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

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.

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.

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.

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.

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.

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.