Статья 'Антикризисная промышленная политика субъектов Российской Федерации в период пандемии COVID-19 ' - журнал 'Финансы и управление' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редакционный совет > Редакция > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Финансы и управление
Правильная ссылка на статью:

Антикризисная промышленная политика субъектов Российской Федерации в период пандемии COVID-19

Кошкин Андрей Вячеславович

ORCID: 0000-0001-9942-7722

аспирант, кафедра экономической теории и экономической политики, Санкт-Петербургский государственный университет

199034, Россия, г. Санкт-Петербург, наб. Университетская, 7-9

Koshkin Andrey Vyacheslavovich

Postgraduate student, Department of Economic Theory and Economic Policy, St. Petersburg State University

199034, Russia, Saint Petersburg, nab. University, 7-9

a.koshkin@spbu.ru
Щеглов Максим Юрьевич

ORCID: 0000-0003-1388-520X

магистр, кафедра экономической теории и экономической политики, Санкт-Петербургский государственный университет

199034, Россия, г. Санкт-Петербург, наб. Университетская, 7-9

Shcheglov Maksim Yur'evich

Master’s Student, Department of Economic Theory and Economic Policy, St. Petersburg State University

199034, Russia, Saint Petersburg, nab. University, 7-9

st069668@student.spbu.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Бит-Зая Георгий Александрович

ORCID: 0009-0007-9126-5846

студент, кафедра политических институтов и прикладных политических исследований, Санкт-Петербургский государственный университет

199034, Россия, Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург, наб. Университетская, 7-9

Bit-Zaya George Aleksandrovich

Student, Department of Political Institutions and Applied Political Research, St. Petersburg State University

199034, Russia, Saint Petersburg, nab. University, 7-9

st094247@student.spbu.ru
Калиниченко Анастасия Сергеевна

ORCID: 0009-0006-4789-9924

студент, кафедра политического управления, Санкт-Петербургский государственный университет

199034, Россия, г. Санкт-Петербург, наб. Университетская, 7-9

Kalinichenko Anastasia Sergeevna

Student, Department of Political Administration, St. Petersburg State University

199034, Russia, Saint Petersburg, nab. University, 7-9

st089468@student.spbu.ru
Михалева Диана Максимовна

ORCID: 0009-0000-4027-6579

студент, кафедра конституционного права, Санкт-Петербургский государственный университет

199034, Россия, г. Санкт-Петербург, наб. Университетская, 7-9

Mikhaleva Diana Maksimovna

Student, Department of Constitutional Law, St. Petersburg State University

199034, Russia, Saint Petersburg, nab. University, 7-9

st107486@student.spbu.ru

DOI:

10.25136/2409-7802.2024.1.69641

EDN:

GZQLQG

Дата направления статьи в редакцию:

21-01-2024


Дата публикации:

23-02-2024


Аннотация: Пандемия COVID-19 стала одним из первых, но совершенно точно не последним «черным лебедем» для мировой экономики. Региональные власти в России в период начала пандемии столкнулись с любопытной ситуацией. С одной стороны, они были поставлены перед фактом необходимости принятия каких-то управленческих решений по поддержанию своих региональных экономик, а, с другой стороны, они столкнулись с нехарактерной самостоятельностью и принципиально иным уровнем ответственности за результаты своей деятельности. Вследствие чего актуализируется вопрос оценки эффективности мер антикризисной промышленной политики субъектов РФ в период кризиса COVID-19. Цель настоящего исследования - поиск наиболее удачных мер государственной поддержки со стороны региональных властей в РФ в обозначенный период. Исследование базируется на концептуальной рамке Петербургской школы промышленной политики. В качестве статистических методов анализа используются описательная статистика, кластерный анализ, а также корреляционный анализ. Классифицированы 1196 мер антикризисной промышленной политики во всех 85 регионах РФ. Была построена диаграмма рассеивания регионов с показателями шкалы оценивания интенсивности антикризисной промышленной политики и шкалы влияния кризиса на социально-экономические показатели. Было выделено четыре кластера: (1) регионы, которые практически не проводили антикризисную промышленную политику и пострадали в период кризиса; (2) регионы, обладающие значительной экономической устойчивостью и скорее не прибегавшие к активной антикризисной политике; (3) регионы, значения показателей динамики социально-экономических показателей которых находятся среднем и ниже уровне, но проводимые в среднем более интенсивную антикризисную политику; (4) регионы, которые проводили активную антикризисную промышленную политику, и достигшие хороших социально-экономических показателей. Корреляционный анализ не выявил устойчивой связи между интенсивностью проводимой антикризисной политики и кризисной динамикой социально-экономических показателей. Отсутствие корреляции может означать, что либо региональная антикризисная промышленная политика в большинстве регионов скорее была неэффективной, либо существуют иные факторы, влияющие на антикризисную промышленную политику такие как качество управления. В исследовании также представлены регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры по мерам антикризисной промышленной политики для каждого из 4 кластеров.


Ключевые слова:

региональная экономика, промышленная политика, антикризисное управление, COVID-19, антрикризисная политика, региональная политика, антикризисная промышленная политика, меры промышленной политики, социально-экономическое развитие, коронавирус

Abstract: The COVID-19 pandemic was one of the first “black swan” for the global economy. Regional authorities in Russia were faced to support their regional economies but they were faced with uncharacteristic independence. The issue of assessing the effectiveness of regional anti-crisis industrial policy measures in Russia during the COVID-19 crisis is becoming urgent. The purpose of this study is to search for the most successful measures of regional support in Russia during the designated period. The study is based on the conceptual framework of the St. Petersburg School of Industrial Policy. Descriptive statistics, cluster analysis, and correlation analysis are used as statistical methods of analysis. 1196 anti-crisis industrial policy measures were classified in all 85 regions of the Russian Federation. A scatter diagram of regions was constructed with indicators of the scale for assessing the intensity of the anti-crisis industrial policy and the scale of the impact of the crisis on socio-economic indicators. Four clusters were identified: (1) regions that practically did not implement an anti-crisis industrial policy and suffered during the crisis; (2) regions that have significant economic stability and are less likely to resort to active anti-crisis policies; (3) regions, the values of indicators of the dynamics of socio-economic indicators of which are at an average and below level, but are pursuing, on average, a more intensive anti-crisis policy; (4) regions that pursued an active anti-crisis industrial policy and achieved good socio-economic indicators. Correlation analysis did not reveal a stable connection between the intensity of the anti-crisis policy and the crisis dynamics of socio-economic indicators. The study also presents leading regions and outsider regions in terms of anti-crisis industrial policy measures for each of the 4 clusters.


Keywords:

regional economy, industrial policy, anti-crisis management, COVID-19, anti-crisis policy, regional policy, anti-crisis industrial policy, industrial policy measures, socio-economic development, coronavirus

ВВЕДЕНИЕ

Пандемия COVID-19 стала одним из первых, но совершенно точно не последним «черным лебедем» для мировой экономики. Все два года, которые потребовались для написания работ данного цикла, наблюдается качественный и количественный рост про-кризисных факторов. В этих условиях изучения антикризисной парадигмы приобретает и безусловную актуальность, и неоспоримое прикладное значение.

В период начала пандемии наблюдался резкий рост мер, которые можно классифицировать как меры антикризисной промышленной политики (в ресурсно-отраслевой традиции трактовки данного термина) как в странах мира [1], так и в региональном разрезе внутри России [2]. Сама тема промышленной политики является в экономической теории весьма дискуссионной. С уверенностью можно говорить о существовании более 15 различных трактовок понятия «промышленная политика», которые в той или иной степени противоречат друг другу [3]. В широком смысле большую часть данных трактовок можно свести к дихотомии институционального и ресурсно-отраслевого подходов к трактовке промышленной политике.

Региональные власти в России в период начала пандемии столкнулись с любопытной ситуацией. С одной стороны они были поставлены перед фактом необходимости принятия каких-то управленческих решений по поддержанию своих региональных экономик, а с другой стороны они столкнулись с нехарактерной самостоятельностью и принципиально иным уровнем ответственности за результаты своей деятельности [4]. Это одновременно стимулировало поиск управленческих решений по антикризисному реагированию в региональных правительствах и профильных комиссиях региональных законодательных собраний. В условиях продолжающейся ресурсной ограниченности региональных бюджетов анализ спектра разработанных мер поддержки региональных экономик также представляет значимость [5].

Период пандемии COVID-19 локализирован в датах с февраля 2020 года по февраль 2022 года. Мы совершенно точно можем сказать, что основной массив мер государственной поддержки, связанных с началом пандемии, был сконцентрирован на весне 2020 года, но для выявления более детальных последующих мер поддержки период исследования 2020 года был расширен по февраль включительно. Февраль же 2022 года является месяцем начала военных действий, которые затмили всё кризисное значение пандемии. После февраля 2022 года невозможно сказать, было ли то или иное решение направлено на купирование кризисных факторов пандемии или последствий военных действий и сопряжённых с ними актов экономической дискриминации Российской Федерации в рамках мировой экономики.

Сама теория о существовании антикризисной промышленной политики как единой для всех остальных типов трансформационной формы промышленной политики имеет принципиальную научную новизну. Представляется, что анализ значительного по своим объемам эмпирического материала в рамках теории об отдельном типе антикризисной промышленной политики несет определенную научную ценность с точки зрения вклада в верификацию данной теории.

МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДЫ

Методологическим основанием данной работы является широкий спектр работ по промышленной политике, включая её теоретическую концептуализацию. Так, в основу данного исследования легли теоретические модели и концепции промышленной политики Ф.Ф. Рыбакова [6], Д. Родрика [7; 8; 9; 10] и представителя Петербургской школы промышленной политики В.Ю. Пашкуса [11]. В отношении сущности антикризисного управления и государственного антикризисного регулирования работа опирается на монографию Н.Ф. Чеботарева «Государственное антикризисное регулирование и вызовы новой реальности» [12], а также на исследования Лишенко и Мечиковой [13].

Современные исследования промышленной политики в основном базируются на двух подходах: ресурсно-отраслевом и институциональном [14]. В числе авторов, придерживающихся ресурсно-отраслевого подхода, можно выделить: М. Окуно-Фудживара, К. Сузумура [15], Л. Отис, Дж. Грехем [16], Ф.Ф. Рыбаков [17], В.Ю. Пашкус, А.Б. Асадулаев и Ж.А. Алиаскарова [18]. Институционального подхода к трактовке понятия «промышленная политика» придерживаются Дж. Форман-Пек, Дж. Фредерико Дж. [19], Д. Родрик, А.И. Татаркин и О.А. Романова [20], Н.Д. Кондратьев [21].

Важной частью терминологического аппарата настоящей работы является понятие «антикризисная промышленная политика». В данном исследовании под антикризисной промышленной политике авторы будут понимать «совокупность мер государственной политики, нацеленных на компенсацию кризисных эффектов в отношении рамочных условий для хозяйствующих субъектов в промышленности, а также аналогичных мер по минимизации негативного эффекта предполагаемого кризиса в будущем».

Данное определение сформулировано в традиции Петербургской школы промышленной политики и в парадигме ресурсно-отраслевого подхода к трактовке понятия «промышленная политика». Ресурсно-отраслевой подход в целом соответствует наиболее распространенному пониманию термина «промышленная политика» («industrial policy») в западной экономической науке и пересекается с терминами «отраслевая» или «секторальная» политика, которая предполагает действия государства, направленные на поддержку или развитие конкретных секторов и отраслей экономики. К тому же, трактовки, содержащиеся в указах президента, федеральных законах и государственных программах также скорее отражают позицию ресурсно-отраслевого подхода, чем альтернативного ему институционального. В качестве ярких примеров тому можно назвать майские указы Президента РФ 2018 года (О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года: указ Президента РФ), ФЗ-N488 «О промышленной политике Российской Федерации» и Концепцию промышленной политики Санкт-Петербурга до 2025 года.

В ходе исследования различных мер антикризисного регулирования стран мира [1; 22] было отмечено, что вне зависимости от действующего в стране типа промышленной политики её спектр мер антикризисной промышленной политики похож на такие же спектры мер других стран. В ходе данного исследования был проанализирован опыт 9 стран по введению 47 специализированных решений (мер). По итогам исследования антикризисной промышленной политики 9 стран мира и 32 регионов РФ в период пандемии COVID-19 наиболее популярными мерами антикризисной промышленной политики могут быть названы: налоговые льготы, отраслевые социальные выплаты и льготы по муниципальной и государственной аренде для малых и средних предприятий. Вероятно, на популярность конкретно данных мер оказал влияние характер изучаемого кризиса.

Анализ антикризисной промышленной политики регионов России на выборке в 32 региона и 91 специализированном решении показал, что антикризисный характер промышленной политики изменил сам спектр принимаемых решений [23]. Однако, если в случае со странами можно было говорить о сужении спектра ввиду разнородности типов промышленной политики, то в рамках изучения антикризисной промышленной политики субъектов РФ наблюдалось, наоборот, расширение спектра мер промышленной политики.

Многообразие мер возможных для государственного вмешательства на уровне регионального правительства или региональной легислатуры необходимо свести до конечного списка. В рамках данного исследования авторы предлагают выделить следующие меры экономической политики региона:

      • льготы по аренде региональной и муниципальной собственности;
      • налоговые льготы;
      • финансовая и консультационная поддержка экспортеров;
      • гранты социальным предпринимателям;
      • прямая финансовая поддержка бизнеса;
      • единовременные выплаты определенным категориям граждан;
      • продолжительные выплаты соцработникам;
      • отраслевые субсидии;
      • отсрочки платежей по ЖКХ;
      • увеличение закупок у МСП.

Важно заметить, что включение в определение мер, направленных на предвосхищение негативных кризисных эффектов, является дискуссионным вопросом. Так, подобная антикризисная деятельность государства не привязана к переходу к режиму антикризисной промышленной политики и может вестись задолго до кризиса в рамках принятого в стране типа промышленной политики. Как показывает опыт изучения антикризисной монетарной политики, подразделение антикризисных мер на проактивные и реактивные имеет исследовательский потенциал. В свою очередь, анализ типологизации различных видов промышленной политики подтверждает применимость дихотомии проактивностьреактивность к концепции промышленной политики.

В статье проактивность или реактивность тех или иных мер также представляет значимость. Насколько в той или иной ситуации региональное правительство выступает в качестве предвосхищающего актора или его действия продиктованы совершенно неотлагаемой потребностью их принятия? Правительство может ограничиваться исключительно реакцией на текущие проблемы промышленного сектора или может пытаться предугадать развитие ситуации и принять решение проблемы еще до того, как проявятся первые симптомы самой проблемы. В рамках рассматриваемой в данной работе темы большинство мер будет очевидно направлено на устранение негативных последствий пандемии COVID-19, хотя экстренная мобилизация производственных мощностей под создание вакцины действительно может быть определена как мера, направленная на непосредственное устранение причины кризиса.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Для анализа мер региональной антикризисной политики была проанализирована вся генеральная совокупность регионов РФ (85 регионов за период с 01.02.2019 по 01.02.2022). Общее число проанализированных и типологизированных мер антикризисной промышленной политики субъектов Федерации составило 1196. Была составлена сводная таблица частотности использования типов антикризисной промышленной политики по федеральным округам Российской Федерации (Таблица 1).

Таблица 1. Частота мер антикризисной промышленной политики по федеральным округам РФ.

Классификационный тип

ЦФО

СЗФО

ЮФО

СКФО

ПФО

УФО

СФО

ДВФО

Финансовая и консультационная поддержка экспортёров

87

65

20

28

10

13

31

48

Увеличение закупок у МСП

1

-

-

-

-

1

-

-

Прямая финансовая поддержка бизнеса

121

109

8

8

22

9

14

69

Налоговые льготы

30

27

2

1

4

2

11

13

Отраслевые субсидии

8

5

1

49

2

15

38

5

Льготы по аренде муниципальной и региональной собственности

17

6

8

15

2

2

9

7

Единовременные выплаты отдельным категориям граждан

13

10

5

13

15

7

13

4

Продолжительные выплаты соцработникам

22

7

11

32

15

11

17

2

Отсрочки платежей по ЖКХ

9

8

1

9

-

-

21

8

Источник: составлено авторами на основании анализа сайтов региональных администраций.

Стоит отметить значительную неравномерность распределения типов мер, задействованных регионами федеральных округов. Это позволяет сделать предположение о влиянии фактора федерального округа в формировании антикризисной промышленной политики региона. Это может быть следствием схожего географического положения (особенно актуально для регионов ДВФО) или определенных управленческих традиций в рамках курирующих полномочных представителей президента в федеральных округах. Выделение типа «Увеличение закупок у МСП» себя совершенно не оправдало.

Для оценки интенсивности антикризисной промышленной политики субъектов Российской Федерации был использован эмпирический материал, собранный на предыдущем этапе исследования. Так, учитывалось число мер антикризисной промышленной политики и масштаб антикризисной промышленной политики. Масштаб определялся исходя из объёма расходов консолидированного бюджета субъекта РФ по разделам (мобилизационная подготовка экономики, Национальная экономика и Социальная политика), разделенных на ВРП за 2020 г. и 2021 г. в текущих ценах, а также доли этих расходов в консолидированном бюджете субъекта РФ за 2020 г. и 2021 г.. При расчете долей применялось округление процентов до сотых долей. Так, получилось 4 вспомогательных показателя: доля расходов от ВРП 2020 г., доля расходов от ВРП 2021 г., доля этих расходов в консолидированном бюджете субъекта РФ за 2020 г и 2021 г. Каждый из вспомогательных показателей переводился в рейтинговую шкалу от 0 до 10. Итоговый масштаб мер – сумма баллов четырех показателей, трансформированные по вспомогательной 4-балльной шкале (незначительный (1) – малый (2) – средний (3) – значительный (4)).

Для итоговой оценки мер применялась функция умножение показателя «число мер» на «оценку масштаба мер» с последующим переводом в шкалу от 1 до 30, где 1 – наименее интенсивная политика, а 30 – наиболее интенсивная. Таблица с числом мер антикризисной промышленной политики и итоговой оценкой по данной шкале представлены в таблице ниже (Таблица 2).

Таблица 2. Меры антикризисной промышленной политики регионов и их оценка.

Субъект федерации

Число мер

Масштаб мер (4-балльная шкала)

Оценка (индекс)

Перевод в 30-балльную шкалу

Центральный федеральный округ

Белгородская область

10

1

10

3

Брянская область

4

3

12

3

Владимирская область

7

3

21

5

Воронежская область

12

2

24

6

Ивановская область

33

2

66

17

Калужская область

14

2

28

7

Костромская область

14

2

28

7

Курская область

17

2

34

9

Липецкая область

24

2

48

12

Москва

30

2

60

15

Московская область

12

1

12

3

Орловская область

11

2

22

6

Рязанская область

48

2

96

24

Смоленская область

13

3

39

10

Тамбовская область

4

2

8

2

Тверская область

10

2

20

5

Тульская область

40

2

80

20

Ярославская область

5

2

10

3

Северо-Западный федеральный округ

Архангельская область

18

1

18

5

Вологодская область

25

2

50

13

Калининградская область

8

4

32

8

Республика Карелия

24

3

72

18

Республика Коми

15

1

15

4

Ленинградская область

30

1

30

8

Мурманская область

4

1

4

1

Ненецкий автономный округ

3

2

6

2

Новгородская область

14

3

42

11

Псковская область

10

3

30

8

Санкт-Петербург

23

1

23

6

Южный федеральный округ

Республика Адыгея

10

4

40

10

Астраханская область

6

2

12

3

Волгоградская область

7

3

21

5

Республика Калмыкия

5

1

5

1

Краснодарский край

7

2

14

4

Ростовская область

8

3

24

6

Республика Крым

6

3

18

5

Севастополь

6

4

24

6

Северо-Кавказский федеральный округ

Республика Дагестан

16

3

48

12

Республика Ингушетия

21

3

63

16

Кабардино-Балкарская республика

30

4

120

30

Карачаево-Черкесская республика

38

3

114

29

Республика Северная Осетия

18

2

36

9

Ставропольский край

20

3

60

15

Чеченская республика

15

4

60

15

Приволжский федеральный округ

Республика Башкортостан

4

2

8

2

Кировская область

6

3

18

5

Республика Марий Эл

6

3

18

5

Республика Мордовия

3

2

6

2

Нижегородская область

5

2

10

3

Оренбургская область

7

2

14

4

Пензенская область

3

2

6

2

Пермский край

6

2

12

3

Самарская область

9

2

18

5

Саратовская область

6

2

12

3

Республика Татарстан

6

2

12

3

Удмуртская республика

3

1

3

1

Ульяновская область

5

2

10

3

Чувашская республика

4

2

8

2

Уральский федеральный округ

Курганская область

5

3

15

4

Свердловская область

10

1

10

3

Тюменская область

9

3

27

7

Ханты-Мансийский автономный округ

8

1

8

2

Челябинская область

7

1

7

2

Ямало-Ненецкий автономный округ

8

1

8

2

Сибирский федеральный округ

Республика Алтай

22

3

66

17

Алтайский край

21

3

63

16

Иркутская область

20

2

40

10

Кемеровская область

30

2

60

15

Красноярский край

10

2

20

5

Новосибирская область

23

2

46

12

Омская область

11

3

33

8

Томская область

9

2

18

5

Республика Тыва

8

4

32

8

Республика Хакасия

10

1

10

3

Дальневосточный федеральный округ

Амурская область

16

3

48

12

Республика Бурятия

33

2

66

17

Еврейская автономная область

4

3

12

3

Забайкальский край

17

3

51

13

Камчатский край

18

3

54

14

Магаданская область

7

1

7

2

Приморский край

8

2

16

4

Республика Саха (Якутия)

12

1

12

3

Сахалинская область

26

2

52

13

Хабаровский край

9

2

18

5

Чукотский автономный округ

5

1

5

1

Источник: составлено авторами на основании данных Федерального казначейства РФ: https://roskazna.gov.ru/ispolnenie-byudzhetov/konsolidirovannye-byudzhety-subektov/974/

Для оценки динамики социально-экономических показателей было принято решение использовать данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат). Для анализа и последующего шкалирования регионов были собраны данные по динамике ВРП на душу населения, по динамике показателя безработицы, а также по динамике индекса потребительских цен в регионах. Для каждого показателя использовалась ранговая шкала с последующим переводом в балльную шкалу оценивания в диапазоне от 0 до 10, где значение 0 отмечает наиболее пострадавшие с точки зрения анализируемых показателей регионы, а значение 10 наименее пострадавшие регионы. При ранжировании регионов по показателям в случае идентичности их показателей (округленных до сотых) регионы занимали идентичное место в рейтинге.

Столбец «ВРП на душу» представляет собой отношение разницы между ВРП на душу за 2021 год и ВРП на душу за 2020 год к ВРП на душу за 2021 год в процентах. Столбец безработица отражает динамику показателя численности безработных от 15 лет и старше в процентном соотношении уровня безработицы 2020 года по отношению к 2021 году. Столбец «Темпы инфляции» отражает разницу между индексом потребительских цен в регионе за 2021 год и тем же индексом за 2020 год. Данный столбец призван показать динамику темпов инфляции в регионах. Расчёты проведены авторами самостоятельно на основании данных, представленных в статистическом сборнике «Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022 г.».

Суммарная оценка воздействия на динамику социально-экономических показателей регионов в период кризиса COVID-19 представляет собой сложение оценок всех трех показателей. Таким образом, оценка динамики социально-экономических показателей представляет собой шкалу с рейтинговой оценкой до 30 баллов. Таблица с данными по вышеописанной шкале представлена ниже (Таблица 3).

Таблица 3. Оценка динамики социально-экономических показателей регионов в период кризиса COVID-19.

Субъект федерации

ВРП на душу

Оценка

Безработица

Оценка

Темпы инфляции

Оценка

Сумм. Оценка

Центральный федеральный округ

Белгородская область

-0,26

3

-0,7

3

4,2

2

8

Брянская область

-0,12

7

-0,6

2

4,1

2

11

Владимирская область

-0,25

4

-1,7

6

3,6

4

14

Воронежская область

7,5

10

-0,5

2

2,4

7

19

Ивановская область

-0,1

8

-0,9

3

4,1

2

13

Калужская область

-0,15

6

-0,7

3

3,2

5

14

Костромская область

-0,15

6

-1,1

4

3,3

5

15

Курская область

-0,23

4

-0,9

3

4

3

10

Липецкая область

-0,27

3

-0,1

1

3

5

9

Москва

-0,17

6

0

0

3,3

5

11

Московская область

-0,2

5

-0,2

1

5,1

0

6

Орловская область

-0,16

6

-1,4

5

3,9

3

14

Рязанская область

-0,13

7

-1,4

5

3,2

5

17

Смоленская область

-0,13

7

-0,3

1

2,7

6

14

Тамбовская область

-0,12

7

-0,7

3

4,2

2

12

Тверская область

-0,12

7

-0,5

2

3,9

3

12

Тульская область

-0,18

6

-0,6

2

2,6

6

14

Ярославская область

-0,11

7

-1,4

5

3,8

3

15

Северо-Западный федеральный округ

Архангельская область

-0,26

3

-0,7

3

4,9

1

7

Вологодская область

-0,38

1

-1,4

5

4

3

9

Калининградская область

-0,19

5

-0,9

3

4,4

2

10

Республика Карелия

-0,92

0

-2,1

7

3,3

5

12

Республика Коми

-0,28

3

-0,7

3

0,9

9

15

Ленинградская область

-0,16

6

-1,6

6

3,9

3

15

Мурманская область

-0,26

3

-1,9

7

3,1

5

15

Ненецкий автономный округ

-0,43

0

-0,3

1

0,3

10

11

Новгородская область

-0,18

6

-1,7

6

1,8

8

20

Псковская область

-0,08

9

-1,8

6

3,2

5

20

Санкт-Петербург

-0,43

0

-0,9

3

4

3

6

Южный федеральный округ

Республика Адыгея

-0,16

6

-0,3

1

3,1

5

12

Астраханская область

-0,19

5

-0,2

1

3,6

4

10

Волгоградская область

-0,07

9

-2,7

9

2,9

6

24

Республика Калмыкия

-0,06

9

-0,6

2

5,2

0

11

Краснодарский край

-0,16

6

-0,7

3

4,2

2

11

Ростовская область

-0,15

6

-1

4

3,4

4

14

Республика Крым

-0,12

7

-0,5

2

3,5

4

13

Севастополь

-0,15

6

-0,4

2

4,4

2

10

Северо-Кавказский федеральный округ

Республика Дагестан

-0,09

8

-0,6

2

4,5

1

11

Республика Ингушетия

-0,08

9

1,1

0

3,1

5

14

Кабардино-Балкарская республика

-0,09

8

-3,1

9

2,8

6

23

Карачаево-Черкесская республика

-0,12

7

-2,4

8

2,3

7

22

Республика Северная Осетия

-0,15

6

-2

7

4,1

2

15

Ставропольский край

-0,17

6

-0,9

3

3,3

5

14

Чеченская республика

-0,06

9

-4

10

2,6

6

25

Приволжский федеральный округ

Республика Башкортостан

-0,15

6

-1,6

6

3,7

4

16

Кировская область

-0,17

6

-0,5

2

3,9

3

11

Республика Марий Эл

-0,1

8

-1,5

5

2,7

6

19

Республика Мордовия

-0,1

8

-1,1

4

3,3

5

17

Нижегородская область

-0,15

6

-0,4

2

2,3

7

15

Оренбургская область

-0,25

4

-1,2

5

3,8

3

12

Пензенская область

-0,09

8

-0,8

3

2,2

7

18

Пермский край

-0,2

5

-1,1

4

4,4

2

11

Самарская область

-0,23

4

-0,9

3

3,2

5

12

Саратовская область

-0,15

6

-1,1

4

2

8

18

Республика Татарстан

-0,23

4

-1

4

3,9

3

11

Удмуртская республика

-0,18

6

-1,8

6

3,5

4

16

Ульяновская область

-0,12

7

-0,6

2

3,1

5

14

Чувашская республика

-0,12

7

-1,3

5

3,7

3

15

Уральский федеральный округ

Курганская область

-0,1

8

-0,6

2

3,1

5

15

Свердловская область

-0,17

6

-1,7

6

3,9

3

15

Тюменская область

-0,35

2

-0,4

2

2,6

6

10

Ханты-Мансийский автономный округ

-0,4

1

-0,4

2

1,6

9

12

Челябинская область

-0,21

5

-1,9

7

2,1

8

20

Ямало-Ненецкий автономный округ

-0,33

2

-0,3

1

3,1

5

8

Сибирский федеральный округ

Республика Алтай

-0,11

7

-2

7

4,1

2

16

Алтайский край

-0,21

5

-0,4

2

4,8

1

8

Иркутская область

-0,22

4

-1,7

6

3,8

3

13

Кемеровская область

-0,42

1

-1,3

5

4,6

1

7

Красноярский край

-0,11

7

-2,4

8

4,3

2

17

Новосибирская область

-0,16

6

-0,6

2

4,8

1

9

Омская область

-0.09

8

-2,4

8

4,5

1

17

Томская область

-0,22

4

-1,8

6

3,2

5

15

Республика Тыва

-0,07

9

-3

9

2,7

6

24

Республика Хакасия

-0,13

7

-2,3

8

4,2

2

17

Дальневосточный федеральный округ

Амурская область

-0,15

6

-0,8

3

-0,9

10

19

Республика Бурятия

-0,11

7

-1

4

3,4

4

15

Еврейская автономная область

-0,2

5

-0,7

3

2,4

7

15

Забайкальский край

-0,13

7

-0,5

2

4,1

2

11

Камчатский край

-0,12

7

-0,3

1

3,4

4

12

Магаданская область

-0,09

8

-0,7

3

3,6

4

15

Приморский край

-0,15

6

-1,3

5

2,4

7

18

Республика Саха (Якутия)

-0,3

2

-0,5

2

2,2

7

11

Сахалинская область

-0,19

5

-0,3

1

1,2

9

15

Хабаровский край

-0,13

7

-0,9

3

1,3

9

19

Чукотский автономный округ

-0,2

5

-1,8

6

3,9

3

14

Источник: составлено авторами на основании Сборника РОССТАТ «Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022 г.».

Представим показатель шкалы оценивания интенсивности антикризисной промышленной политики значением по оси абсцисс, а показатель шкалы влияния кризиса на социально-экономические показатели значением по оси ординат. В результате был построен график, диаграммы рассеивания регионов по указанным переменным. (Рисунок 1.)

Рисунок 1. Диаграмма рассеивания оценки интенсивности антикризисной промышленной политики и влияния кризиса на социально-экономические показатели региона.

Источник: составлено авторами на основании Таблицы 2 и Таблицы 3.

Для большей наглядности введём отдельное обозначение для регионов каждого федерального округа. В таком случае график преобразится следующим образом (Рисунок 2.).

Рисунок 2. Диаграмма рассеивания оценки интенсивности антикризисной промышленной политики и влияния кризиса на социально-экономические показатели федеральных округов РФ.

Источник: составлено авторами на основании Таблицы 2 и Таблицы 3.

Самым очевидным вариантом для интерпретации полученных данных может быть корреляционный анализ – поиск взаимозависимости интенсивности проводимой регионами антикризисной промышленной политики и кризисной динамики социально-экономических показателей. Поиск корреляции осуществлялся по следующей формуле, где и являются средними значениями массивов:

Значение коэффициента корреляции для данного ряда данных составила 0,165, что не позволяет говорить о наличии существенной корреляции. Так, мы не можем подтвердить наличие существенных связей между показателями интенсивности промышленной антикризисной промышленной политики и динамике социально-экономических показателей регионов РФ.

Исходя из полученных результатов, авторы решили классифицировать и кластеризировать регионы по оценке влияния кризиса на социально-экономическое развитие региона и оценке интенсивности мер антикризисной политики.

Кластеризация осуществлялась с помощью метода Варда и квадрата Евклидового расстояния. Перед кластеризацией авторы стандартизировали данные показателей оценки влияния кризиса на социально-экономическое развитие региона и оценки интенсивности мер антикризисной политики.

Кластерный анализ показал четыре основных кластера (Рисунок 3 и Таблица 4):

(1) регионы, которые практически не проводили антикризисную промышленную политику и пострадали в период кризиса;

(2) регионы, обладающие значительной экономической устойчивостью и скорее не прибегавшие к активной антикризисной политике;

(3) регионы, значения показателей динамики социально-экономических показателей которых находятся среднем и ниже уровне, но проводимые в среднем более интенсивную антикризисную политику;

(4) регионы, которые проводили активную антикризисную промышленную политику, и достигшие хороших социально-экономических показателей.

Рисунок 3. Кластеризация регионов по оценке интенсивности антикризисной промышленной политики и влиянию кризиса на социально-экономические показатели регионов.

Источник: составлено авторами на основании Таблицы 2 и Таблицы 3.

Таблица 4. Принадлежность регионов к кластерам.

Принадлежность к кластеру

Итого

1

2

3

4

Регионы

Архангельская область

1

0

0

0

1

Астраханская область

1

0

0

0

1

Белгородская область

1

0

0

0

1

Брянская область

1

0

0

0

1

Калининградская область

1

0

0

0

1

Кировская область

1

0

0

0

1

Краснодарский край

1

0

0

0

1

Курская область

1

0

0

0

1

Московская область

1

0

0

0

1

Ненецкий автономный округ

1

0

0

0

1

Оренбургская область

1

0

0

0

1

Пермский край

1

0

0

0

1

Республика Калмыкия

1

0

0

0

1

Республика Крым

1

0

0

0

1

Республика Саха (Якутия)

1

0

0

0

1

Республика Татарстан

1

0

0

0

1

Самарская область

1

0

0

0

1

Санкт-Петербург

1

0

0

0

1

Севастополь

1

0

0

0

1

Тамбовская область

1

0

0

0

1

Тверская область

1

0

0

0

1

Тюменская область

1

0

0

0

1

Ханты-Мансийский автономный округ

1

0

0

0

1

Ямало-Ненецкий автономный округ

1

0

0

0

1

Амурская область

0

1

0

0

1

Владимирская область

0

1

0

0

1

Волгоградская область

0

1

0

0

1

Воронежская область

0

1

0

0

1

Еврейская автономная область

0

1

0

0

1

Калужская область

0

1

0

0

1

Костромская область

0

1

0

0

1

Красноярский край

0

1

0

0

1

Курганская область

0

1

0

0

1

Ленинградская область

0

1

0

0

1

Магаданская область

0

1

0

0

1

Мурманская область

0

1

0

0

1

Нижегородская область

0

1

0

0

1

Новгородская область

0

1

0

0

1

Омская область

0

1

0

0

1

Орловская область

0

1

0

0

1

Пензенская область

0

1

0

0

1

Приморский край

0

1

0

0

1

Псковская область

0

1

0

0

1

Республика Башкортостан

0

1

0

0

1

Республика Коми

0

1

0

0

1

Республика Марий Эл

0

1

0

0

1

Республика Мордовия

0

1

0

0

1

Республика Северная

0

1

0

0

1

Республика Тыва

0

1

0

0

1

Республика Хакасия

0

1

0

0

1

Ростовская область

0

1

0

0

1

Саратовская область

0

1

0

0

1

Свердловская область

0

1

0

0

1

Смоленская область

0

1

0

0

1

Томская область

0

1

0

0

1

Удмуртская республика

0

1

0

0

1

Ульяновская область

0

1

0

0

1

Хабаровский край

0

1

0

0

1

Челябинская область

0

1

0

0

1

Чеченская республика

0

1

0

0

1

Чувашская республика

0

1

0

0

1

Чукотский автономный

0

1

0

0

1

Ярославская область

0

1

0

0

1

Алтайский край

0

0

1

0

1

Вологодская область

0

0

1

0

1

Забайкальский край

0

0

1

0

1

Ивановская область

0

0

1

0

1

Иркутская область

0

0

1

0

1

Камчатский край

0

0

1

0

1

Кемеровская область

0

0

1

0

1

Липецкая область

0

0

1

0

1

Москва

0

0

1

0

1

Новосибирская область

0

0

1

0

1

Республика Адыгея

0

0

1

0

1

Республика Алтай

0

0

1

0

1

Республика Бурятия

0

0

1

0

1

Республика Дагестан

0

0

1

0

1

Республика Ингушетия

0

0

1

0

1

Республика Карелия

0

0

1

0

1

Сахалинская область

0

0

1

0

1

Ставропольский край

0

0

1

0

1

Тульская область

0

0

1

0

1

Кабардино-Балкарская республика

0

0

0

1

1

Карачаево-Черкесская республика

0

0

0

1

1

Рязанская область

0

0

0

1

1

Итого

24

39

19

3

85

Источник: составлено авторами на основании Таблицы 2 и Таблицы 3.

Строгой зависимости между принадлежности региона к федеральному округу и его кластеру не было обнаружено. Тем не менее, мы можем отметить, что почти все регионы Приволжского федерального округа в кластере 2, а Уральского и Южного федеральных округов – на границе 2 и 1 кластеров. Кластер 3 в основном представлен регионами Дальневосточного и Сибирского и федеральных округов. А немногочисленный кластер 4 состоит из Рязанской области (Центральный федеральный округ), а также Кабардино-Балкарской и Карачаево-Черкесской республик (Северо-Кавказский федеральный округ). Относительно высокие показатели последних двух регионов – следствие активных бюджетных расходов и относительная устойчивость к экономическим кризисным вследствие их отраслевой промышленной специализации.

Перед тем как переходить к заключению выделим регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры по мерам антикризисной промышленной политики по каждому кластеру (Таблица 5).

Таблица 5. Регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры по эффективности антикризисной промышленной политике.

Кластер (1)

Кластер (2)

Кластер (3)

Кластер (4)

Регионы-лидеры

Республика Крым

Чеченская республика

Республика Алтай

Кабардино-Балкарская республика, Карачаево-Черкесская республика

Регионы-аутсайдеры

Московская область, Санкт-Петербург

Смоленская область, Чукотский автономный округ

Кемеровская область

Рязанская область

Источник: составлено авторами на основании Таблицы 2, Таблицы 3 и Таблицы 4.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Сравнительный анализ региональной антикризисной промышленной политики субъектов РФ был представлен в рамках пяти факторов, разделенных по двум шкалам. Первая шкала измеряла интенсивность антикризисной промышленной политики и использовала число мер антикризисной промышленной политики, а также масштаб мер антикризисной политики. В спорных случаях обращалось внимание на разнообразие мер антикризисной промышленной политики в регионе. Вторая шкала измеряла влияние кризиса на социально-экономические показатели регионов и использовала для этого динамику ВРП на душу населения, динамику численности безработных от 15 лет и старше, а также динамику темпов прироста инфляции. По итогам подобного шкалирования каждый регион получил две оценки по 30-балльной шкале, которые образовали ряд данных для корреляционного и кластерного анализа.

В ходе корреляционного анализа корреляция выявлена не была. Данный результат является особенно любопытным. Он может означать одно из двух: либо в расчётах шкал были допущены ошибки, либо региональная антикризисная промышленная политика России на анализируемом участке времени не связана с объемами финансирования. Это открывает широкий простор для дальнейших исследований, так как подобный результат требует дополнительной верификации. Для того чтобы считать озвученный смелый вывод полноценно доказанным представляется разумным в значительной степени расширить число анализируемых социально-экономических показателей в будущих исследованиях. Также возможным вариантом совершенствования методики оценки интенсивности проводимой антикризисной промышленной политики регионов РФ представляется включение параметра эффективности управления региональных правительств (качество политических институтов и качество управления).

Для более наглядного кластерного анализа была построена диаграмма рассеивания регионов с параметрами шкал оценивания интенсивности антикризисной промышленной политики и результатом шкалирования влияния кризиса на социально-экономические показатели региона. Было выделено четыре кластера:

(1) регионы, которые практически не проводили антикризисную промышленную политику и пострадали в период кризиса;

(2) регионы, обладающие значительной экономической устойчивостью и скорее не прибегавшие к активной антикризисной политике;

(3) регионы, значения показателей динамики социально-экономических показателей которых находятся среднем и ниже уровне, но проводимые в среднем более интенсивную антикризисную политику;

(4) регионы, которые проводили активную антикризисную промышленную политику, и достигшие хороших социально-экономических показателей.

Явной связи между принадлежностью региона к федеральному округу и кластеру обнаружено не было. Однако было отмечено, что значительная часть регионов Приволжского федерального округа в кластере 2, а Уральского и Южного федеральных округов – на границе 2 и 1 кластеров. Кластер 3 в основном был представлен регионами Дальневосточного и Сибирского и федеральных округов

На основании кластеризации регионов были выделены регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры для каждого кластера, исходя из оценки динамики влияния кризиса на социально-экономические показатели регионов.

Также была составлена сводная таблица частотности использования различных видов мер антикризисной промышленной политики. Представляется уместным напомнить, что сама классификация является авторской и нуждается в определенного рода доработке. Так, было замечено, что наблюдается чрезмерная дифференциация типов мер по частотности использования. Это говорит о необходимости совершенствования классификации мер антикризисной промышленной политики. Отдельные типы нуждаются в детализации, а некоторые необходимо рассмотреть на предмет объединения с другими типами. Представляется уместным заметить также и то, что дифференциация по отдельным типам может быть вызвана не проблемами классификации, а может быть следствием схожего географического положения (особенно актуально для регионов ДВФО) или определенных управленческих традиций в рамках курирующих полномочных представителей президента в федеральных округах.

Таким образом, можно заключить перспективами дальнейшего исследования, которое, несомненно, будет продолжено. Необходимо расширить число анализируемых социально-экономических показателей и включить в анализ данные за 2022 год, проанализировать возможность наличия факторов устойчивости уязвимости у регионов-лидеров и регионов-аутсайдеров, усовершенствовать саму классификацию мер антикризисной промышленной политики и повторно провести корреляционный и кластерный анализ. В таком случае, на основании полученных результатов, можно будет с определенной долей уверенности говорить об эффективности отдельной региональной антикризисной промышленной политики, а также об эффективности отдельных мер антикризисной промышленной политики в региональной плоскости.

Библиография
1. Koshkin A., Rakhman Khashimi M., Sharagina A. et al. Return to a Sustainable Economy Classification of Anti-Crisis Industrial Policy Measures of States in a Market Economy // Proceedings of the Second Conference on Sustainable Development: Industrial Future of Territories / Ed. by Yakov Silin. Ekaterinburg: Atlantis Press, 2021. P. 273-278.
2. Koshkin A.V., Koltsova A.A., Pashkus N.A. et al. Regional Tax Incentives as an Option for Implementing Anti-Crisis Industrial Policy: On the Example of Russian Regional Tax Policy During the COVID-19 Pandemic // Proceedings of the 22th International Scientific Conference Globalization and Its Socio-Economic consequences / Ed. by Ing. Tomas Kliestik. Zilina: University of Zilina, 2022. P. 714-724.
3. Koshkin A., Andreeva D. Conceptualization of industrial policy: formation of priority areas of development or creation of conditions for growth? // Маркетинг MBA. Маркетинговое управление предприятием. 2021. №. 4(12). P. 58-68.
4. Кошкин А.В. Экономический аспект российского федерализма: межбюджетные трансферты во время начала пандемии COVID-19 // Маркетинг МВА. Маркетинговое управление предприятием. 2021. № 1(12). С. 69­-81.
5. Koshkin A., Rakhman Khashimi M., Sharagina A. et al. Anti-Crisis Industrial Policy Of The Russian Regions During The Covid-19 Pandemic // European Proceedings of Social and Behavioural Sciences. 2022. № 54(128). P. 386-397. https://doi.org/10.15405/epsbs.2022.11.54.
6. Рыбаков Ф.Ф. Промышленная политика России: дискуссионные вопросы // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2013. №1. С. 33-38.
7. Rodrick D. Industrial Policy for the Twenty-First Century. [Электронный ресурс] // Cambridge: Harvard University. 2004. URL: https://drodrik.scholar.harvard.edu/files/dani-rodrik/files/industrial-policy-twenty-first-century.pdf (дата обращения: 01.05.2023).
8. Rodrik D. Diagnostics before Prescription // Journal of Economic Perspectives. 2010. № 3(24). P. 33-44.
9. Rodrik D. Normalizing Industrial Policy. [Электронный ресурс] // Commission on Growth and Development Working Paper. 2008. № 3. URL: http://documents.worldbank.org (дата обращения: 01.05.2023).
10. Rodrik D. Straight Talk on Trade: Ideas for a Sane World Economy. Princeton, Oxford: Princeton University Press, 2018. 336 p.
11. Алиаскарова Ж.А., Асадулаев А.Б., Пашкус В.Ю. Промышленная политика: концептуализация и модернизация в условиях кризиса // Проблемы современной экономики. 2020. № 2. С. 73-77.
12. Чеботарев Н.Ф. Государственное антикризисное регулирование и вызовы новой реальности. Проспект, 2021. 256 с.
13. Lysenko E.A., Mechikova M.N. Anti-Crisis Policy of States in the Context of Overcoming Socio-Economic Consequences COVID-19 // Herald of Siberian Institute of Business and Information Technologies. 2020. Vol. 3. P. 83-89.
14. Стариков Е.Н. Промышленная политика: подходы к формированию и управлению реализацией: монография. – Екатеринбург: Урал. гос. лесотехн. ун-т, 2017. [Электронный ресурс] URL: https://core.ac.uk/download/pdf/84828954.pdf (дата обращения: 01.05.2023)
15. Okuno-Fujiwara M., Suzumura K. Economic Analysis of Industrial Policy: A Conceptual Framework through the Japanese Experience // Tokyo: Asahi. 1985. Р. 35-41.
16. Otis L., Graham Jr. Losing Time: The Industrial Policy Debate // Cambridge, Mass. USA: Harvard University Press. 1994. P. 231-232.
17. Рыбаков Ф.Ф. Промышленная политика России: история и современность. СПб.: Наука, 2011. 189 с.
18. Aliaskarova Zh.A., Pashkus V.Yu., Blagikh I.A. Proactive Industrial Policy as the Main Strategy for Improving Russia's Competitiveness in the Context of Global Economic Processes // SHS Web of Conferences. 2020. №. 06002(74), P. 1-9.
19. Foreman-Peck J., Frederico G. European Industrial Policy: The Twentieth Century Experience // Oxford University Press. 1999. P. 484.
20. Татаркин А.И., Романова О.А. Промышленная политика: генезис, региональные особенности и законодательное обеспечение // Экономика региона. 2014. № 2. С. 9-21.
21. Кондратьев Н.Д., Яковец Ю.В. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. М.: Экономика, 2002. 765 с.
22. Данилова И.В., Михайлова И.П., Несытых К.Ю. Эволюция целей и инструментов региональной промышленной политики ЕС: бенчмарки для России // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2022. №. 1(16). С. 7-17.
23. Кошкин А.В. К вопросу о классификации региональной антикризисной промышленной политики в России // Актуальные проблемы современной экономики: новая реальность : сборник научных работ молодых исследователей, Санкт-Петербург, 17 декабря 2021 года – 07 2022 года / Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, Институт экономики и управления; Санкт-Петербургский государственный университет. Санкт-Петербург: ООО "НИЦ АРТ", 2022. С. 142-146.
References
1. Koshkin, A., Rakhman Khashimi, M., Sharagina, A. et al. (2021). “Return to a Sustainable Economy Classification of Anti-Crisis Industrial Policy Measures of States in a Market Economy“, 273-278. Silin, Y. (eds.). Proceedings of the Second Conference on Sustainable Development: Industrial Future of Territories, Atlantis Press, Ekaterinburg.
2. Koshkin, A. V., Koltsova, A. A., Pashkus, N. A. et al. (2022). “Regional Tax Incentives as an Option for Implementing Anti-Crisis Industrial Policy: On the Example of Russian Regional Tax Policy During the COVID-19 Pandemic”, in Kliestik, T. (eds.). Proceedings of the 22th International Scientific Conference Globalization and Its Socio-Economic consequences, University of Zilina, Zilina, 714-724.
3. Koshkin, A., & Andreeva, D. (2021). Conceptualization of industrial policy: formation of priority areas of development or creation of conditions for growth? Marketing MBA. Marketing management of the enterprise, 4(12), 58-68.
4. Koshkin, A. V. (2021). The economic aspect of Russian federalism: inter-budget transfers during the beginning of the COVID-19 pandemic. Marketing MBA. Marketing management of the enterprise, 1(12), 69-81.
5. Koshkin, A., Rakhman Khashimi, M., Sharagina, A. et al. (2022). Anti-Crisis Industrial Policy Of The Russian Regions During The Covid-19 Pandemic. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences, 54(128), 386-397. Retrieved from https://doi.org/10.15405/epsbs.2022.11.54
6. Rybakov, F. F. (2013). Industrial policy of Russia: controversial issues. Bulletin of St. Petersburg University, Economy, 1, 33-38.
7. Rodrick, D.(2004). Industrial Policy for the Twenty-First Century [DX Reader version]. Retrieved from https://drodrik.scholar.harvard.edu/files/dani-rodrik/files/industrial-policy-twenty-first-century.pdf
8. Rodrik, D. (2010). Diagnostics before Prescription. Journal of Economic Perspectives, 3(24), 33-44.
9. Rodrik, D. (2008). Normalizing Industrial Policy. The World Bank, Washington, Commission on Growth and Development Working Paper, 3. Retrieved from http://documents.worldbank.org
10. Rodrik, D. (2018). Straight Talk on Trade: Ideas for a Sane World Economy. Princeton, US: Princeton University Press.
11. Aliaskarova, Zh. A., Asadulaev, A. B., Pashkus, V. Yu. (2020). Industrial policy: conceptualization and modernization in the conditions of crisis, Problems of modern economy, 2, 73-77.
12. Chebotarev, N. F. (2016). State anti-crisis regulation and challenges of the new reality, Prospect.
13. Lysenko, E. A., & Mechikova, M. N. (2020). Anti-Crisis Policy of States in the Context of Overcoming Socio-Economic Consequences COVID-19. Herald of Siberian Institute of Business and Information Technologies, 3, 83-89.
14. Starikov, E. N. (2017). Industrial policy: approaches to the formation and management of implementation: monograph [DX Reader version]. Retrieved from https://core.ac.uk/download/pdf/84828954.pdf
15. Okuno-Fujiwara, M., & Suzumura, K. (1994). “Economic Analysis of Industrial Policy: A Conceptual Framework through the Japanese Experience”, Asahi, Tokyo.
16. Otis, L., & Graham, Jr. (1994). Losing Time: The Industrial Policy Debate, Harvard University Press, Cambridge, USA.
17. Rybakov, F. F. (2011). Industrial Policy of Russia: History and modernity. St. Petersburg, Russia: Nauka.
18. Aliaskarova, Zh. A., Pashkus, V. Yu., & Blagikh, I.A. (2020). Proactive Industrial Policy as the Main Strategy for Improving Russia's Competitiveness in the Context of Global Economic Processes. SHS Web of Conferences, 06002(74), 1-9.
19. Foreman-Peck, J., & Frederico, G. (1999). European Industrial Policy: The TwentiethCentury Experience, Oxford University Press, Oxford.
20. Tatarkin, A. I., & Romanova, O. A. (2014). Industrial policy: genesis, regional features and legislative support. The economy of the region, 2, 9-21.
21. Kondratiev, N. D., & Yakovets, Yu. V.(2002). Large cycles of conjuncture and the theory of foresight. Moscow, Russia: Ekonomika.
22. Danilova, I. V., Mikhailova, I. P., & Nesytyh, K. Yu. (2022). Evolution of the Goals and Instruments of the EU Regional Industrial Policy: Benchmarks for Russia. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Economics and Management, 1(16), 7-17. doi:10.14529/em220101
23. Koshkin, A. V. (2022). On the issue of classification of regional anti-crisis industrial policy in Russia. Proceedings of the Aktual'nyye problemy sovremennoy ekonomiki: novaya real'nost': sbornik nauchnykh rabot molodykh issledovateley. Pp. 142-146. St. Petersburg: OOO "NITS ART". 

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Предмет исследования. Исходя из названия статья должна быть посвящена антикризисной промышленной политике субъектов Российской Федерации в период пандемии COVID-19. Содержание статьи, в целом, соответствует заявленной теме, однако большая часть суждений требует пояснения, в том числе в части синхронизации с заголовком статьи.
Методология исследования базируется на использовании методов анализа и синтеза данных, их графического представления (в виде таблиц и рисунков). Особый интерес представляет диаграмма рассеивания оценки интенсивности антикризисной промышленной политики и влияния кризиса на социально-экономические показатели региона (представленная на рисунке 1). Также автор в процессе исследования определил «регионы-лидеры» и «регионы-аутсайдеры», однако не осталась ясна методика отнесения субъектов Российской Федерации в данные группы: рекомендуется дать соответствующие пояснения в сформированном автором разделе «Методология и методы». Под всеми графическими объектами необходимо указать источник данных, в том числе если на основании них были сделаны авторские расчёты.
Актуальность исследования вопросов организации и проведения антикризисной промышленной политики не вызывает сомнения, так как это позволяет накопить необходимый опыт, а также обеспечить достижение стратегических целей развития Российской Федерации, в том числе национальных целей развития Российской Федерации на период до 2030 года.
Научная новизна в представленном на рецензирование материале присутствует. Она связана, например, с авторской классификацией мер экономической политики региона. Однако насколько эти меры соотносятся с заявленной в заголовке антикризисной промышленной политикой субъектов Российской Федерации? (например, выплаты гражданам как связаны с реализацией промышленной политики? Данная связь возможна, но её необходимо показать в тексте, чтобы у читателя не возникало вопросов)
Стиль, структура, содержание. Стиль изложения научный. Структура статьи автором выстроена, что позволило методически выстроить изложение грамотно. При этом в содержательном плане требуются доработки. Например, автор утверждает, что Регионы (1) кластера проводили сверхэффективную антикризисную промышленную политику: как автор оценил эффективность проводимой промышленной политики? Исходя из содержания текста статьи представляется возможным заключить о том, что масштаб мер оценивался исходя из денежной оценки. К сожалению, в тексте конкретных числовых значений найти не удалось. Приведённая в таблице 2 информация не позволяет сделать вывод о том, как именно происходила оценка (последний столбец таблицы): аналогичная ситуация и по таблице 3. Какие проблемы были выявлены автором в процессе исследования и что автор предлагает для их решения?
Библиография. Автором сформирован библиографический список из 23 источников. Ценно, что были изучены не только зарубежные, но и отечественные научные публикации. При доработке статьи рекомендуется обратить внимание на отсутствие в библиографическом списке публикаций 2023 года.
Апелляция к оппонентам. Несмотря на сформированный библиографический список, научной дискуссии в тексте статьи не обнаружено. При доработке статьи рекомендуется обсудить полученные в ходе проведенного исследования результаты с другими учёными. Особое внимание следует обратить ответу на вопрос "В чём состоит прирост научного знания?"
Выводы, интерес читательской аудитории. С учётом всего вышесказанного, статья требует доработки, после проведения которой и осуществления повторного рецензирования может быть решен вопрос о целесообразности опубликования данной научной статьи. Качественная доработка обеспечит высокий уровень востребованности у потенциальной читательской аудитории.

Результаты процедуры повторного рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Рецензируемая статья посвящена исследованию антикризисной промышленной политики субъектов Российской Федерации в период пандемии COVID-19.
Методология исследования базируется на обобщении опубликованных научных работ по тематике промышленной политики, включая её теоретическую концептуализацию.
Актуальность работы авторы связывают с тем, что пандемия COVID-19 стала одним из шоков для мировой экономики, а анализ значительного по своим объемам эмпирического материала в рамках теории об отдельном типе антикризисной промышленной политики несет определенную научную ценность с точки зрения вклада в верификацию данной теории.
Научная новизна рецензируемого исследования, по мнению рецензента, состоит в результатах кластеризации регионов и выделении регионов-лидеров и регионов-аутсайдеров для каждого кластера исходя из оценки динамики влияния кризиса на социально-экономические показатели регионов.
В статье структурно выделены следующие разделы: Введение, Методология и методы, Результаты исследования, Заключение, Библиография.
Во введении обоснована актуальность темы, далее приведен краткий обзор изученности проблемы с современной отечественной и зарубежной литературе. Авторы предлагают выделить следующие меры экономической политики региона: льготы по аренде региональной и муниципальной собственности; налоговые льготы; финансовая и консультационная поддержка экспортеров; гранты социальным предпринимателям; прямая финансовая поддержка бизнеса; единовременные выплаты определенным категориям граждан; продолжительные выплаты соцработникам; отраслевые субсидии; отсрочки платежей по ЖКХ; увеличение закупок у малых и средних предприятий и предпринимателей. В процессе изучения мер региональной антикризисной политики была проанализирована генеральная совокупность 85 регионов РФ за период с 01.02.2019 по 01.02.2022, составлена сводная таблица частотности использования типов антикризисной промышленной политики по федеральным округам; проведена кластеризация, выделено четыре кластера: регионы, которые практически не проводили антикризисную промышленную политику и пострадали в период кризиса; регионы, обладающие значительной экономической устойчивостью и скорее не прибегавшие к активной антикризисной политике; регионы, значения показателей динамики социально-экономических показателей которых находятся среднем и ниже уровне, но проводимые в среднем более интенсивную антикризисную политику; регионы, которые проводили активную антикризисную промышленную политику, и достигшие хороших социально-экономических показателей. В каждом кластере выделены регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры по мерам антикризисной промышленной политики.
Библиографический список включает 23 источника – публикации отечественных и зарубежных ученых по теме статьи, на которые в тексте имеются адресные ссылки, подтверждающие наличие апелляции к оппонентам.
Из недостатков следует отметить чрезмерную громоздкость таблиц, препятствующую восприятию основной авторской мысли, погрешности оформления рисунка 1 (его название почему-то приведено не после, а перед ним), а также некоторое дублирование информации на рисунках 1 и 2, в связи с чем наличие рисунка 1 выглядит излишним в публикации.
Статья отражает результаты проведенного авторами исследования, соответствует направлению журнала «Финансы и управление», содержит элементы научной новизны и практической значимости, может вызвать интерес у читателей, рекомендуется к опубликованию.
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.