«Оценка современного состояния и перспектив развития моногородов с учетом деятельности градообразующих организаций (на материалах Кемеровской области)»

Определены детерминанты развития монопрофильного муниципального образования с позиции основных стейкхолдеров. На основе проведенного детального анализа понятия «моногород» и синонимичных ему терминов были выделены основные элементы, раскрывающие сущность и содержание дефиниции. В российской и зарубежной практике выделяют следующие возможные присутствующие на территории моногорода объекты: градообразующее предприятие/компания, отрасль, рынок, производственная цепь, функция, промышленность/вид деятельности, функционирование которых оказывает непосредственное влияние на: местную структуру экономики, благополучие
,
населения, социально-экономические процессы
рынок труда. Синтез выявленных
основных элементов монопрофильной территории позволил сформулировать обобщенное определение. Монопрофильное муниципальное образование (моногород) автор понимает как муниципальное образование, имеющее на своей территории градообразующее предприятие или моноотраслевой комплекс, от результатов деятельности которых прямо зависит социально-экономическая ситуация в городе или поселке, в том числе: рынок труда, местный бюджет, благополучие (уровень и
качество жизни) населения.
В результате анализа градообразующих организаций в России3 отмечено, что
57 моногородов (18%) имеют не одно градообразующее предприятие, а несколько – от 2 до 10. Данный факт дает право предположить, что экономика таких городов имеет особый тип монозависимости, в силу чего имеет смысл выделить их в отдельную категорию отраслевых моногородов, имеющих шанс в перспективе стать опорными точками развития экономики страны, и ввести термин «градообразующий отраслевой комплекс (монокомплекс)» – это совокупность организаций, относящихся к одному виду экономической деятельности (отрасли, промышленности, функции), одной компании, либо функционирующих в рамках единой производственно- технологической цепи, либо обслуживающих один рынок, оказывающих непосредственное влияние на рынок труда, муниципальный бюджет, качество и
уровень жизни населения определенной территории.
Исследование теоретической и нормативно-правовой базы позволило
выявить основные детерминанты развития
монотерритории с позиции ее ключевых стейкхолдеров: самого муниципального образования, градообразующей организации, населения (рисунок 1). Определенные детерминанты имеют
существенное значение для дальнейшего развития моногорода.
Выявленные несоответствия в формулировке терминов «моногород» и
«градообразующее предприятия», различные критерии отнесения поселений к монопрофильным, а предприятий – к категории градообразующих, выступают причиной расхождения имеющихся перечней монопрофильных муниципальных образований в России.
Исследования разных групп ученых указывают на
необходимость учета всех важных критериев в комплексе, однако эволюция официальных критериев монопрофильности свидетельствует об обратном: критерии отменялись или вводились в соответствии с действующими нормативно- правовыми документами, использовались в разных соотношениях и группировках между собой, менялись значения критериев и варианты их расчета. Действующие критерии4претерпели значительные положительные изменения по сравнению с предыдущими, однако все еще не позволяют дать реальную оценку социально- экономической ситуации монопрофильной территории, среди них отсутствует комплексная оценка уровня монопрофильности поселения – степени зависимости муниципалитета от функционирования градообразующей организации, что
3 Анализ проведен автором на основе данных «Мониторинг моногородов // Государственная автоматизированная информационная система «Управление» [Электронный ресурс]. – URL: http://gasu.gov.ru (дата обращения 12.10.2019»
4 Постановление Правительства РФ от 29 июля 2014 года No709 «О критериях отнесения муниципальных образований Российской Федерации к монопрофильным (моногородам) и категориях монопрофильных муниципальных образований Российской Федерации (моногородов) в зависимости от рисков ухудшения их социально-экономического положения»

является отправной точкой при выборе мер и инструментов развития конкретного
Следует раскрыть понятие монопрофильного муниципального образования через обобщенное определение в законе с помощью разнообразных критериев, охватывающих все категории и виды моногородов, нуждающихся в особом статусе, государственном контроле, поддержке и постоянном мониторинге.
1. Наличие одного или нескольких предприятий одной отрасли, рынка, технологии, производственного процесса, функции, градообразующей организации
2. Ограниченноечисловнешнихфункций
3. Обслуживаниеместногорынкаоставшимисяорганизациями
4. Низкаядиверсификацияструктурыэкономикинаселенногопункта
5. Зависимостьмуниципальногобюджетаотдеятельностиградообразующегопредприятия
6. Географическаяудаленностьотальтернативныхрынковзанятости
7. Тяжелыеусловиятруда, втомчислеклиматическиеусловия
8. Низкаядиверсификациясферзанятостинаселения
9. Отсутствиеразвитойинфраструктуры
10. Зависимость социально-экономической ситуации поселения от результатов деятельности градообразующего предприятия
Монопрофильное муниципальное образование
моногорода.
Градообразующая организация (ГО)
1. Работники градообразующей организации составляют около четверти всего населения
2. На одном предприятии может быть занято несколько тысяч человек
3. Доля налоговых и неналоговых поступлений градообразующей организации является пятой частью местного бюджета
Население
профессиональный состав
права
4. Градообразующая
производит около общегородского объема продукции
5. Имеет на балансе объекты социально-коммунальной сферы и инженерной инфраструктуры, обслуживающие треть населения
6. Эффективность деятельности градообразующей организации определяет большинство социально- экономических процессов территории
5. Треть населения обслуживается объектами социально-коммунальной сферы и инженерной инфраструктуры, принадлежащими ГО
6. Население проживает в сложных климатических условиях,
7. Жителинеспособнысвоимисиламиборотьсяс внешними экономическими рисками, нуждаются в помощи государственной власти
8. Жителисклонны
– к неформальной занятости
-к работе вне поселения (маятниковая, вахтовая занятость)
– к смене места жительства
-к уходу с рынка (попадание в число безработных)
организация половины
1. Однородный
населения
2. Отсутствие
жизнедеятельности
3. Низкаямобильностьжителей
4. Высокая доля занятых на ГО или вотраслевом комплексе
Рисунок 1 – Основные детерминанты развития монотерритории с позиции ее ключевых стейкхолдеров
2. Представлены основные направлениям и меры по модернизации экономики моногородов. На основе анализа зарубежного опыта диверсификации экономической структуры моногородов выявлены более эффективные меры
выбора форм
развития территории с позиции основных стейкхолдеров моногорода по
следующим направлениям: реструктуризация рынка труда, формирование современной инфраструктуры, привлечение инвестиции, поддержка малого бизнеса, развитие инноваций, модернизация «старых» отраслей (таблица 1).
Таблица 1 – Направления и меры по модернизации экономики моногородов Направления Меры
Рынок труда
Изменение трудового законодательства с целью индексации заработных плат, развитие учебных заведений, в т.ч. высшего образования, строительство кампусов, субсидии на переобучение попавшим под сокращение
Инфра- структура
Инновации
«Старые» отрасли
Инновации
«Старые» отрасли
Создание новой инфраструктуры: транспортных развязок, социального жилья, строительства новой железной дороги, строительство и эксплуатация системы гидротехнических сооружений, производство и распределение электроэнергии, системы газификации
Софинансированиевнедренияинновацийсобственникамиградообразующегопредприятия при сокращении персонала
Присвоение промышленным объектам (бывшим градообразующим предприятиям) статуса достопримечательностей, скупка нефункционирующих шахт, регулирование угольной промышленности, в т.ч определение федерального лимита добычи
Создание технологических центров и наукоемких производств, развитие инновационных услуг в сфере обслуживания населения, медицинских, финансовых услуг, сельского хозяйства Модернизация «старых» отраслей промышленности, модернизация бывших промышленных территорий, создание технологических музеев на основе бывших предприятий, рекультивация земель
Привлечение инвестиций и развитие малого бизнеса
Взаимодействие крупного и малого бизнеса, бизнес-инкубаторы, центры бизнес-ресурсов, кредиты МСП без гарантий, государственный возврат доли частных инвестиций (до 25%), упрощение госрегулирования МСП, обучение населения ведению бизнеса, создание СЭЗ и кластеров, льготные тарифы на электроэнергию, введение налоговых льгот, привлечение мелких производителей на промышленные площадки
Следует отметить, что ни в одном городе поддержка градообразующего предприятия, оказавшись очень дорогостоящей, не привела к ожидаемому результату. Более эффективными оказались мероприятия, направленные на модернизацию «старых» отраслей и промышленных территорий, создание технологических музеев на базе предприятий. Данные направления с выявленными мерами по модернизации и реструктуризации моногородов позволят скорректировать рекомендуемый перечень мероприятий для российских монопрофильных поселений с учетом специализации и других индивидуальных особенностей территорий.
3. Предложен методический подход, позволяющий оценить социально- экономическое положение моногородов. По итогам проверки Счетной палаты государственных мер поддержки моногородов, в том числе оценки эффективности приоритетной программы «Комплексное развитие моногородов» были представлены предложения, включающие необходимость оценки текущего социально-экономического состояния моногородов. Однако единая методика оценки по данному направлению на сегодняшний момент не выработана. Наличие комплексной методики оценки современного социально-экономического состояния монопоселений поможет обосновать целесообразность выделения бюджетных средств на развитие муниципальных образований и принимать точечные эффективные управленческие решения.
Бизнес Муниципальное образование Население
Авторская методика сформирована на основе показателей мониторинга
социально-экономического положения моногородов, поскольку в нем содержатся сводные данные о деятельности градообразующих организаций, а также представлены сведения о поселках и сельских поселениях, что игнорируется муниципальной статистикой. Данные мониторинга были предоставлены Департаментом инвестиций и стратегического развития Кемеровской области за 2013-2020 гг. по моногородам региона.
Отбор факторов проводился на основе теоретико-экономического анализа, исходя из сущности проблем моногородов. Структура групповых индикаторов уточнялась с помощью корреляционного анализа. Представленная в таблице 2 группировка индикаторов основывается на ключевых проблемах моногородов: структурной безработице на рынке труда, зависимости поселения от эффективности деятельности градообразующей организации и возможности его дальнейшего развития, социальных (отток населения, уровень заработных плат, жилищный вопрос) и экономических (финансово-бюджетная обеспеченность города, возможности развития малого бизнеса) проблемах территорий.
Таблица 2 – Показатели оценки уровня социально-экономического состояния монопрофильных муниципальных образований
Группа Рынок труда (Iрт)
Градообразу- ющая организация (Iго)
Социальные показатели (Iс)
Экономические показатели (Iэ)
Монозависи- мость
Показатели
Уровень регистрируемой безработицы, %
Коэффициент напряженности на рынке труда, доли ед.
Прирост рабочих мест, раб. мест
Прирост рабочих мест высокопроизводительных, раб. мест
Коэффициент трудоспособности населения, %
Коэффициент экономической активности населения, %
Отношение численности занятого населения к экономически активному населению, доли ед. Доля работников, предполагаемых к увольнению с градообразующей организации, %
Темп роста отгрузки градообразующей организации, %
Среднегодовая выработка градообразующей организации, тыс. руб./чел.
Степень загрузки производственных мощностей градообразующей организации, % Среднемесячная заработная плата работников градообразующей организации, руб. Рентабельность отгрузки градообразующей организации, %
Инвестиции в развитие градообразующей организации на 1 работника, тыс. руб./чел.
Износ основных фондов градообразующей организации, %
Численность населения, чел.
Среднемесячная номинальная заработная плата работников организаций в МО, руб. Миграционный прирост на 10 тыс. жителей, доли ед.
Площадь жилого фонда на душу населения, кв. м/чел.
Площадь ветхого и аварийного жилого фонда на душу населения, кв. м/чел.
Ввод в действие жилых домов за счёт всех источников финансирования на душу населения, кв. м/чел.
Объем расходов бюджета муниципального образования на душу населения, тыс. руб./чел. Дефицит / профицит бюджета муниципального образования, тыс. руб.
Объем инвестиций в основной капитал на душу населения, тыс. руб./чел.
Муниципальный продукт на душу населения, тыс. руб./чел.
Количество предприятий и организаций на 1 тысячу населения, ед./тыс.чел.
Объем отгруженных товаров в муниципальном образовании на душу населения, тыс.руб./чел. Оборотрозничнойторговли надушунаселения,тыс.руб./чел.
Количество малых и средних предприятий (включая ИП) на 1 тыс.населения, ед.
Оборот малых и средних предприятий на душу населения руб./чел.
Коэффициент занятости в МСП, доли ед.
Доля численности работников градообразующей организации в среднесписочной численности работников всех организаций, осуществляющих деятельность на территории моногорода, %
Доля объема отгруженных товаров на градообразующей организации в общем объеме отгруженныхтоваров вмуниципальномобразовании,%
Расстояние до крупного города, км.

Оценка текущего положения монопрофильных муниципальных образований
осуществляется путем расчета интегрального показателя в несколько этапов:
1. Процедура трансформации базовых показателей проводится с помощью унифицированной шкалы 5 , поскольку она позволяет корректно учитывать переменные трех разных типов (позитивные, негативные и показатели, имеющие
оптимальное значение).
2. Расчет интегральных групповых индикаторов, позволяющих выявить
сильные и слабые стороны моногородов с помощью количественной оценки по интересующему направлению. Возможен расчет на основе среднего арифметического значения во избежание субъективного мнения или, наоборот, – с учетом нужных весовых коэффициентов. Особенностью методики является расчет индикатора рынка труда не только на основе базовых статистических показателей, но и с учетом прироста рабочих мест, оценки трудоспособности, экономической активности и занятости населения в черте города, а также введение индикатора текущего состояния градообразующей организации, рассчитываемого на базе основных экономических показателей деятельности предприятия, отражающихся лишь в мониторинге моногородов.
Уровень экономического развития муниципальных образований приблизительно оценивается через показатель «муниципальный продукт», который будет являться условным ориентиром для проведения сравнительного анализа. Корреляционный анализ помог выявить взаимосвязь муниципального продукта на душу населения (МПд) со сводными индексами социально- экономического развития моногорода (Icэр) и состояния градообразующей организации (Iго). Коэффициент корреляции между МПд и Icэр принял значение 0,79, между МПд и Iго – 0,52, что свидетельствует о существовании высокой и заметной тесноты связи соответственно (по шкале Чеддока). Модель множественной линейной регрессии принимает следующий вид:
МПд= -0,82+2,14* Iсэр+0,67* Iго , (1)
где: МПд – муниципальный продукт на душу населения, тыс. руб./чел;
Icэр – промежуточный интегральный показатель уровня социально- экономического развития моногорода, рассчитанный с помощью групповых индикаторов рынка труда (Iрт), социальных (Iс) и экономических (Iэ) показателей по формуле среднего арифметического значения, доли ед;
Iго – интегральный показатель текущего состояния градообразующей организации, действующей на территории моногорода, доли ед.
Множественный коэффициент корреляции равен 0,82, что подтверждает наличие тесной связи между исследуемыми факторами, коэффициент линейной детерминации R2= 0,67 свидетельствует о том, что показатель муниципального продукта в среднем на 67% объясняется за счет вариации факторных признаков, включенных в модель, что для примерных расчетов является адекватным показателем качества модели. Таким образом, полученная модель доказывает корректность подбора показателей для оценки уровня социально-экономического развития моногородов, а также значимость фактора Iго (P-Значение = 0,00004) в
5 Айвазян, С.А. Анализ качества и образа жизни населения (эконометрический подход)/ С.А. Айвазян // ЦЭМИ РАН. – М: Наука, 2012. – С.84-85

модели подтверждает необходимость включения показателей функционирования
градообразующей организации в итоговый интегральный показатель уровня социально-экономического состояния моногорода.
3.Итоговый интегральный показатель текущего социально-экономического состояния моногородов предлагается рассчитывать с учетом уровня монозависимости муниципального образования от деятельности градообразующего предприятия суммированием средневзвешенных арифметических значений сводных индикаторов Iсэр и Iгo следующим образом:
R =I ×У∗ +I ×(1−У ), (2) мг гo мз сэр мз
где: Rмг – комплексный интегральный показатель текущего социально- экономического состояния моногорода, доли ед.;
Iгo – сводный индикатор состояния градообразующей организации, доли ед.;
Умз – уровень монозависимости муниципального образования от деятельности градообразующей организации- средневзвешенная показателей долей занятости и объема производства на градообразующем предприятии в общегородском значении соответствующих показателей (предлагаются весовые доли в пропорции 0,7и 0,3 соответственно на основе действующего законодательства6и актуальности в нем только критерия занятости), доли ед.
4. Дополнены представления о закономерностях развития монопрофильных муниципальных образований на основе анализа текущего социально-экономического состояния моногородов Кемеровской области. В рамках предложенной методики апробирован подход к оценке моногородов Кузбасса по уровню социально-экономического положения. Проранжированные результаты оценки представлены в таблице 4.
Таблица 4 – Ранжирование моногородов Кемеровской области по уровню
социально-экономического состояния (2020 г.)
No Моногород
1 Новокузнецк
2 Ленинск-Кузнецкий
3 Междуреченск
4 Белогорск
5 Анжеро-Судженск
6 Белово
7 Мыски
8 Краснобродский
9 Киселевск
10 Яшкино
11 Калтан
Значение Rмг No (по убыванию)
0,6002 12 0,5609 13 0,5570 14 0,5500 15 0,5447 16 0,5388 17 0,5198 18 0,5192 19 0,5057 20 0,4905 21
0,4889
Моногород
Таштагол Шерегеш Прокопьевск Топки Березовский Юрга Гурьевск Полысаево Осинники Мариинск Салаир
Значение Rмг (по убыванию) 0,4801 0,4726 0,4646 0,4605 0,4539 0,4525 0,4325 0,4323 0,4288 0,3868 0,3680 0,2808
22
23 Мундыбаш
Для создания классификации к полученным результатам оценки применен метод кластерного анализа на основе 34 показателей предложенной методики за 2020 г., процедура стандартизации данных осуществлялась в ПОSTATISTICA(рисунок 2). При построении древовидной кластеризации в качестве меры сходства выбран метод Варда, меры близости наблюдений – евклидово расстояние.
6 Постановление Правительства РФ от 29 июля 2014 года No709 «О критериях отнесения муниципальных образований Российской Федерации к монопрофильным (моногородам) и категориях монопрофильных муниципальных образований Российской Федерации (моногородов) в зависимости от рисков ухудшения их социально-экономического положения»

No Уровень развития
1 Высокий
2 Выше среднего
3 Ниже среднего
Rмг Моногорода Кемеровской области
>0,6 Новокузнецк
0,5-0,6 Ленинск-Кузнецкий, Междуреченск, Белогорск, Анжеро-Судженск, Белово, Мыски,
Краснобродский, Киселевск.
0,3-0,5 Яшкино, Калтан, Таштагол, Шерегеш, Прокопьевск, Топки, Березовский, Юрга,
Гурьевск, Полысаево, Осинники, Мариинск, Салаир. <0,3 Мундыбаш 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 Tree Diagram f or 23 Cases Ward`s method Euclidean distances Рисунок 2 – Древовидная кластеризация методом Варда Для верной интерпретации числа кластеров проведен графический анализ взаимосвязи между величиной коэффициента слияния и шагом кластеризации, а также дополнительная кластеризация методом k-средних. Таким образом, сформирована классификация моногородов по уровню текущего социально- экономического положения, представленная в таблице 5. Таблица 5 - Классификация монопоселений по уровню социально-экономического состояния на примере моногородов Кемеровской области 4 Низкий Дополнительно построены модели множественной регрессии с целью возможности дальнейшего прогнозирования уровня социально-экономического развития (Rмг) и численности занятого населения, показатель качества моделей R- квадрат составил 0,91 и 0,99 соответственно. 5. Разработана методика прогнозирования вероятности банкротства для промышленных предприятий, представленная тремя вариантами математических моделей: MDA-модель, logit-модель, модель классификационного дерева. Проведенный анализ существующих моделей показал отсутствие высокой точности в результатах прогнозирования банкротства предприятий угольной промышленности (74% и менее), в связи с чем появилась задача формирования новой, более качественной, модели для градообразующих промышленных предприятий. Для построения модели банкротства были отобраны 73 организации угольной промышленности РФ, 35 из которых за 2014-2019 гг. ликвидированы по причине банкротства (или уже находящиеся на стадии ликвидации по причине финансовой несостоятельности), оставшиеся 38 - это действующие градообразующие организации моногородов, ведущей отраслью которых является добыча угля. В исходную базу данных вошло 32 финансовых коэффициента, рассчитанных на основе финансовой отчетности отобранных организаций угольной промышленности РФ. Мундыбаш Новокузнецк Белогорск Осинники Прокопьевск Киселевск Яшкино Калтан Березовский Мыски Междуреченск Краснобродский Ленинск-Кузнецкий Белово Салаир Топки Шерегеш Таштагол Полысаево Мариинск Юрга Гурьевск Анжеро-Судженск Linkage Distance На предварительном этапе был проведен разведочный анализ данных с помощью кластеризации Таблица 6 - Результаты распределения предприятий по кластерам Статус Кластер 1 Кластер 2 Совпадения кластера и статуса организации Кол-во, ед. % Кол-во, ед. % Кол-во, ед. % Банкрот 30 81 5 14 30 81 Действующее 7 19 31 86 31 86 Итого 37 100 36 100 61 84 Далее на основе результатов корреляционного и факторного анализа отобраны 8 переменных для построения модели банкротства. Исследование зависимости между рассматриваемыми явлениями с использованием различных методов моделирования и видов регрессий в программе SPSS позволило построить две статистические модели:MDA-модель и logit-модель (таблица 7). Таблица 7 – Статистические модели прогнозирования банкротства для промышленных предприятий РФ Модель Уравнение Интерпретация результатов посредством программы STATISTICA методом k- средних (таблица 6). Гипотеза о том, что с помощью финансовых коэффициентов возможно выявить схожие финансовые ситуации на угольных предприятиях, приводящие к банкротству, подтвердилась на 84 %, что свидетельствует о корректном подборе базы показателей для данной цели. MDA- модель = −0.726 + 0.058 ∗ 1 + 0.345 ∗ 2 x1коэффициент автономии x2коэффициент оборачиваемости оборотных активов D> -0,25 вероятность банкротства минимальная D< -025 вероятность банкротства максимальная logit-модель =1 1+ − = 1.673 − 1.518 ∗ 1 − 1.232 ∗ 2 x1коэффициент автономии x2коэффициент оборачиваемости оборотных активов 0