния – снизить экономическую активность российского бизнеса, сократить предложение продукции на внутреннем рынке Российской Федерации.

2. Затруднить экспорт российской продукции, затрудняя его перемещение через границу Российской Федерации. Цель – сократить рынки сбыта и, как следствие – доходы российских производителей.

3. Затруднить оплату российского импорта. Цель – сократить поставки необходимого российским производителям и потребителям импорта со стороны не только недружественных, но и дружественных России государств.

4. Затруднить получение платежей за российский экспорт. Цель – сокращение доходов российских производителей, дестабилизация валютного и, как следствие – финансового рынка Российской Федерации ^[1].

Широта введенных санкций в последнее время приводит к исчерпанию новых вариантов санкционного давления на Российскую Федерацию. Тем не менее, исчерпание этих вариантов компенсируется ужесточением существующих санкций, поиском и пресечением применяемых Россией путей их обхода.

Отметим, что санкционное давление не показало изначально приписываемой ему значительной эффективности как в результате антисанкционных действий Российского Правительства, так и в результате общего усложнения мировой экономики, снижающего эффективность санкций по сравнению с XX в. ^[2]

Во многом цель такого санкционного давления – формирование очагов социальной напряженности в российской экономике за счет создания дефицита как потребительской, так и инвестиционной продукции и, в конечном итоге – сокращения товарного наполнения получаемых россиянами доходов ^[3],[4]. Следовательно, не смотря на определенную текущую эффективность российской антисанкционной политики, она нуждается в повышении этой эффективности. В частности, об этом свидетельствуют высокие темпы инфляции ^[5] и повышение ключевой ставки Банком России, как формирующая риски для развития российской экономики реакция на эту инфляцию ^[6].

Сфера повышения эффективности противодействия санкционному давлению ясна – повышение внутреннего производства и предложения продукции в экономике Российской Федерации ^[7]. Но ясность данного пути не означает его простоту (в особенности – на фоне высокой ключевой ставки). Так как увеличение предложения сталкивается не только со сложностью, а иногда и невозможностью замены зарубежных технологий российскими, но и с определенной ограниченностью российских ресурсов. Ярким примером такого ограничения является кадровый дефицит ^[8]. В условиях, когда ограниченность ресурсов ужесточается сложными внешнеэкономическими условиями, необходимы новые, нетривиальные инструменты повышения эффективности инвестиций. В данной работе такой инструмент предлагается основывать на действии мультипликатора инвестиций.

Мультипликатор инвестиций как инструмент повышения эффективности инвестиционных вложений в региональную экономику

Возможность использования мультипликатора инвестиций в качестве инструмента повышения эффективности этих инвестиций в региональную экономику становится очевидной, исходя из самого определения этого термина. Мультипликатор инвестиций – это показатель, характеризующий отношение прироста объема валового регионального продукта к приросту сформировавших данный объем инвестиций ^[9]. Согласно подходу, применяемому в подавляющем большинстве исследований, если, например, значение мультипликатора инвестиций в экономике региона равно 1,66, то каждые 100 рублей инвестиций в развитие такой региональной экономики увеличат валовой продукт анализируемого региона (ВРП) на 166 рублей ^[10]. Очевидно усиливающее действие мультипликатора, повышающее отдачу от инвестиций в виде роста ВРП. Каким же образом формируется это усиливающее действие?

Инвестиции в развитие региональной экономики, как правило формируют ресурсный потенциал региона, определяемый как совокупность возможных к применению в рамках регионального производства комбинаций ресурсов ^[11]. Физические и юридические лица, занятые в процессе этого формирования, получают за свое участие денежное вознаграждение. Юридические лица – выручку за поставляемые товары и оказываемые услуги. Физические лица – кадры юридических лиц получают в качестве вознаграждения оплату своего труда. Часть полученных средств сберегается, из еще одной части формируются налоговые платежи. Остаток средств тратится на потребление. Физические лица закупают продукты питания, бытовую технику, одежду и т.п. Юридические лица закупают сырье и материалы, оборудование, оплачивают коммунальные расходы. То есть полученные ими доходы частично становятся доходом их собственных групп поставщиков, которые, в свою очередь, передают часть этих средств своим поставщикам и т.д. Так формируются цепочки распространения доходов, в которых расходы служат связующим звеном. В рамках этих цепочек доходы растут у всех их участников, что усиливает общий прирост дохода региональной экономики от инвестиций по сравнению с приростом этого дохода, планируемым в рамках инвестиционного проекта без учета действия мультипликатора. Отметим, что наличие мультипликативных цепочек передачи дохода выявлено еще в XIX в. ^{[12, с. 62-63]}.

Более современные исследования определяют, что величина мультипликатора инвестиций может быть не только положительной, но и отрицательной ^[13]. Прирост инвестиций в отрасль экономики региона с отрицательным значением мультипликатора приведет к снижению величины валового регионального продукта. То есть мультипликатор инвестиций может не только усиливать, но и ослаблять эффективность инвестиционных вложений в региональную экономику. Подобное положение вещей не только усложняет использование мультипликатора в качестве искомого усилителя эффекта инвестиций, но и формирует вопросы относительно факторов, влияющих на величину регионального мультипликатора инвестиций. Так как, воздействуя на эти факторы, можно управлять величиной мультипликатора, и как следствие – воздействовать на уровень эффективности региональных инвестиционных проектов формирования ресурсного потенциала региона, выражающийся в динамике ВРП. Такой подход позволит превратить мультипликатор инвестиций в полноценный управленческий инструмент региональной экономики.

При этом определенная научная проблема заключается в том, что существующие научные исследования в анализируемой сфере по большей части направлены на расчет величины мультипликатора инвестиций. Для этого применяются матричные либо скалярные методы. Матричные методы более информативны так как позволяют получать значение мультипликатора инвестиций сразу для нескольких отраслей экономики ^[14],[15]. Скалярные методы менее информативны, так как позволяют получить одно значение мультипликатора для анализируемой экономики, либо отрасли из ее состава ^[16],[17]. Тем не менее, ни матричные ни скалярные методы расчета значений мультипликатора в основной своей массе не направлены на изучение структуры мультипликативных процессов, факторов, оказывающих на них влияние. Отсутствие информации о таких факторах не позволяет управлять величиной мультипликатора инвестиций, целенаправленно воздействуя на нее. Следовательно – не позволяет мультипликативно управлять эффективностью инвестиций и динамикой ВРП. Представленная работа призвана выявить связь между структурой региональной экономики и величиной регионального мультипликатора инвестиций. Наличие этой связи позволит управлять величиной мультипликатора, меняя структуру инвестиций в формирование ресурсного потенциала региональной экономики и, как следствие – меняя отраслевую структуру этой экономики.

Влияние степени отраслевой диверсификации региональной экономики на величину регионального мультипликатора инвестиций

Данная статья посвящена определению влияния на величину мультипликатора инвестиций со стороны такого фактора, как степень отраслевой диверсификации региональной экономики. При этом под отраслевой диверсификацию экономики мы понимаем наличие в структуре экономики региона разнообразного и широкого набора отраслей, производящих широкую и разнообразную номенклатуру товаров. Под отраслевой концентрацией мы понимаем зависимость экономики региона от чрезвычайно узкого набора отраслей, производящих узкую номенклатуру товаров.

Для оценки влияния степени отраслевой диверсификации региональной экономики взяты данные двух региональных экономик Центрального федерального округа (ЦФО). Интерес к исследованию именно этого федерального округа заключается в том, что, не смотря на наличие в его составе экономики Московской агломерации, входящей в топ-10 городских экономик мира по уровню ВРП, Центральный федеральный округ не занимает первое место по уровню ВРП на душу населения, уступая Уральскому и Северо-Западному федеральному округам и лишь не на много опережая Дальневосточный федеральный округ – см. данные таблицы 1.

Таблица 1 – ВРП на душу населения по федеральным округам Российской Федерации, 2022 г.

Источник: составлено автором по данным ^[18]

Отметим и то, что, согласно данным Росстата, удельный ВРП регионов ЦФО (за исключением экономики г. Москвы) ниже удельного ВРП большинства регионов Северо-Западного, Уральского и Дальневосточного федеральных округов. То есть близость к чрезвычайно развитой и экономически масштабной городской агломерации не дает регионам ЦФО экономических преимуществ.

Такое положение вещей, на наш взгляд, свидетельствует о наличии у экономики Центрального федерального округа и составляющих его регионов потенциала повышения эффективности и дальнейшего роста, что требует дополнительных исследований факторов, влияющих на эту экономику. Один из таких факторов исследуется в данной работе.

В целях отбора региональных экономик для дальнейшего анализа ранжируем экономики регионов Центрального федерального округа по уровню ВРП – таблица 2.

Таблица 2 – ВРП на душу населения по регионам Центрального федерального округа, 2022 г.

Источник: составлено автором по данным ^[18]

Выведем за границы анализа экономику г. Москвы и Московской области так как:

- экономика Москвы по своему размеру аномальна не только в рамках ЦФО, но и в рамках России;

- тесные связи Подмосковья и Москвы искажают экономические показатели Подмосковья. Например, это происходит за счет того, что значительная часть жителей Подмосковья в рамках маятниковой миграции ездит на работу в Москву, но тратит заработанные деньги преимущественно в Подмосковье.

Так как два региона выведены за границы анализа, в таблице 2 напротив их номеров поставлены прочерки. Выберем из оставшихся регионов для сравнительного анализа два. Это Рязанская область, как средний из анализируемых регионов по величине ВРП, а также – Ивановская область, как регион с наименьшим среди анализируемых значением ВРП.

Степень отраслевой диверсификации (концентрации) экономики региона оценивается с помощью индексов Херфиндаля-Хиршмана (HHI), рассчитываемых по формуле (1):

HHI, (4.11)

где n – номер вида экономической деятельности в экономике анализируемого региона;

m – количество видов экономической деятельности в экономике анализируемого региона;

d – доля отгруженных товаров, произведенных работ, оказанных услуг в экономике анализируемого региона для m-го вида экономической деятельности.

Исходные данные для расчета индекса HHI для экономики Рязанской области и полученные по результатам этого расчета значения искомого индекса представлены в таблице 3. Выборочный подход к представлению этих данных объясняется их значительным объемом.

Таблица 3 – Структура производства (%) и значение индекса Херфиндаля-Хиршмана для экономики Рязанской области (2005-2021 гг.)

Источник: составлено автором по данным ^[19]

Аналогичные данные для экономики Ивановской области представлены в таблице 4.

Таблица 4 – Структура производства (%) и значение индекса Херфиндаля-Хиршмана для экономики Ивановской области (2005-2021 гг.)

Источник: составлено автором по данным ^[19]

Сравнение HHI анализируемых экономик позволяет сделать вывод, что степень концентрации экономики Ивановской области выше степени концентрации экономики Рязанской области.

Величина мультипликатора инвестиций для экономик анализируемых регионов рассчитывается по формуле (2), представленной и апробированной в работе ^[11].

, (2)

где М – величина мультипликатора инвестиций;

о – величина удельных оттоков из цепочек передачи дохода (сумма удельной склонности к сбережению и удельной величины налоговых выплат);

а – величина акселератора инвестиций (количество единиц дополнительных инвестиций для удовлетворения единицы дополнительного спроса).

Представленная формула мультипликатора инвестиций выведена на основе моделирования внутренней структуры распространения мультипликативного процесса в рамках региональной экономики. Исходные данные для расчетов величины мультипликатора Рязанской области и полученные результаты представлены в таблице 5.

Таблица 5 – Исходные данные для расчета и величины мультипликатора Рязанской области (выборочно)

Источник: составлено автором по данным ^[19]

Аналогичные данные для экономики Ивановской области представлены в таблице 6.

Таблица 6 – Исходные данные для расчета и величины мультипликатора Рязанской области (выборочно).

Источник: составлено автором по данным ^[19]

На основе данных по величинам мультипликатора инвестиций (таблицы 3,4) и индекса Херфиндаля-Хиршмана (таблицы 5,6), составим эконометрические модели зависимости величины мультипликаторов инвестиций анализируемых регионов от степени отраслевой диверсификации анализируемых региональных экономик. Основа расчетов – модель (3)

, (3)

где M – величина регионального мультипликатора инвестиций;

b – коэффициент, характеризующий влияние степени диверсификации региональной экономики на величину регионального мультипликатора;

HHI – значение индекса Херфиндаля-Хиршмана для экономики региона.

Моделирование по формуле (3), произведенное для экономик анализируемых регионов, позволило получить следующий результат – таблица 7.

Таблица 7 – Значение коэффициента b и статистическая значимость модели (3) для экономик Анализируемых регионов.

Источник: составлено автором по данным таблиц 3-6

Таким образом, для экономики Рязанской области получено следующее уравнение (5) зависимости мультипликатора инвестиций анализируемого региона от степени диверсификации региональной экономики:

, (5)

Для экономики Ивановской области это уравнение будет выглядеть следующим образом:

, (6)

Полученные для анализируемых регионов уравнения являются статистически значимыми.

По результатам представленных данных Рязанская область по сравнению с Ивановской обладает:

- большим значением мультипликатора инвестиций;

- более низкими значениями индекса Херфиндаля-Хиршмана (следовательно, более диверсифицированной экономикой).

Проведенное моделирование позволяет сделать вывод о том, что эти значения связаны друг с другом. При этом, согласно уравнениям (5) и (6) более высокая степень диверсификации региональной экономики оказывает более сильное влияние на величину регионального мультипликатора инвестиций. Так для более диверсифицированной рязанской экономики коэффициент b уравнения (5) равен 10,5919, тогда как для уравнения (6) – 7,0609. То есть с ростом степени отраслевой диверсификации эта диверсификация оказывает более сильное положительное влияние на величину регионального мультипликатора инвестиций. Снижение отраслевой диверсификации снизит это влияние и, как следствие – значение регионального мультипликатора, что и подтверждают анализируемые региональные данные.

Отметим, что представленные расчеты показывают отсутствие необходимости вариативности используемого инструментария для регионов с разным уровнем ВРП на душу населения. Так как в работе этот инструментарий одинаков для регионов, достаточно сильно отличающихся друг от друга по величине удельного ВРП. От существующих научных публикаций предлагаемый подход отличается тем, что он не посвящен простому расчету величины регионального мультипликатора инвестиций с констатацией ее значения в статике или динамике. Представленный подход направлен на формирование рычагов влияния на величину мультипликатора инвестиций, для чего необходим анализ факторов, влияющих на эту величину.

Выводы.

Проведенное в работе моделирование позволило определить степень отраслевой диверсификации региональной экономики в качестве фактора, влияющего на величину регионального мультипликатора инвестиций. Изменяя структуру инвестиций в формирование ресурсного потенциала региона, можно воздействовать на степень отраслевой диверсификации региональной экономики. В свою очередь, это окажет влияние на значение регионального мультипликатора.

С учетом того, что значение мультипликатора характеризует количество единиц прироста ВРП в расчете на одну единицу инвестиций, управление этим значением позволяет управлять эффективностью инвестиций в формирование ресурсного потенциала региональной экономики, повышая и, при необходимости, понижая эту эффективность. В свою очередь, это обосновывает практическую применимость полученных результатов. На практике, имея планы по конкретным инвестициям в формирование ресурсного потенциала региона с конкретными суммами и их отраслевым распределением, лица принимающие управленческие решения могут рассчитать – как именно планируемое распределение структуры инвестиций изменит отраслевую структуру экономики анализируемого региона. Зная изменение структуры экономики и ее влияние на величину мультипликатора, можно рассчитать плановое изменение ВРП региона. Имея несколько вариантов отраслевого распределения инвестиций в формирование ресурсного потенциала региона, лица, принимающие управленческие решения, в результате могут выбрать вариант, оказывающий наилучшее влияние на величину мультипликатора и, как следствие – ВРП. Предложенный подход создает основы для формирования региональной политики оптимизации распределения инвестиций в формирование ресурсного потенциала региона. При этом данная политика должна проверяться на соответствие существующим ресурсным ограничениям.

Отметим, что такой подход к повышению эффективности инвестиций, стимулированию роста ВРП, не получил широкого распространения на практике. Следовательно, предлагаемый подход является своего рода резервом повышения эффективности инвестиций в формирование ресурсного потенциала региона. Резервом, способным внести свой вклад в противодействие санкционному давлению на экономику Российской Федерации.