Socio-economic differentiation of border regions by the example of Russia and Finland: Factor analysis

Full Text

Введение Российская Федерация имеет протяженную государственную границу со значительным количеством государств мирового сообщества (Минаев, 2010). Cоседство с национальными экономиками оказывает особое влияние на производственный комплекс, движение факторов производства и инвестиции приграничных территорий (Reitveld, 2012; Осмоловская, 2016). Российско-финская граница занимает отдельное направление во внешнеэкономических отношениях России. Взаимодействие приграничных территорий России и Финляндии характеризуется высоким уровнем хозяйственной, экономической и социальной активности (Морошкина, 2021). Следует отметить, что приграничные территории России и Финляндии имеют значительные отличия, которые складываются из характеристик национальных экономик, особенностей производственного комплекса и других экономических и социальных факторов. Региональное развитие приграничных территорий национальных экономик России и Финляндии - многоаспектный процесс, который определяется влиянием различных экономических и социальных индикаторов. В рамках исследования экономического развития приграничных регионов рассмотрим показатели, характеризующие уровень и динамику роста территорий. В систему показателей входят индикаторы численности населения, уровня безработицы, ВРП на душу населения, инвестиции в основной капитал, среднедушевые доходы населения и налоги. Оценка поведения данных показателей при сравнительном и факторном анализе позволит исследовать динамику и уровень развития регионов, рассмотреть возможности экономического роста и выделить наиболее вероятные направления развития. В результате сравнительного анализа уровня развития приграничных регионов России и Финляндии появится возможность оценить разницу между исследуемыми территориями, а также определить направления их экономического развития в контексте сложившихся условий. Методы Развитие приграничных территорий играет особую роль в социальноэкономическом развитии национальной экономики (Кузнецов, Кузнецова, 2019). Необходимо также отметить, что интенсивность трансграничных связей региона зависит не столько от близости к границе, сколько от положения конкретного населенного пункта в региональной системе «центр - периферия», а также от сложившихся линейно-узловых структур (Вардомский, Глезер, Гончаров, 2020; Сергеева, 2021). Данные территории выступают драйверами в становлении внешнеэкономических отношений и транснациональных производственных процессов, а также в формировании различных интеграционных объединений (черняк, 2010). Ввиду слабой удаленности от стран мирового сообщества приграничные территории наиболее подвержены внешнему влиянию на различные сферы жизнедеятельности. Географическая доступность с государствами мирового сообщества позволяет приграничным территориям вести активную внешнеэкономическую деятельность, однако уровень активности сотрудничества между странами зависит от межгосударственных отношений (Рустамова, 2022). В результате приграничные регионы развиваются неодинаково и потенциал развития может сильно варьироваться (Щербакова, 2018). Спектр и значения экономических показателей, используемых для оценки уровня развития территории, заметно разнятся в различных государствах. Отечественные и зарубежные исследователи предложили значительное количество подходов, различающихся структурой и набором показателей (чистов, 2011; Зубаревич, 2019; Zubarevich, Safronov 2019). Наиболее распространены системы показателей уровня и качества жизни населения региона (Зубаревич, 2010; Johansson, 2001). Финские территории характеризуются высоким уровнем качества жизни, государство входит в число высокоразвитых мировых экономик. Финляндия обладает высоким потенциалом для социально-экономического роста, который обеспечивается наличием сталелитейных производств Outokumpu и FNsteel. Приграничное положение финских регионов активизирует отдельные направления производственной деятельности, которые направлены на российского потребителя. Деятельность производственных комплексов, таких как производство одежды, продуктов питания, электронной и бытовой техники, имеет ориентацию не только на внутреннее, но и на внешнее потребление (Зубаревич, 2010). Для российских приграничных регионов граничное положение оказывает значимое воздействие, определяя направление производственной, хозяйственной и социальной деятельности (Krugman, 2008, с. 48; Гранберг, 2004). Оценке влияния географического расположения территории на уровень экономического развития посвящено значительное количество научных исследований (Лещ, 1959, Михеева, 1999). Анализируются различные региональные процессы как следствие взаимодействия сотрудничества с отечественными и зарубежными регионами. Выделяются наиболее активные сферы сотрудничества приграничных территорий: торговля товарами, услугами и лицензиями, создание совместных предприятий, обмен инновациями и разработками в области современных технологий, привлечение иностранных инвестиций (Кравцова, 2007, c. 78; Moroshkina, 2020) и др. Ученые занимаются изучением процессов взаимодействия приграничных территорий, а также оценивают степень их влияния на уровень и динамику регионального развития1 (Audretsch, Keilbach, 2004). Одним из значимых факторов признается географическое положение (Bosma, Sanders, Stam, 2018, Hanson, 2005). Близость к государственной границе определяет показатели развития территории, среди которых выделяются наличие условий для активизации внешнеэкономической деятельности и конкуренции, а также других факторов. В исследовании собрана система индикаторов, позволившая оценить уровень социально-экономического развития приграничных регионов России и Финляндии. Теоретической основой для проведения исследовательских работ послужило ознакомление с проблемами развития приграничных регионов и методами изучения, представленными в научной литературе. При проведении анализа использовались данные Росстата, Finstat. Были отобраны показатели для проведения по ним сравнительного анализа. Система показателей дифференциации приграничных регионов России и Финляндии The system of indicators of differentiation of the border regions of Russia and Finland Таблица 1 / Table 1 Обозначение Designation Значение показателя Indicator value X1 ВРП на душу населения GRP per capita X2 Численность населения Population X3 Среднедушевой доход Per capita income X4 Уровень безработицы Unemployment rate X5 Инвестиции в основной капитал Investments in fixed assets Источник: составлено автором. Source: compiled by the author. 1 Уровень жизни в Финляндии по сравнению с Россией. URL: https://reitinvest.top/ finlyandiya/uroven-zhizni-v-finlyandii-po-sravneniyu-s-rossiej-v-2018-go (дата обращения: 15.02.2022). Отбор показателей определялся на основании их соответствия следующим критериям: y показатели, которые позволяют провести процесс сопоставления данных; y влияние на экономическое развитие; y воздействие на уровень благосостояния населения и качество жизни (табл. 1). При проведении исследования использовался метод факторного анализа (центроидный метод Л. Терстоуна) в качестве основного методологического аппарата оценки, в рамках упрощенного аппроксимационного вычисления методом главных факторов. Аналитические работы проводились при помощи пакета прикладных программ Statistica. Результаты В работе рассматривались приграничные регионы национальных экономик России и Финляндии и проводился сравнительный анализ по ряду экономических и социальных показателей. Следует отметить, что статистические показатели в Российской Федерации и в Финляндии рассчитываются в разных валютах: в России - рубли, в Финляндии - евро. Для проведения сравнительного анализа необходимо сопоставить исследуемые показатели путем приведения к единой расчетной единице, которая может быть в рублях или в евро. Соотношение основано на использовании индикатора курса евро к российскому рублю, который позволяет привести исследуемый к единой валюте. При сопоставлении используется расчет валютного коэффициента, который позволяет произвести процесс соотношения показателей в случае, если в экономических расчетах применяются разные валюты. При помощи определения коэффициента можно выразить одну денежную эквиваленту через другую и определить соотношение по различным экономическим показателям. Процесс соотношения в валюте конвертации может быть рассчитан следующим образом: Cвк = KвCбк , K (1) вк где С в · стоимость продукции в валюте конвертации; K · курс валюты; С бк - стоимость продукции в базовой валюте; K - кратность. Полученный результат представлен в табл. 2. Первым этапом аналитических работ по предложенным показателям было построение корреляционных зависимостей по рассматриваемым факторам. Проведенное исследование выявило, что индикаторы обладают различным уровнем корреляции (табл. 3). Таблица 2 / Тable 2 Система показателей социально-экономического развития приграничных регионов России и Финляндии, 2020 г. System of indicators of socio-economic development of the border regions of Russia and Finland, 2020 Регионы Regions ВРП душа GRP per capita Население Population Среднедушевой доход Рer capita income Уровень безработицы Unemployment rate Инвестиции в основной капитал Investments in fixed assets Uusimaa 56 857,9 1 702 678 3489,75 6,40 25,373,9 Kymenlaakso 41 785,2 162 812 2249,67 7,70 1,247,3 Etela-Savo 39 126,9 126 921 1937,83 6,80 962,1 North Karelia 34 050,6 163 537 1967,42 10,40 1,194,0 North Ostrobothnia 36 058,1 71 664 2613,25 8,00 563 Kainuu 34 082,4 413 830 2108,92 8,40 4,042,9 Lapland 39 022 176 665 2310,75 8,30 1,687,9 Республика Карелия Republic of Karelia 7299,8 609 000 393,37 7,40 666,01 Ленинградская область Leningrad Oblast 9095,3 1 893 000 400,21 3,90 5820,38 Мурманская область Murmansk Oblast 11 455,8 733 000 559,64 5,40 2362,83 Источник: составлено автором на основании данных Росстата и Finstata. Source: compiled by the author, Rosstat and Finstata. Корреляционный анализ начинается с выбора переменных, между которыми будут оцениваться парные коэффициенты корреляции. Корреляционная матрица, составленная на основании социальных и экономических индикаторов, определила уровень зависимости между исследуемыми переменными. В рамках оценки парных коэффициентов корреляции отмечаются коэффициенты, для которых гипотеза о незначимости отвергается. При исследовании системы приграничных регионов России и Финляндии наиболее значимые коэффициенты наблюдаются: среднедушевой доход / ВРП душа - 0,98, уровень безработицы / население - -0,74. В результате компьютерной обработки данных в ППС Statistica были вычислены собственные значения главных факторов, дисперсии (табл. 4) Таблица 3 / Тable 3 Корреляционная матрица по исследуемым индикаторам Correlation matrix for the studied indicators Переменная Variable Корреляции / Correlations Построчное удаление ПД / Line-by-line deletion N = 10 ВРП душа GRP per capita Население Population Cреднедушевой доход Per capita income Уровень безработицы Unemployment rate Инвестиции в основной капитал Investments in fixed assets ВРП душа GRP per capita 1,00 -0,20 0,98 0,42 0,47 Население Population -0,20 1,00 -0,19 -0,74 0,71 Среднедушевой доход Per capita income 0,98 -0,19 1,00 0,45 0,49 Уровень безработицы Unemployment rate 0,42 -0,74 0,45 1,00 -0,29 Инвестиции в основной капитал Investments in fixed assets 0,47 0,71 0,49 -0,29 1,00 Источник: составлено автором. Source: compiled by the author. Собственные значения главных факторов Eigenvalues of the main factors Таблица 4 / Тable 4 Факторы Values Собст. значения (таблица данных). Выделение: главные компоненты Self-Values (Data Table). Selection: Main Components Собств. знач. Self values % общей дисперс. % total variance Кумулятивн. cобств. знач. Cumulative eigenvalues Кумулятивн., % Cumulative, % 1 2,529125 50,58249 2,529125 50,58249 2 2,132199 42,64397 4,661323 93,22647 Источник: составлено автором. Source: compiled by the author. Оценка собственных значений показала, что первые главные факторы несут большую информационную нагрузку. Полученные значения показали, что фактор № 1 может объяснить половину общей дисперсии. Фактор № 2 также имеет высокий процент, который составляет 42 %. Установленная связь между общим фактором и переменной определяет и формирует факторную нагрузку. Матрица факторных нагрузок главных факторов (фактор 1 и фактор 2) представлена в табл. 5. Матрица факторных нагрузок Factor loading matrix Таблица 5 / Тable 5 Переменные Variable value Факторные нагрузки (без вращ.). Выделение: главные компоненты (отмечены нагрузки > ,700000) Load Factor (No overload) Highlight: Main Components (Loads marked > ,700000) Фактор 1 / Factor 1 Фактор 2 / Factor 2 ВРП душа GRP per capita -0,926735 0,317152 Население Population 0,476725 0,850877 Среднедушевой доход Per capita income -0,934615 0,318203 Уровень безработицы Unemployment rate -0,720148 -0,554810 Инвестиции в основной капитал Investments in fixed assets -0,225616 0,947922 Общие дисциплины Total variants 2,529125 2,132199 Доля общ. Share of total variants 0,505825 0,426440 Источник: рассчитано автором. Source: compiled by the author. Матрица факторных нагрузок показывает, насколько социально-экономические индикаторы влияют на определение латентных факторов. Для матрицы справедливо выполнение следующих условий: 2 åaj1¶ = 2, 529125, 2 åaj 2 = 2,132199. Матрица факторных нагрузок позволяет записать следующее уравнение связи: F1 = . 1 2,529(-0,927 z11 -0,935z13 +0,720 z14 ) Между фактором 1 и признаками 1, 3, 4 устанавливается наиболее тесная связь. Наибольший вклад в величину фактора 1 вносит признак 3 - среднедушевые доходы. Большой вклад имеет признак 1 - ВРП на душу населения. На основании полученных данных матрицы факторных нагрузок можно говорить, что рост показателей ВРП на душу населения и среднедушевого дохода приводит к росту уровня благосостояния населения (табл. 5). Выявленные обратно пропорциональные зависимости по данным показа- 1 телям позволяют интепретировать фактор F как фактор, определяющий экономическое развитие. Матрица факторных нагрузок по второму обобщенному признаку позволяет записать следующее уравнение связи: F2 = 12,13(0,850 z 22 +0,947 z24 ) . На основании полученных данных матрицы факторных нагрузок можно говорить, что показатели инвестиции в основной капитал и численность населения имеют прямую зависиомость (табл. 5). Выявленная пропорциональная зави- 2 симость позволяет интепретировать фактор F как фактор «Обеспечение территории производственными ресурсами». n При расчете матрицы обобщающих признаков F получена возможность представления распределения значений выявленных факторов в разрезе рассматриваемых территорий (табл. 6). Матрица оценок элементов собственного вектора Matrix of eigenvector element estimates Таблица 6 / Тable 6 Регионы Regions F 1 F 2 Uusimaa -0,07 0,03 Kymenlaakso -0,10 0,33 Etela-Savo -0,11 0,42 North Karelia -0,12 0,33 North Ostrobothnia -0,11 0,75 Kainuu -0,12 0,13 Lapland -0,11 0,30 Республика Карелия Republic of Karelia -0,58 0,09 Ленинградская область Leningrad Oblast -0,47 0,03 Мурманская область Murmansk Oblast -0,37 0,07 Источник: рассчитано автором. Source: compiled by the author. 0,80 0,70 Oбеспеченность территории ресурсами Provision of the territory with resources Uusimaa Kymenlaakso 0,60 0,50 Etelä-Savo North Karelia 0,40 0,30 0,20 Kainuu Lapland Республика Карелия 0,10 Republic of Karelia Ленинградская область -0,70 -0,60 -0,50 -0,40 -0,30 0,00 -0,20 -0,10 0,00 Мурманская область Murmansk Oblast Экономическое развитие Economic development Рис. 1. Социально-экономическая дифференциация приграничных регионов России и Финляндии, 2020 г. Источник: составлено автором. Figure 1. Socio-economic differentiation of the border regions of Russia and Finland, 2020 Source: compiled by the author. В результате распределения значений факторов исследуемые приграничные территории следующим образом расположились на координатной пло- 1 скости, оси координат которой являются F 2 и F . Графическое расположение (рисунок) позволяет говорить о высокой степени дифференциации территории. Выделяется блок российских приграничных территорий и блок финских приграничных территорий. Вывод. В первый блок входят российские приграничные территории, в рамках данной совокупности наблюдается наименьшее значение по факто- 1 ру F 2 «экономическое развитие» и наименьшее значение по фактору F «обеспеченность территории ресурсами». Положение российских регионов можно объяснить более низким уровнем развития экономики по сравнению с приграничными районами Финляндии. Особого внимания заслуживает расположение на координатной плоскости приграничных регионов Финляндии. Экономическое развитие приграничных регионов Финляндии находится примерно на одинаковом уровне, что позволяет говорить о равных возможностях для экономического развития данных территории. По фактору обеспеченности ресурсной составляющей финские приграничные регионы расположились крайне неравномерно, что определяется факторной нагрузкой территории. Uusima - территория, имеющая высокий потенциал развития, характеризуется низким показателем ресурсной обеспеченности. Данный факт объясняется высокой численностью населения данной территории, которая существенно сокращает уровень ресурсной обеспеченности. Заключение В результате проведенного анализа оценки взаимосвязи социальноэкономических показателей приграничных регионов России и Финляндии была определена степень зависимости между различными экономическими индикаторами. Использование методов факторного анализа при наличии высокой дифференциации приграничных регионов Российской Федерации и Финляндии по показателям социально-экономического развития позволяет сделать к следующие выводы. 1. Рассматриваемые факторы и объясняющие признаки имеют вид прямой и обратной зависимости. Это подтверждается тем, что рост отдельных показателей приводит к росту значений факторов, вместе с тем рост других показателей может приводить к их уменьшению. 2. Расположение приграничных регионов на координатных осях определило высокий уровень различий приграничных регионов Российской Федерации и Финляндии, а также обусловило высокий уровень дифференциации относительно друг друга. 3. С точки зрения обеспеченности ресурсами наибольшие значения имеют финские приграничные регионы, максимальное значение North Ostrobothnia. 4. По уровню экономического развития наилучшие характеристики наблюдаются у финских приграничных регионов, максимальное значение имеет Uusimaa, минимальное значение - Республика Карелия. Оценка отдельных социально-экономических индикаторов позволила сформировать зависимость и определить тесноту связи между показателями. Полученные результаты могут быть использованы при написании стратегических документов развития территории.

About the authors

Marina V. Moroshkina

Institute of Economics, Karelian Research Centre, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: maribel74@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6520-4248

PhD in Economics, Senior Researcher, Institute of Economics

Al. Nevsky Prospect 50, Republic of Karelia, Petrozavodsk, 185039, Russian Federation

References

Supplementary files