Современное социально-экономическое развитие регионов протекает в условиях высокой неопределённости, усиления внешних и внутренних шоков и усложнения структуры факторов риска. В этих условиях традиционная практика мониторинга, опирающаяся на набор отдельных индикаторов (уровень безработицы, бюджетный дефицит, инвестиции и т. п.), оказывается недостаточной: она фиксирует уже сложившиеся проблемы, но слабо отражает скрытые взаимосвязи между подсистемами региональной среды и не позволяет своевременно выявлять переход к дисфункциональному состоянию.

Такое ограничение напрямую связано с тем, что устойчивость региона определяется не только уровнем отдельных показателей, но и конфигурацией междоменных связей между экономикой, инфраструктурой, демографией, культурой, медицинской и экологической средой. Если эти связи организованы таким образом, что шоки в одной подсистеме быстро транслируются в другие и усиливаются за счёт обратных связей, регион постепенно теряет способность выполнять свои ключевые социально-экономические функции даже при относительно умеренных значениях частных рисков.

Следовательно, для анализа устойчивости и уязвимости регионального развития требуется переход от описания отдельных «проблемных зон» к риск-ориентированному системному подходу, учитывающему междоменные риски и каскадные эффекты. В этой логике дисфункциональность региона целесообразно трактовать не как разовый кризис, а как устойчивое системное состояние, формирующееся под воздействием совокупности рисков и функциональных расстройств системы управления.

Цель данной статьи — представить методический подход к диагностике дисфункциональности региона, основанный на анализе междоменных рисков и каскадных эффектов, и показать, как этот подход может быть операционализирован через систему индикаторов и алгоритм риск-ориентированной оценки региональной уязвимости, разработанные и апробированные в рамках диссертационного исследования автора.

Отправной точкой построения диагностического инструментария выступает уточнение содержания категории «дисфункциональность региона». В рамках риск-ориентированного подхода дисфункциональность предлагается понимать как устойчивое состояние дисбаланса между потенциалом устойчивого экономического роста и возможностью региона обеспечивать выполнение своих финансовых и социальных обязательств без систематического привлечения внеплановой поддержки.

Такое состояние формируется не только при объективном дефиците ресурсов, но и при функциональных расстройствах системы управления развитием, когда управленческие решения не компенсируют реализацию социально-экономических рисков, а, напротив, усиливают их влияние на траекторию регионального роста (например, через неадекватное бюджетное планирование, задержку структурных реформ, слабую координацию с федеральными институтами). В результате возникает долговременный разрыв между производственно-фискальной базой региона и масштабом необходимых социальных и инвестиционных обязательств.

Если рассматривать регион как сложную систему, то дисфункциональность оказывается следствием не только силы отдельных шоков (экономических, демографических, экологических и т. д.), но прежде всего — конфигурации междоменных связей, через которые эти шоки передаются и усиливаются. Следовательно, ключевая аналитическая задача — перейти от статической оценки состояния отдельных подсистем к анализу структуры междоменных рисков и каскадных эффектов, которые определяют переход от кратковременных фискальных разрывов к затяжной системной уязвимости.

Из этой логики вытекают два принципиальных следствия для диагностики:

— во-первых, недостаточно фиксировать экстремальные значения отдельных индикаторов — необходимо анализировать, какие подсистемы региона связаны между собой наиболее жёсткими и «короткими» каналами передачи шоков;

— во-вторых, диагностика должна опираться не только на уровни показателей, но и на их динамику, а также на структуру совместных изменений (корреляций и латентных факторов), поскольку именно в них проявляются скрытые каскадные механизмы.

Для учёта междоменных взаимодействий в статье используется риск-ориентированная каскадная модель региональной среды, разработанная в диссертационном исследовании. В её основе лежит представление региона как совокупности шести взаимосвязанных доменов (субсред):

— экономической, отражающей состояние систем хозяйствования и фискальной базы;

— инфраструктурной, характеризующей транспортно-логистическую, инженерную и жилищно-коммунальную инфраструктуру;

— демографической, описывающей воспроизводство и структуру населения, в том числе миграционные процессы;

— медицинской, отражающей устойчивость системы здравоохранения и уровень здоровья населения;

— культурной, задающей параметры культурного и образовательного потенциала;

— экологической, характеризующей состояние природной среды и уровень антропогенной нагрузки.

Каждый из доменов формирует собственный блок рисков и, одновременно, включён в систему междоменных каскадов. Например, ухудшение бюджетного положения (экономический домен) приводит к сокращению инфраструктурных и социальных инвестиций, что снижает качество транспортной сети и доступность медицинских услуг (инфраструктурный и медицинский домены). Это, в свою очередь, усиливает миграционный отток и демографическую депопуляцию (демографический домен), что дополнительно сужает налоговую базу и подрывает экономический потенциал.

Аналогичным образом экологические шоки (рост загрязнения, деградация природных ресурсов) транслируются через ухудшение здоровья населения и снижение туристической привлекательности в сокращение занятости и налоговых поступлений, а затем — в сокращение социальных расходов и рост социальной напряжённости. Таким образом, интегральный риск дисфункциональности определяется не арифметической суммой частных рисков, а конфигурацией междоменных каскадов, связывающих шоки в разных подсистемах.

Для формализации этих зависимостей целесообразно использовать типовую схему каскадного эффекта, в которой для каждого домена выделяются инициирующие факторы, первичные эффекты, каналы междоменной передачи, вторичные эффекты и индикаторы раннего предупреждения. Обобщённый вид такой схемы представлен в таблице 1.

Таблица 1

Междоменные каскады дисфункциональности региона

Данная таблица играет двойную роль. Во-первых, она задаёт концептуальный каркас, в рамках которого можно описывать различные траектории каскадной деградации региональной системы. Во-вторых, она служит исходной рамкой для формирования системы индикаторов раннего предупреждения: именно по этим каналам следует настраивать мониторинг, если задача состоит в своевременной диагностике перехода региона к дисфункциональному состоянию.

Поскольку междоменные каскады не наблюдаются напрямую, их диагностика требует перехода к формализованной системе индикаторов, сгруппированных по доменам и отражающих как уровень, так и динамику ключевых рисков. В рамках разработанного подхода для каждого из шести доменов формируется набор взаимосвязанных подсистем и показателей:

— для экономического домена — индикаторы состояния рынка труда, производственной результативности и доступности финансовых ресурсов;

— для демографического — показатели естественного и миграционного движения, возрастной структуры и урбанизации;

— для инфраструктурного — параметры транспортной, инженерной и жилищно-коммунальной инфраструктуры;

— для культурного — обеспеченность учреждениями культуры, кадровый и образовательный потенциал;

— для экологического — показатели качества ресурсов, уровня антропогенной нагрузки и восстановительных практик;

— для медицинского — медико-демографические, институционально-ресурсные и социально-экономические характеристики системы здравоохранения.

Однако простое сопоставление значений этих индикаторов по регионам не позволяет напрямую оценить междоменные риски и каскадные эффекты, поскольку:

— индикаторы имеют различную размерность и масштабы;

— между ними существует сильная многомерная коррелированность;

— интерес представляют не только сами показатели, но и их совместное влияние на вероятность перехода региона к дисфункциональному состоянию.

Для преодоления этих ограничений в диссертационном исследовании предложен алгоритм риск-ориентированной диагностики, включающий следующие основные этапы.

Первый этап — нормализация и агрегирование данных. Индикаторы по всем доменам приводятся к сопоставимому виду, после чего на их основе с применением метода главных компонент (PCA) выделяются латентные факторы, отражающие наиболее информативные направления вариации: «экономическая устойчивость», «инфраструктурное развитие», «экологическое состояние», «состояние здравоохранения», «культурный потенциал» и т. п. Это позволяет сократить размерность задачи и одновременно сохранить структуру взаимосвязей между показателями.

Второй этап — формирование целевого индикатора дисфункциональности. Для того чтобы связать состояние доменов с дисфункциональностью, вводится интегральный бинарный индикатор, классифицирующий регионы на устойчивые и неустойчивые. Базой для его построения служит сочетание динамики валового регионального продукта и бюджетной позиции (дефицит/профицит): регионы с устойчивым ростом при приемлемой фискальной позиции рассматриваются как функциональные, тогда как сочетание стагнации (или спада) с хроническим дефицитом трактуется как признак дисфункциональности.

Третий этап — символьная регрессия и выявление каскадных структур. Используя полученные главные компоненты в качестве объясняющих переменных, методами символьной регрессии строятся аналитически интерпретируемые выражения, отражающие нелинейные зависимости между доменными факторами и интегральным состоянием региона. Выявляется, что вклад доменов носит нелинейный и пороговый характер: например, инфраструктурное развитие выполняет функцию «амортизатора» шоков, но при достижении критически низкого уровня чувствительность устойчивости к инфраструктурным изменениям резко возрастает. Эти зависимости интерпретируются как формализованное выражение каскадных эффектов.

Четвёртый этап — логистическая регрессия и вероятностная диагностика. На основе отобранных символьной регрессией комбинаций факторов строится логистическая регрессионная модель, оценивающая вероятность принадлежности региона к классу дисфункциональных. Это позволяет перейти от качественной типологии (устойчивый/неустойчивый) к количественной оценке риск-предрасположенности, пригодной для мониторинга и постановки задач раннего предупреждения.

Таким образом, алгоритм совмещает концептуальную каскадную модель (табл. 1) и статистический инструментарий (PCA, символьная и логистическая регрессия), что обеспечивает, с одной стороны, теоретическую интерпретируемость получаемых результатов, а с другой — их эмпирическую проверяемость.

Апробация предложенного алгоритма на массиве данных по субъектам Российской Федерации показала, что полученная модель способна достоверно распознавать регионы с различной степенью предрасположенности к дисфункциональности и выявлять критически важные домены риска в каждом конкретном случае.

Во-первых, была подтверждена гипотеза о том, что пространственная неоднородность устойчивости во многом определяется сочетанием экономического, инфраструктурного и демографического доменов. Регионы с более диверсифицированной экономикой, развитой транспортной сетью и относительно благоприятной демографической ситуацией демонстрируют существенно меньшую вероятность перехода в дисфункциональное состояние даже при наличии отдельных неблагоприятных факторов (например, временного ухудшения экологических показателей).

Во-вторых, анализ структуры коэффициентов в логистической модели и функциональных зависимостей в символьной регрессии показал, что инфраструктурный и экологический домены играют роль ключевых «узлов каскадов». При низком качестве инфраструктуры любое ухудшение экономической конъюнктуры или демографической ситуации гораздо быстрее приводит к фискальным разрывам и росту социальной напряжённости. При неблагоприятной экологической ситуации аналогичную роль играют рост заболеваемости и снижение туристической и инвестиционной привлекательности.

В-третьих, в ряде регионов была выявлена специфическая комбинация рисков: наличие относительной экономической устойчивости при высокой уязвимости к инфраструктурным и медицинским рискам. В таких случаях моделирование показывает, что дальнейшее игнорирование инфраструктурных и медико-демографических проблем приводит к постепенному «проеданию» экономического потенциала и переводу региона в дисфункциональное состояние в среднесрочной перспективе. Следовательно, диагностический результат в этих регионах состоит не в констатации текущего неблагополучия, а в выявлении высокой риск-предрасположенности и необходимости опережающего вмешательства.

С управленческой точки зрения предложенный подход позволяет:

— переходить от «точечных» мер (разовые бюджетные вливания в ответ на накопленные проблемы) к системным программам, нацеленным на разрыв ключевых междоменных каскадов;

— выстраивать приоритизацию инвестиций с учётом каскадного эффекта: например, улучшение инфраструктуры и экологии в ряде случаев даёт больший интегральный эффект, чем изолированная поддержка отдельных предприятий;

— формировать систему раннего предупреждения, основанную на мониторинге индикаторов по доменам-«узлам» (инфраструктура, экология, медицина, демография), где небольшие изменения показателей служат сигналом возможного запуска негативных каскадов.

Таким образом, результаты апробации подтверждают, что диагностика дисфункциональности региона на основе анализа междоменных рисков и каскадных эффектов обладает как теоретической состоятельностью, так и прикладной значимостью для практики стратегического регионального управления.

Литература:

1. Благовещенский Ю. Н., Винюков И. А. Финансовая состоятельность регионов в 2005–2011 гг.: опыт классификационного анализа //Журнал новой экономической ассоциации. — 2014. — №. 3. — С. 61–88.

2. Сатаров Г. Региональная политика России: адаптация к разнообразию: аналитический доклад. — Фонд» Информатика для демократии», 2004.

3. Scott A. J. Regional push: towards a geography of development and growth in lowand middle-income countries //Third World Quarterly. — 2002. — Т. 23. — №. 1. — С. 137–161.

4. Солодилов А. В. Инвестиционный потенциал регионов в условиях экономической нестабильности: новые подходы и перспективы //Вестник Государственного университета просвещения. Серия: Экономика. — 2018. — №. 1. — С. 92–100.

5. Scott A. J., Storper M. Regional development reconsidered. — 1990.

6. Гатауллин М. В., Родионов Д. Г., Конников Е. А. Риск-детализация внутренней среды предприятий нефтегазовой промышленности // Экономические науки. 2023. № 222. С. 151–160.

7. Родионов Д. Г. Влияние инфраструктурной компоненты на развитие региональной социально-экономической системы // В сборнике: Цифровой регион: опыт, компетенции, проекты. Сборник трудов IV Международной научно-практической конференции, приуроченной к Году науки и технологий в России. Брянск, 2021. С. 527–536.