Все
 
 
 


Сравнительная оценка влияния агломерационного и приморского факторов на инновационное развитие Архангельской и Мурманской областей
 
Код статьиS221979310011812-6-1
DOI10.37490/S221979310011812-6
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Гуменюк Иван Сергеевич 
Должность: ведущий научный сотрудник
Аффилиация: Балтийский федеральный университет им. И. Канта
Адрес: Российская Федерация, Калининград
Название журналаПсковский регионологический журнал
ВыпускВыпуск 3 (39)
Страницы36-46
Аннотация

Архангельская и Мурманская области относятся к приморским регионам европейского севера России, и по многим базовым параметрам социально-экономического развития имеют сопоставимые показатели. Вместе с тем уровень и динамика инновационного развития данных регионов существенно различаются. В статье на основе методов статистического и картографического анализа оценивается эффективность реализации агломерационного и приморского факторов в развитии регионов и их вклад в реализацию инновационного потенциала двух рассматриваемых субъектов Российской Федерации. Автор приходит к выводу, что уровень инновационного потенциала Мурманской области характеризуется более высокими значениями, в том числе в силу более эффективного использования приморского положения, а также благодаря более эффективной для современной модели экономического развития региона конфигурации системы расселения, влияющей на итоговые показатели агломерационности.

Ключевые словаМурманская область, Архангельская область, приморский фактор, агломерационный фактор, инновационное развитие
Источник финансированияИсследование выполнено при финансовой поддержке гранта РФФИ 18-310-20016 мол_а_вед «Приморские города в инновационном пространстве европейской части России» проводимого в Балтийском федеральном университете им. И. Канта (Калининград, Россия).
Получено09.06.2019
Дата публикации30.09.2019
Кол-во символов21539
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
1 Введение. Успех социально-экономического развития территориальных социально-экономических систем (ТСЭС) любого уровня зависит не только он набора базовых факторов развития, которыми обладает та или иная система, но и от того, как эффективно эти ресурсы будут использоваться. Зачастую ориентация в развитии лишь на некоторые из имеющихся ресурсов порождают такие проблемы регионального развития, как «эффект ресурсного проклятия» [12; 16] или «эффект колеи» [5; 7], достаточно подробно освещённые как в отечественной, так и зарубежной исследовательской литературе. В различных теориях структуризации факторов регионального развития [6; 18] такие параметры, как географическое положение и численность населения, относятся к базовым факторам, определяющим характер и динамику дальнейшего развития территории. В настоящее время перед регионами России поставлены задачи не просто повышения собственного социально-экономического развития, а формирования новых экономических моделей развития. Предполагается, что в регионах должны формироваться конкурентоспособные в национальном и мировом масштабе кластеры, базирующиеся на внедряемых инновациях и новых технологиях, формируя тем самым элементы цифровой экономики индустрии 4.0.
2 Но как оценить эффективность использования отдельных факторов, определить, в какой мере потенциал каждого фактора был реализован? Чтобы оценить, насколько современные регионы России продвинулись в успехах построения инновационных моделей экономики, а также как на этот процесс влияют факторы «первой и второй природы» [17] регионального развития, целесообразно сравнить два сопоставимых между собой региона России. По мнению автора, интересными для сопоставления регионами выступают Мурманская и Архангельская области России. Данные регионы имеют много общего с точки зрения базовых условий развития. Оба региона относятся к регионам Севера европейской части России, а значит, сравнительно однородны по природно-климатическим условиям. Оба региона обладают статусом приморских, и характеризуются наличием богатой и разнообразной ресурсной базы. Кроме того, оба региона являются периферийными с точки зрения удалённости от современных национальных экономических центров. И даже от города С.-Петербург — экономического центра Северо-Западного федерального округа, к которому относятся эти регионы, административные центры удалены на сопоставимые расстояния: 1300 км от С.-Петербурга до Мурманска и 1100 км от С.-Петербурга до Архангельска. По многим макроэкономическим и социально-демографическим показателям, характеризующим современный уровень развития, эти регионы также сопоставимы (табл. 1).
3 Таблица 1 Значения отдельных макроэкономических и социально-демографических показателей развития Мурманской и Архангельской областей
Показатель Архангельская область (без Ненецкого АО) Мурманская область
Макроэкономические показатели
1 Валовой региональный продукт (в текущих основных ценах) на душу населения, руб. (2017 г.) 418370,2 589996,9
2 Индекс физического объёма (в постоянных ценах), в % к предыдущему году (2017 г.) 103,8 101,7
3 Среднедушевые денежные доходы населения в месяц, руб. (2017 г.) 31705,5 37107,5
4 Индекс производительности труда (2017 г. по отношению к 2016 г.) 106,2 103,8
5 Доля продукции высокотехнологичных и наукоёмких отраслей в валовом региональном продукте (в % , 2017 г.) 26,1 16,6
6 Степень износа основных фондов на конец года (в %, 2017 г.) 46,4 49,6
7 Коэффициент обновления основных фондов (в %, 2017 г.) 6,5 4,8
Социально-демографические показатели
8 Численность населения, на 1 января 2019 г., тыс. чел. 1100,3 748,1
9 Плотность населения (чел. на кв. км, 2017 г.) 2,0 5,2
10 Доля городского населения в общей численности населения региона (в %, 2019 г.) 79 92,2
11 Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, число лет (2017 г.) 70,95 70,94
12 Естественный прирост (убыль) населения на 1000 чел. населения -2,7 -1,5
13 Численность населения административного центра региона (тыс. чел., 2017 г.) 351,5 298,1
14 Процент этнического большинства (русские) в национальном составе населения (по переписи 2010 г.) 95,6 89
Источник [14; 15].

всего просмотров: 622

Оценка читателей: голосов 0 

1. Баранов С. В. Комплексная оценка социально-экономического развития городов и районов Мурманской области // Вестник Кольского научного центра РАН. 2011. № 4 (7). С. 46–51.
2. Грузооборот морских портов России в 2018 году вырос на 3,8 % — до 816,5 млн тонн (детализация). PortNews. [Электронный ресурс]: URL: http://portnews.ru/news/270776/  (дата обращения: 16.05.2019).
3. Данько Т. П., Никонова С. А. Сравнительная оценка потенциалов конкурентоспособности регионов РФ в сравнении с регионами Финляндии. Выводы и суждения // Фундаментальные исследования. 2016. № 8–1. С. 129–133.
4. Кравченко Р. В., Пинягина Н. Б. Условия и перспективы создания в Архангельской области лесного территориально-производственного кластера // Вестник Московского государственного университета леса — Лесной вестник. 2014. Т. 18. 3. С. 111–117.
5. Кузнецова А. Л. «Эффект колеи» в эволюции территориальной структуры хозяйства Калининградской области. автореферат дис. ... кандидата географических наук / Балт. федер. ун-т им. Иммануила Канта. Калининград, 2018. 24 с.
6. Кузнецова О. В. Типология факторов социально-экономического развития регионов России // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2014. № 2. С. 3–8.
7. Кульков В. М. О колеях экономического развития // Проблемы современной экономики. 2018. № 3 (67). С. 48–52.
8. Первая очередь Кольской верфи Новатэка заработает в 2019 году. Sudostroenie. Info. [Электронный ресурс]: URL: https://sudostroenie.info/novosti/24557.html  (дата обращения: 10.05.2019 ).
9. Рейтинг инновационного развития регионов. Интститут стратегических исследований и экономики знаний. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». [Электронный ресурс]: URL: www. issek.hse.ru/rir/ (дата обращения: 15.05.2019).
10. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Выпуск 5 / Г. И. Абдрахманова, П. Д. Бахтин, Л. М. Гохберг и др.; под. ред. Л. М. Гохберга; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: НИУ ВШЭ, 2017. 260 с.
11. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации: аналитический доклад / Под ред. Л. М. Гохберга. М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2012. 100 с.
12. Садовская В. О., Шмат В. В. Парадокс «ресурсного проклятия»: межстрановый анализ // Мировая экономика и международные отношения. 2017. Т. 61. № 3. С. 25–35.
13. Скуфьина Т. П., Торопушина Е. Е., Баранов С. В. Социально-экономическое развитие Мурманской области: динамика, закономерности, регулирование. Апатиты, 2017. 124 с.
14. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Мурманской области. [Электронный ресурс]: URL: http://murmanskstat.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/murmanskstat/ru/  (дата обращения: 12.05.2019).
15. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Архангельской области. [Электронный ресурс]: URL: http://arhangelskstat.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/arhangelskstat/ru/  (дата обращения: 12.05.2019).
16. Auty R. Resource Abundance and Economic Development. Oxford: OUP, 2001.
17. Krugman P. R. First Nature, Second Nature, and Metropolitan Location // Journal of Regional Science. 1993. Vol. 33. P. 129–144.
18. Krugman P. R. Geography and Trade. Cambridge: MIT Press, 1991.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх