Динамическая концепция оценки уровня пространственного расслоения регионов
Несбалансированность и асимметрия пространственного развития регионов предъявляет повышенные требования к определению сравнительного уровня социально-экономического развития каждого по комплексу функциональных показателей. Изначально сложная задача сглаживания дисбалансов отягощается отсутствием единой методики оценки уровня социально-экономического расслоения регионов. Такой согласованной методики, которая будет давать объективную картину ранжирования регионов в административной иерархии государства. Что, в свою очередь, позволит более точно и своевременно определять прогрессирующие негативные тенденции пространственной поляризации и разрабатывать адекватные меры сглаживания. При этом представляется целесообразным максимальное внимание уделять оценке именно тенденций динамики уровня развития региона по значимым индикаторам относительно других регионов. Следует учесть также необходимость создания в каждом регионе на современном этапе развития регионального управления экономикой рациональной системы мониторинга динамики положения субъекта в федерации по социально-экономическим индикаторам. Актуальность данной проблематики и цель создания динамической концепции вышеприведенной оценки предопределили задачи исследования.
В настоящее время значительная часть современных методик оценки социально-экономического развития региона, его динамики и состояния асимметрии повторяют и дополняют друг друга и могут использоваться как локально, так и комплексно, в зависимости от масштаба и сложности целей оценки. Тем не менее, в большинстве работ основной упор делается на определении используемой при оценке системы показателей и, на наш взгляд, недостаточно внимания уделяется последовательному структурированию методики оценки. Анализ показал, что применяемые в региональных исследованиях системы показателей, при общей тенденции применения экономических и социальных индикаторов, достаточно разнообразны и разнонаправлены. Так, в исследовании неравенства регионов и его тенденций (конвергенции и дивергенции) выделяет четыре группы применяемых расчетных показателей, различающихся по характеру измеряемых неравенств1:
- соотношению крайних показателей регионов и их групп (децильный коэффициент, соотносящий 10%-ные группы регионов с высокими и низкими значениями; показатель перцентилей – значений, отсекающих определенный процент регионов с максимальными и минимальными значениями); разбросу показателей при оценке параметров распределения (коэффициент вариации, рассчитываемый как отношение среднего квадратичного отклонения к средней величине); коэффициентам, оценивающим равномерность распределения (коэффициенты Джини, Лоренса); энтропийным мерам, заимствованным из термодинамики (за основу берутся две анаморфозы по одинаковой территориальной сетке, в которых вес каждой ячейки пропорционален абсолютному значению исследуемого и взвешиваемого показателей).
Несомненно, следует согласиться с выводом автора о том, что неравноценность регионов требует «взвешивания» показателей, которое проводится, чаще всего, по численности населения. Однако, по нашему мнению, заслуживает внимания также учет и других важнейших преимуществ «первой природы», таких, как размер территории, обеспеченность природными ресурсами и пр. Конечно, «взвешивание» расчетных показателей по этим признакам более проблематично в силу неоднозначности влияния на различные показатели и трудности измерения некоторых из них.
В собственных исследованиях уровня и динамики регионального неравенства в качестве основных расчетных показателей применяет индекс Джини, коэффициент вариации (как включающие информацию обо всем распределении регионов, но более чувствительные к подвижкам в средней части ранжированного ряда) и расчет перцентилей (для социально-демографических индикаторов). Автор отмечает при этом, что в расчете перцентилей информация о распределении признака в средней части ряда отсутствует.
В качестве основного индикатора экономического развития региона справедливо выделяет показатель душевого валового регионального продукта (ВРП). При этом автор данный показатель использует в двух вариантах – в номинальном выражении и с корректировкой на стоимость жизни в регионе. Для корректировки автор берет среднее значение за ряд лет регионального коэффициента стоимости фиксированного набора товаров и услуг для межрегиональных сопоставлений. Также в качестве экономического индикатора автор дополнительно применяет показатель душевых инвестиций в основной капитал. Социальные индикаторы автор подразделяет на две группы:
- социально-экономические, отражающие состояние рынка труда (уровень безработицы по методике Международной организации труда (МОТ)) и уровень жизни населения (душевые денежные доходы населения, средняя заработная плата, уровень бедности); социально-демографические индикаторы, используемые в международных сопоставлениях (ожидаемая продолжительность жизни и младенческая смертность).
Признавая бесспорную логичность и информативность данной применяемой системы индикаторов, следует отметить недостаточность экономических показателей. К тому же, по нашему мнению, целесообразно ввести в систему финансовые показатели (такие, как поступления налогов в бюджетную систему, сумма внесенных населением депозитов в банки и пр.). Величину инвестиций, на наш взгляд, также целесообразнее отнести к показателям, несущим, в первую очередь, функцию финансового обеспечения экономики региона. Социальные показатели вышеназванным автором разделены по двум группам объективно и логично, однако, на наш взгляд, данное деление не обязательно, так как не вносит дополнительных информационных составляющих в картину пространственной поляризации.
Представляется целесообразным для оценки регионального социально-экономического расслоения использовать разработанную методологию измерения совокупного ресурсного потенциала региона, базирующуюся на системной интерпретации условий и факторов производства и составлении профиля оценки ресурсного потенциала региона2. Практическая ценность данной методологии, на наш взгляд, состоит в возможности, на базе построенных профилей и сравнения отдельных показателей развития различных регионов со значениями эталонных по федеральному округу, оценить степень асимметрии в развитии, как факторов ресурсного потенциала, так и любого другого комплекса факторов.
строит с помощью многомерных методов статистического анализа типологическую группировку российских регионов на основе значений 45 показателей, отражающих качество жизни населения, уровень развития экономики, факторы и условия регионального развития. При этом регионы группируются на основании этих расчетов на: успешные, депрессивные и слаборазвитые3. На наш взгляд, использование столь многочисленного количества индикаторов усложняют методику оценки.
в качестве классификации оценочных показателей предлагает группировать их на экономические, социальные и экологические4. При всей важности экологической составляющей развития регионов на современном этапе, их влияние на пространственную поляризацию регионов, по нашему мнению, нивелируется общими тенденциями практически для всех регионов. Более показательным представляется применение финансовых индикаторов. Тем не менее, заслуживает внимания сконструированный автором таксономический интегральный показатель устойчивости регионального развития, рассчитываемый на основе дифференциации экономической, социальной и экологической составляющих. При этом составляющие оцениваются методом среднеквадратической свертки соответствующих показателей, что представляется наиболее приемлемым в расчетах.
Исследованию пространственной поляризации регионов как социально - экономических систем в контексте динамического развития территориальной асимметрии посвящена работа 5. Заслуживает внимания обоснование автором концепции индикативного подхода к анализу и оценке уровня территориальной асимметрии и выявлению пространственной поляризации развития регионов. Данная концепция автора базируется на системном представлении взаимодействия экономики территории с внешней средой и широком применении многомерных экономико-статистических методов. Индикативный подход, разработанный автором, базируется на выделении главных компонент развития региональных социально-экономических систем и их последующей кластеризации с применением данных методов. Особого внимания заслуживает сформированная система регрессионных моделей, описывающих воспроизводственное развитие регионов и позволяющих исследовать закономерности и тенденции изменений по кластерам агрегированных индикаторов результативности функционирования региональных социально-экономических систем, в зависимости от состояния их ресурсного потенциала.
По нашему мнению, предложенная и обоснованная автором методика интегральной оценки уровня асимметрии потенциала и результатов развития региональных социально-экономических систем по сформированным кластерам путем синтеза полученных балльных оценок локальных индикативных показателей с учетом их значимости, а также методика оценки пространственно-динамических закономерностей поляризации региональных социально-экономических систем на основе использования инструментария корреляционно-регрессионного анализа наиболее удобны и эффективны. Данный подход, по нашему мнению, возможно взять за основу при оценке уровня социально-экономического расслоения регионов.
К тому же, целесообразно использовать сформированный автором методический подход к оценке полярной асимметрии развития региональных социально-экономических систем по уровню и качеству жизни населения территории, выполненной на базе выявленной системной характеристики, интегрирующей показатели уровня денежных доходов и расходов, объема потребительского рынка и ряда других индикаторов, которые возможно отнести к социальным. Однако следует отметить недостаточное внимание данного автора, как и других, работы которых проанализированы в нашем исследовании, к финансово-экономическим индикаторам пространственного расслоения.
Проведенное исследование множественности вышеприведенных методических подходов позволило выделить основные направления и сформировать авторскую концепцию методики оценки, базирующуюся на разграничении анализа по блокам индикаторов динамики поляризации: производственно-экономическому, финансово-экономическому и социально-экономическому, и учитывающую тенденции динамики уровня развития региона по значимым индикаторам относительно других регионов. Авторская позиция в определении оценки уровня пространственной поляризации регионов также заключается в том, что данный уровень не может измеряться единичными показателями, так как такой подход нарушает принцип сбалансированности и не отражает истинного уровня региона по различным важнейшим аспектам развития. Следовательно, необходимо создание комплексного интегрального индикатора оценки уровня и динамики социально-экономического развития региона, применение которого позволит ранжировать субъекты Федерации для определения степени и структурного состава неравенства.
Предложенное методическое разграничение оценки по различным блокам обосновано неоднозначностью развития регионов по данным направлениям. Некоторые регионы, лидирующие по основным производственно-экономическим показателям (ВРП, промышленному производству, среднедушевым доходам населения и пр.), по финансово-экономическим показателям (инвестициям, собираемости налогов, депозитам в банках и пр.) находятся если на в аутсайдерах, то далеко не в первых рядах. Регионы с высокими финансовыми достижениями могут отставать по социально-экономическим показателям (уровню безработицы, обеспеченности жильем и пр.).
Так, например, в 2010 году Чукотский автономный округ находился среди первых пяти регионов России по показателям среднедушевого ВРП (1-е место), среднедушевых денежных доходов населения (4-е место), поступлению налогов в бюджетную систему на душу населения (4-е место). Однако по объему некоторых видов отгруженных товаров этот регион находился в последней десятке: по обрабатывающему производству – 82-е место, производству и распределению электроэнергии, газа и воды –73-е место. По показателю же инвестиций в основной капитал на душу населения – только 17-е место6.
Белгородская область в 2010 году по многим важнейшим показателям занимала устойчивое место в первой двадцатке развитых регионов Российской Федерации (ВРП на душу населения – 18-е место, объему отгруженных полезных ископаемых – 19-е место, объему отгруженных товаров обрабатывающего производства – 18-е место, уровню безработицы – 8-е место, общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя – 13-е место). Однако по среднедушевым денежным доходам населения регион находился уже на 24-м месте, а по некоторым другим важнейшим показателям – в средине ранжированного списка регионов (среднемесячной номинальной заработной плате организаций – 47-е место, числу собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения – 44-е место, обороту розничной торговли на душу населения – 40-е место, поступлению налогов в бюджетную систему на душу населения – 34-е место).
Подобный разброс показателей обусловлен особенностями ресурсного обеспечения и исторического территориального развития. Поэтому оценку степени поляризации регионов целесообразно на первых этапах методики проводить отдельно по функциональным блокам для построения адекватной картины дифференциации.
Разумеется, подобный разброс показателен, прежде всего, при использовании в оценке статистических показателей. Однако применение расчетных индикаторов также базируется на статистике. Оценочные шкалы приводятся, исходя из данных ранжирования, полученных при опросах. Но и в этом случае мнения экспертов соотносятся с функциональными направлениями развития регионов.
По каждому направлению на первом этапе методики оценки выделяются статистические, расчетные и оценочные показатели по регионам. Причем выбирается наиболее возможное количество показателей, ограниченное только доступностью их значений, достаточных для анализа. Возможные статистические показатели, значения которых доступны для формирования базы данных для расчетов, целесообразно структурировать по блокам индикаторов динамики поляризации и объединить в таблицу (см. табл.1). При оценке доступности данных учитывалось также то, что по некоторым индикаторам Росстатом публиковалось только ранжирование регионов.
Несмотря на то, что такие показатели, как среднемесячная номинальная заработная плата и среднедушевые доходы населения, определяют, прежде всего, социальное развития региона и влияют на уровень жизни населения, они отнесены нами к блоку производственно-экономических индикаторов. Это обусловлено, по нашему мнению, непосредственной причинно-следственной связью данных показателей с уровнем экономического развития региона. По такой же причине нами отнесены показатели инвестиций в основной капитал и объем выданных кредитов бизнесу в блок финансово-экономических показателей, как определяющих уровень финансирования экономики региона, а объем выданных кредитов населению и минимальный размер оплаты труда – в блок социально-экономических, так как они показывают финансовые возможности населения повышать свой уровень жизни.
На данном этапе оценки для определения расчетных показателей по всем трем блокам выбираются возможные расчетные показатели, прошедшие апробацию в исследованиях различных ученых. На основании проведенного анализа нами рекомендуется на данном этапе применение:
- коэффициента вариации; индекса Джини; децильного коэффициента; показателя перцентилей; индекса развития человеческого потенциала (ИРЧП).
Таблица 1. Распределение статистических показателей региональной поляризации по блокам индикаторов их динамики* и расчет корреляции
Блок индикаторов | Показатели для оценки (взвешенные на душу населения) | Коэф-т корреляции |
Производственно-экономический |
| 1 0,8948 0,8996 0,1802 0,7293 -0,2274 0,6526 -0,0697 0,3421 0,2456 -0,4671 0,3412 0,3655 0,5312 0,1346 0,4605 0,3412 0,8844 0,8542 |
Финансово-экономический |
| 1 0,8765 0,7134 0,5123 -0,3421 0,4512 |
Социально-экономический |
| 1 0,7101 0,6334 0,7324 0,4231 0,5673 0,3301 0,4790 0,5672 0,3654 0,6783 0,4012 0,5102 0,2807 |
* Составлена автором на основе анализа возможностей доступности данных
** Показатели учитываются не на душу населения, а на 100, 1000 и более человек в связи с применяемой методикой расчета Росстата
Оценочные показатели определяются также одинаковыми для всех трех блоков на основании сведенных результатов проведенных опросов и экспертных оценок. Методика проведения опросов определяется значительным масштабом исследования и базируется, в основном, на использовании возможностей сети Интернет. При этом целесообразно применить зарекомендовавшую себя балльную систему оценочных показателей.
На этом же этапе формируется база данных показателей, в том числе на основании проведенных расчетов – расчетных индикаторов, на основании сведенных результатов проведенных опросов и экспертных оценок – оценочных показателей. На этом же этапе проводится расчет попарной корреляции массивов значений показателей, оказывающих максимальное влияние на наиболее значимые показатели в каждом блоке. В блоке производственно-экономических индикаторов это, бесспорно, ВРП на душу населения, в блоке финансово-экономических – поступление налогов и сборов в бюджетную систему, в блоке социально-экономических – минимальный размер оплаты труда. На основании проведенных расчетов можно сделать вывод, что наиболее корректными показателями, выражающими максимальную степень поляризации регионов, наряду с тремя вышеперечисленными показателями, можно считать:
- объем отгрузки добытых полезных ископаемых (коэффициент корреляции – 0,899640); основные фонды в экономике (коэффициент корреляции - 0,894791); объем отгрузки электроэнергии, газа и воды (коэффициент корреляции – 0,729276); среднемесячная номинальная заработная плата (коэффициент корреляции – 0,884405): среднедушевые денежные доходы населения (коэффициент корреляции – 0,854206) дефицит/профицит регионального бюджета (коэффициент корреляции – 0,876542); объем выделяемых из центра дотаций (коэффициент корреляции – 0,713426); уровень безработицы (коэффициент корреляции – 0,710132); объем потребительских расходов (коэффициент корреляции – 0,732443).
Методом корреляционно-регрессионного анализа на втором этапе определяется зависимость между блоками индикаторов динамики развития регионов в виде уравнения регрессии (1), и определяются базовые показатели, которые войдут от каждого блока в алгоритм расчета интегрального критерия оценки.
Было получено уравнение корреляции, отражающее функцию зависимого значения переменных производственно-экономических факторов y от независимых финансово-экономических х1 и социально-экономических х2:
y = 0,672*х1+0,515* х2 +1,214 (1)
Оценка силы связи по коэффициенту Чеддоки составила 0,87, что говорит о высокой силе связи между данными факторами.
На третьем этапе рассчитывается комплексный интегральный индикатор оценки. Так как задачей комплексного ранжирования является определение относительного отклонения каждого региона, а не их величина, то суммарные коэффициенты, учитываемые по каждому функциональному блоку, включают место субъекта в ранжировании по данным показателям. Таким образом, интегральный критерий оценки пространственной поляризации для каждого региона будет выглядеть следующим образом:
In = f (УПЭn, УФЭn, УСЭn), (2)
где УПЭn – сумма показателей, на основании которых можно определить уровень поляризации региона по производственно-экономическому развитию;
УФЭn – сумма показателей, на основании которых можно определить уровень поляризации региона по финансово-экономической обеспеченности;
УСЭn – сумма показателей, на основании которых можно определить уровень поляризации региона по социально-экономической составляющей уровня жизни населения, учитывающей как количественный, так и качественный разрез.
Показатели по каждому направлению (2) рассчитываются по средневзвешенной рейтингов:
ПЭn = Rпэn * спэ, ФЭn= Rфэn * сфэ, СЭn = Rсэn * ссэ (3)
где Rпэn, Rфэn Rсэn – рейтинги индикаторов, рассчитываются по формуле 4;
спэ, сфэ, ссэ – вес индикатора;
Rэn = У rпэn * dпэ, Rфn = У rфэn * dфэ, Rсn = У rсэn * dсэ, (4)
где rпэn, rфэn, rсэn – рейтинги показателей, входящих в индикатор;
dпэ, dфэ, dсэ – вес показателя.
Применение предложенного индикатора позволит решить ряд приоритетных задач управления пространственной поляризацией. Во-первых, такая уточненная оценка позволит выделить регионы, нуждающиеся в повышении уровня развития в наибольшей степени, как имеющие максимальный совокупный потенциал по всем предложенным блокам динамики поляризации регионов. Во-вторых, факторный анализ представленного показателя, включающего три составляющих, позволит определить, какая из составляющих потенциала отдельных регионов развита в наименьшей степени, что предполагает упрощение процесса ранжирования мер по сглаживанию пространственной поляризации.
На четвертом этапе оценки проводится ранжирование регионов по рассчитанному индикатору; определяются группы регионов опережающего, нормального и отстающего развития. Проведенные в соответствии с предложенной методикой расчеты показали (рис. 1-3), что на конец 2010 года наибольшее количество регионов нормального развития находятся в Центральном федеральном округе, отстающего развития – в Северо-Кавказском федеральном округе, а вот регионы опережающего развития, в основном, разбросаны по федеральным округам, имеющим преимущества первой природы – Приволжскому, Уральскому, Сибирскому и Дальневосточному (кроме регионов с агломерационным эффектом).
Рис.1. Группа регионов РФ опережающего развития
Рис.2. Группа регионов РФ нормального развития
Рис.3. Группа регионов РФ отстающего развития
Приведенные выше диаграммы показывают, что в каждой из групп также наблюдается разделение на две подгруппы с более высокими и низкими показателями.
На заключительном пятом этапе определяются тенденции пространственной поляризации по каждой группе регионов для формулировки обоснованных рекомендаций по сглаживанию негативных трендов.
Ранжирование регионов и распределение их по достаточно близким показателям уровня социально-экономического развития необходимо для выявления и уточнения группы ключевых критериев, обеспечивающих формирование тенденций пространственной поляризации. В свою очередь, правильно обозначенные тенденции позволят выделить более точные пути сглаживания дифференциации регионов.
В этой связи в теоретическое обоснование понятийного аппарата феномена региональной дифференциации, по нашему мнению, следует ввести новый термин «тенденции пространственной поляризации регионов». Использование данного термина позволит определить основные критерии направлений, способствующих усилению или ослаблению регионального неравенства применительно к каждому федеральному округу, субъекту федерации или муниципальному образованию.
Проведенный выше анализ работ, в рамках которых исследовалось данное явление, позволил определить, что наиболее часто используемые критерии, которые определяют тенденции пространственной поляризации, можно сгруппировать по тем же основным направлениям, которые предлагались выше при выборе индикаторов оценки динамики поляризации регионов (см. табл. 2). При этом предлагается расширенная классификация, с выделением в группах производственно-экономических, финансово-экономических и социально-экономических тенденций их основных структурных составляющих, например, таких, как бюджетные и инфраструктурные тенденции, тенденции трудового потенциала и др.
Таблица 2. Группировка тенденций пространственной поляризации регионов*
Группа тенденций | Вид тенденций | Что учитывают тенденции |
Производственно-экономические тенденции | доходные | тренды: уровня доходов/расходов региона; обеспеченности ресурсами; развития транспортной сети и коммуникаций региона; предпринимательского климата и легкости ведения бизнеса; возрастного, гендерного, образовательного, профессионального состава активной части населения региона |
ресурсные | ||
инновационные | ||
инфраструктурные | ||
институциональные | ||
предпринимательские | ||
производственные | ||
технологические | ||
трудового потенциала | ||
Финансово-экономические тенденции | бюджетные | направления изменений бюджетной обеспеченности региона, объемов получаемых (перечисляемых) межбюджетных трансфертов, возможностей финансирования региона |
трансфертные | ||
инвестиционные | ||
кредитные | ||
Социально-экономические тенденции | потребительские | направления изменений качества жизни населения региона, уровня социальных гарантий и социальных перспектив его жителей |
образовательные | ||
информационные | ||
охраны здоровья | ||
продолжительности жизни |
* Составлена автором
Вышеприведенное более подробное структурирование тенденций обусловлено необходимостью определения уточненных возможностей для поиска путей сглаживания негативных тенденций по конкретным направлениям.
Особое значение инфраструктурных критериев и критериев трудового потенциала выделяет в своей работе 7. Отмечая их несомненную важность и включив в группы вышеперечисленных тенденций, следует отметить при этом несогласие с мнением автора о том, что Российской Федерации свойственна крайне низкая трудовая мобильность. По нашему мнению, в последние десятилетия как раз усилившаяся трудовая мобильность и агломерационный эффект способствовали центростремительному перетеканию рабочей силы, в том числе квалифицированной, что в значительной степени способствовало усилению пространственной поляризации регионов.
Вышеприведенная группировка выделяет основные тенденции. Однако, по нашему мнению, данный перечень групп тенденций не может считаться исчерпывающим. В настоящее время в качестве целевых ориентиров в процессе сглаживания пространственной поляризации могут использоваться также другие группы показателей, определяющих тенденции.
Структурная схема разработанной авторской методики оценки уровня пространственного расслоения регионов приведена ниже на рисунке 4.
Рис.4. Структурная схема методики оценки уровня пространственного расслоения регионов (составлена автором)
Описанный в работе методический подход требует дальнейшего уточнения. Полученные на его основе результаты важны для оценки уровня социально-экономического расслоения регионов. Они могут быть использованы как при определении направлений сглаживания пространственной поляризации, так и при последующей разработке мер политики регионального развития.
Список литературы
Герасимова пространственной поляризацией в регионе на основе формирования точек роста : Автореф. дис. канд. экон. наук : Казань, 2009. Зубаревич России: неравенство, кризис, модернизация. М., 2010. Ломовцева ресурсный потенциал региона: методология определения и измерения // Научные ведомости БелГУ. 2012. № 1(120), вып.21/1. С. 61-67. Мельников выравнивания социально-экономического развития регионов (отечественная и зарубежная практика): Монография / под ред. М., 2007. Комплексная оценка социально-экономических индикаторов регионального развития // Государство и рынок: новое качество взаимодействия в информационно-сетевой экономике / коллективная монография / под ред. д-ра экон. наук, проф. , д-ра экон. наук, проф. , д-ра экон. наук, проф. . СПб., 2007. Т.2. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: Стат. сб. / Росстат. М., 2011. Таран оценка социально-экономического состояния и развития региональной экономики: монография. Кисловодск, 2007.
Напечатано:
Шкромада, концепция оценки уровня пространственного расслоения регионов / // Вестник Московского университета. Серия 21. Управление (государство и общество). – 2013. – № 1. – С. 49-64.
1 Зубаревич России: неравенство, кризис, модернизация. М., 2010.
2 Ломовцева ресурсный потенциал региона: методология определения и измерения // Научные ведомости БелГУ. 2012. № 1(120), вып.21/1. С. 61-67.
3 Мельников выравнивания социально-экономического развития регионов (отечественная и зарубежная практика): Монография / под ред. М., 2007.
4 Комплексная оценка социально-экономических индикаторов регионального развития // Государство и рынок: новое качество взаимодействия в информационно-сетевой экономике / коллективная монография / под ред. д-ра экон. наук, проф. , д-ра экон. наук, проф. , д-ра экон. наук, проф. . СПб., 2007. Т.2.
5 Таран оценка социально-экономического состояния и развития региональной экономики: монография. Кисловодск, 2007.
6 Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: Стат. сб. / Росстат. М., 2011.
7 Герасимова пространственной поляризацией в регионе на основе формирования точек роста : Автореф. дис. канд. экон. наук : Казань, 2009.
