
Сравнительный анализ подходов к оценке экономической сложности регионов России по структуре ВРП
Comparative analysis of approaches to assessing the economic complexity of Russian regions by the structure of GRP
Авторы
Аннотация
Предложен подход к оценке экономической сложности регионов России по структуре ВРП. Подход основан на стандартном методе оценки экономической сложности. Рассмотрен вопрос выбора порогового значения показателя выявленных сравнительных преимуществ RCA. Построены 0-1 матрицы для структуры ВРП за 2019 г. в ценах 2019 г. и в ценах 2016 г. при разных порогах. Их структуры правильно отражают идею, заложенную в индексе экономической сложности. В результате корреляционного анализа показано, что при пороге 1 индекс экономической сложности по ВРП в ценах 2019 и 2016 гг. обладают большей устойчивостью к изменению порога, чем при других пороговых значениях. Проведён сравнительный анализ оценок экономической сложности по структуре ВРП в ценах 2019 и 2016 гг., а также с данными по налоговым поступлениям по 82 секторам и по отгруженной продукции по 24 видам экономической деятельности за 2019 г. Получены коэффициенты корреляции с данными по структуре ВРП за 2021 г. в ценах 2021 и 2016 гг. Оценка экономической сложности регионов по структуре ВРП в ценах 2021 г., 2019 г. и в ценах 2016 г. может быть полезна при решении задач управления, направленных на диверсификацию региональной экономики и повышение ее экономической сложности.
Ключевые слова
региональная экономика, эконометрика, экономическая сложность.
Рекомендуемая ссылка
Сравнительный анализ подходов к оценке экономической сложности регионов России по структуре ВРП// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №3 (79). Номер статьи: 7917. Дата публикации: 22.09.2024. Режим доступа: https://eee-region.ru/article/7917/
Authors
Abstract
An approach to assessing the economic complexity of Russian regions by the structure of GRP is proposed. The approach is based on the standard method of estimating economic complexity. The issue of choosing the threshold value of the indicator of the identified comparative advantages of RCA is considered. 0-1 matrices were constructed for the structure of GRP for 2019 in 2019 prices and in 2016 prices at different thresholds. Their structures correctly reflect the idea behind the economic complexity index. As a result of the correlation analysis, it is shown that at threshold 1, the index of economic complexity for GRP in the prices of 2019 and 2016 are more resistant to changes in the threshold, than at other thresholds. A comparative analysis of estimates of economic complexity by GRP structure in 2019 and 2016 prices, as well as with data on tax revenues for 82 sectors and shipped products for 24 types of economic activity for 2019 was carried out. Correlation coefficients with data on the structure of GRP for 2021 in 2021 and 2016 prices are obtained. Assessment of the economic complexity of regions by GRP structure in 2021 prices, 2019 and 2016 prices can be useful in solving management problems aimed at diversifying the regional economy and increasing its economic complexity.
Keywords
regional economy, econometrics, economic complexity.
Suggested Citation
Comparative analysis of approaches to assessing the economic complexity of Russian regions by the structure of GRP// Regional economy and management: electronic scientific journal. ISSN 1999-2645. — №3 (79). Art. #7917. Date issued: 22.09.2024. Available at: https://eee-region.ru/article/7917/
Введение
В работе (Афанасьев, Гусев, 2022) был предложен подход к формированию рекомендаций по развитию секторов с целью диверсификации региональной экономики, ориентированный на повышение ее экономической сложности. Оценки экономической сложности регионов получены в этой работе на основе данных о налоговых поступлениях по 82 секторам экономики, что позволяет характеризовать структуры региональных экономик, включающих сектора, ориентированные как на внешний, так и на внутренний рынки. В работе (Афанасьев, Гусев, 2023) для оценки экономической сложности регионов использовались данных об отгруженной продукции по 24 видам экономической деятельности. Однако, для оценки экономической сложности регионов могут использоваться альтернативные подходы.
В предложенной далее модификации стандартного подхода для оценки экономической сложности регионов используются показатели промышленного производства: структура ВРП за 2019 г. в ценах 2019 г., которая состоит из 19 видов экономической деятельности (ВЭД), а также структура ВРП за 2019 г. в ценах 2016 г., которая тоже состоит из тех же 19 ВЭД. В результате формируются оценки объёмов производства по 19 видам экономической деятельности (ВЭД). На этой основе построена матрица выявленных сравнительных преимуществ, описывающая структуру региональных экономик по ВЭД, и получены оценки экономической сложности регионов в соответствии со стандартным подходом.
Рассмотрен один из актуальных вопросов применения индекса экономической сложности, который связан с выбором порогового значения RCA на этапах формирования и сравнительного анализа индексов, построенных на основе различных данных.
Проведено сравнение оценок экономической сложности регионов, полученных на основе данных по 19 ВЭД, с ранее полученными оценками экономической сложности на основе данных об объемах производства по 82 секторам экономики и по данным отгруженной продукции по 24 ВЭД. Высокий уровень корреляции этих оценок указывает на их устойчивость по отношению к используемым данным и уровню детализации описания структуры региональной экономики.
Методология
Описание структуры региональной экономики. Для описания структуры региональной экономики использованы данные об объемах производства по ВЭД, полученные из структуры ВРП. Сначала определим показатель выявленных сравнительных преимуществ:
(1)
где — объем производства по ВЭД экономики региона ;
— отношение доли производства по ВЭД в общем объеме производства по всем ВЭД экономики региона к доле производства по ВЭД всех регионов в объеме производства по всем ВЭД экономик всех регионов.
В соответствии с работой (Hausmann, Klinger, 2006), для выявления сравнительных преимуществ в экономиках используется показатель для которого проверяется условие типа ограничения снизу. А именно, если значение
превышает единицу, то считается, что экономика региона
обладает выявленными сравнительными преимуществами в выпуске продукции по ВЭД ; в противном случае — выявленных сравнительных преимуществ не существует:
Матрица содержит данные о ВЭД, которые в разных регионах развиты на уровне выявленных сравнительных преимуществ, определенных при помощи выражения (1). Строки этой матрицы соответствуют регионам, столбцы — ВЭД. Вектор
будем назвать структурой сильных ВЭД экономики региона
.
Экономическая сложность. Понятие «экономическая сложность региона» рассматривается как характеристика, отражающая уровень его технологического развития, который определяется сильными ВЭД в структуре ВРП его экономики. Аналогично экономическая сложность ВЭД зависит от уровня технологического развития тех регионов, в структуре которых этот ВЭД присутствует в качестве сильного. Экономическая сложность является латентной характеристикой региона или ВЭД
. Оценки экономической сложности обладают следующими свойствами: экономическая сложность региона пропорциональна среднему уровню экономической сложности сильных ВЭД в структуре его экономики:
(2)
где — положительная константа.
Экономическая сложность ВЭД пропорциональна среднему уровню экономической сложности регионов, в структуре экономик которых этот ВЭД является сильным:
(3)
где — положительная константа.
Показатель , равный числу сильных ВЭД в регионе
, будем называть диверсификацией структуры экономики региона
по ВЭД. Пусть
— вектор-столбец значений экономической сложности для регионов;
— вектор-столбец значений экономической сложности для ВЭД;
,
— матрицы весов. Из соотношений (2) и (3) следует, что
,
. Таким образом, экономическая сложность региона определяется как собственный вектор матрицы
, а экономическая сложность ВЭД — как собственный вектор матрицы
. Матрицы
и
являются стохастическими: их элементы неотрицательны, а их сумма по строкам равна 1. В силу стохастичности матрица
имеет собственное значение, равное 1, и отвечающий ему собственный вектор, который состоит из одинаковых координат. В работах (Hausmann, Rodrik, 2003; Sciarra et al., 2020) в качестве значений оценок экономической сложности регионов и ВЭД предлагается использовать значение собственного вектора матриц
, которые соответствуют второму максимальному собственному значению.
Используемые данные
Описание данных. В предложенной далее модификации стандартного подхода для оценки экономической сложности регионов используются показатели промышленного производства за 2019 г.: структура ВРП в ценах 2019 г., которая состоит из 19 видов экономической деятельности (ВЭД), а также структура ВРП за 2019 г. в ценах 2016 г., которая тоже состоит из тех же 19 ВЭД. В результате по данным Федеральной службы государственной статистики получены две матрицы объёмов производства за 2019 год по 19 ВЭД.
Под «ВРП в ценах 2019 г.» подразумевается «Валовая добавленная стоимость по отраслям экономики в 2019 г. (в текущих ценах; тыс. руб.)», а под «ВРП в ценах 2016 г.» – «Валовой региональный продукт в 2019 г. (в постоянных ценах 2016 года; тыс. руб.)».
Используется следующий перечень из 19 ВЭД:
1) «Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство»; 2) «Добыча полезных ископаемых»; 3) «Обрабатывающие производства»; 4) «Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха»; 5) «Водоснабжение; водоотведение, организация сбора и утилизация отходов, деятельность по ликвидации загрязнений»; 6) «Строительство»; 7) «Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов»; 8) «Транспортировка и хранение»; 9) «Деятельность гостиниц и предприятий общественного питания»; 10) «Деятельность в области информации и связи»; 11) «Деятельность финансовая и страховая»; 12) «Деятельность по операциям с недвижимым имуществом»; 13) «Деятельность профессиональная, научная и техническая»; 14) «Деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги»; 15) «Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение»; 16) «Образование»; 17) «Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг»; 18) «Деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений»; 19) «Предоставление прочих видов услуг».
Не используется 1 ВЭД «Деятельность домашних хозяйств как работодателей; недифференцированная деятельность частных домашних хозяйств по производству», поскольку его объем везде равен 0.
Результаты моделирования
Экономическая сложность по ВЭД. Для оценки экономической сложности по ВЭД к данным производства по структуре ВРП за 2019 г. в ценах 2019 г. был применён стандартный подход (Hausmann, Rodrik 2003; Hausmann, Hwang, Rodrik, 2006; Hidalgo, Hausmann, 2009; Hartmann, 2017; Афанасьев, Кудров, 2021). В результате получены оценки экономической сложности регионов по 19 ВЭД (столбец (3) табл. П1 приложения) и оценки экономической сложности ВЭД (столбец (3) табл. П2 приложения).
На рис.1 можно наблюдать нелинейную зависимость экономической сложности регионов от числа сильных ВЭД. Относительно низкие оценки экономической сложности у регионов, которые имеют небольшое количество сильных ВЭД. При увеличении числа сильных ВЭД наблюдается тенденция роста экономической сложности регионов.
Рис. 1. Зависимость оценок экономической сложности регионов (ось ординат) от числа сильных ВЭД (ось абсцисс) по структуре ВРП в ценах 2019 г.
По результатам расчётов оценок экономической сложности регионов (табл. П1 приложения, столбец (3)) наиболее высокие значения у следующих регионов: г. Москва (8 сильных ВЭД; экономическая сложность региона 0,333327), г. Санкт-Петербург (13; 0,209852), Новосибирская область (11; 0,180581), Нижегородская область (12; 0,147748), Московская область (10; 0,131703), Воронежская область (10; 0,068716), Алтайский край (10; 0,059746) и т.д. Эти регионы отличаются высокой диверсификацией экономики по ВЭД. С учетом видов специализации региональных экономик, описанных в работе (Айвазян, Афанасьев, Кудров, 2016), эти регионы можно отнести к смешанному типу. Они специализируются на обрабатывающей промышленности и сельском хозяйстве.
Относительно низкие оценки экономической сложности у следующих регионов: Сахалинская область (2; -0,34828), Тюменская область (2; -0,34828), Белгородская область (2; -0,31496); Красноярский край (3; -0,23844), Астраханская область (3; -0,22167), Пермский край (3; -0,1972), Республика Татарстан (4; -0,18441). В основном это регионы со специализацией в добывающей промышленности. Таким образом, относительно высокие оценки экономической сложности у развитых «обрабатывающих» и «сельскохозяйственных регионов», а низкие – у «добывающих» регионов.
Если расположить ВЭД по убыванию оценки экономической сложности ВЭД (табл. П2 приложения, столбец (3)), то сначала идут ВЭД, связанные с технологиями: 1) «Деятельность финансовая и страховая» (3; 0,543); 2) «Деятельность в области информации и связи» (5; 0,502); 3) «Деятельность профессиональная, научная и техническая» (8; 0,377); 4) «Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов» (22; 0,190); 5) «Деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги» (18; 0,184); 6) «Предоставление прочих видов услуг» (28; 0,120); 7) «Деятельность по операциям с недвижимым имуществом» (); 8) «Деятельность гостиниц и предприятий общественного питания» (36; 0,060); 9) «Деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений» (41; 0,032); 10) «Транспортировка и хранение» (28; 0,008); 11) «Водоснабжение; водоотведение, организация сбора и утилизация отходов, деятельность по ликвидации загрязнений» (47; 0,005); 12) «Образование» (62; -0,012); 13) «Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг» (64; -0,013); 14) «Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение» (55; -0,027); 15) «Обрабатывающие производства» (38; -0,039);
В конце с самыми низкими оценками экономической сложности находятся «Добыча полезных ископаемых» и другие ВЭД: 16) «Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство» (56; -0,064); 17) «Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха» (39; -0,091); 18) «Строительство» (42; -0,115); 19) «Добыча полезных ископаемых» (22; -0,424). Таким образом, добыча полезных ископаемых, строительство относятся к наименее экономически сложным ВЭД, а финансы, технологии и наука – к наиболее экономически сложным.
Рассмотрим лучший и худший регион по оценке экономической сложности. Лучшим является г. Москва с 8 следующими сильными ВЭД: «Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов»; «Деятельность в области информации и связи»; «Деятельность финансовая и страховая»; «Деятельность по операциям с недвижимым имуществом»; «Деятельность профессиональная, научная и техническая»; «Деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги»; «Деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений»; «Предоставление прочих видов услуг». Что касается аутсайдера, то Сахалинская область и Тюменская область вместе делят это место и имеют одинаковую самую низкую экономическую сложность – в обоих регионах всего два сильных ВЭД и они совпадают. Это «Строительство» и «Добыча полезных ископаемых». Таким образом, если стоит задача повышать экономическую сложность, то надо ориентироваться на указанные 8 ВЭД, которые являются сильными в Москве, постепенно уходя от добычи полезных ископаемых и строительства.
Сравнительный анализ
К вопросу о выборе порога RCA. Были получены оценки экономической сложности регионов по структуре ВРП в ценах 2019 г. Они представлены в столбце (3) табл. П1 приложения. Индекс экономической сложности (ECI) измеряет сложность производственной структуры региона путем объединения информации о разнообразии экономики (количество сильных ВЭД) и распространенности сильных ВЭД (количество регионов, в которых ВЭД является сильным, то есть производит продукцию на уровне выявленных сравнительных преимуществ). Идея, лежащая в основе ECI, заключается в том, что развитые региональные экономики разнообразны (диверсифицированы) и производят продукцию сильных ВЭД, которые в среднем имеют низкую распространенность, потому что только несколько региональных экономик развили ВЭД до уровня сильного. Характеристики сложности производственных структур регионов можно рассматривать как показатель уровня человеческого и социального капитала региональной экономики, поскольку способность региона производить продукцию сильных ВЭД с высокими оценками сложности зависит от накопленных знаний и способности людей формировать социальные и профессиональные сети для того, чтобы собирать, накапливать и использовать в производстве новые знания (Hidalgo, 2015). Один из актуальных вопросов практического применения индекса экономической сложности связан с выбором порогового значения RCA на этапах формирования и сравнительного анализа индексов, построенных на основе различных данных.
Рис. 2. Матрица 0-1 регион-ВЭД по структуре ВРП в ценах 2019 г. со строками, упорядоченными по убыванию экономической сложности регионов, и столбцами, упорядоченными по возрастанию экономической сложности ВЭД, для различных порогов RCA
На рисунке 2 представлены 0-1 матрицы, описывающие структуру региональных экономик на основе ВЭД за 2019 г. в ценах 2019 г., построенные для различных значений порога RCA. Строки матриц соответствуют регионам, столбцы – ВЭД экономики. Темная ячейка матрицы означает, что соответствующий элемент матрицы равен 1. То есть, ВЭД является сильным в экономике региона. В противном случае элемент матрицы равен нулю и ВЭД сильным не является. Строки каждой матрицы упорядочены сверху вниз по убыванию оценок экономической сложности регионов. Столбцы упорядочены слева направо по возрастанию оценок экономической сложности ВЭД. В прикладных исследованиях по умолчанию используется пороговое значение 1, так как допускает простую интерпретацию. В контексте регионов и ВЭД при пороге RCA, равном 1, доля производства сильного ВЭД в экономике региона выше, чем доля этого ВЭД в национальной экономике.
Рассмотрим структуру матрицы при пороге RCA, равном 1 (на рис. 2 в центре). Верхние строки матрицы содержат существенно больше единиц, чем нижние строки. Соответственно, регионы с более высокими оценками экономической сложности более диверсифицированы, чем регионы с низкими оценками. ВЭД с относительно высокими оценками сложности являются сильными преимущественно в регионах с относительно высокими оценками экономической сложности. Соответственно, правый нижний угол матрицы слабо заполнен единицами. ВЭД с относительно низкими оценками сложности являются сильными в регионах с относительно низкими оценками экономической сложности. Соответственно, левый верхний угол матрицы слабо заполнен единицами.
В матрице, построенной для порога RCA, равного 0,5 (на рис. 2 слева), больше элементов, равных 1. Следует отметить, что при пороге 0.5 некоторые ВЭД являются сильными практически во всех регионах. Это несколько снижает информативность матрицы. Но эта матрица имеет примерно ту же структуру, что матрица при пороге RCA, равном 1. В матрице, построенной для порога RCA, равного 1,5 (на рис. 2 справа), относительно мало элементов, равных 1. Поэтому она также может быть недостаточно информативна для расчета индекса экономической сложности. Структура каждой из трех матриц, построенных для близких пороговых значений RCA, правильно отражает идею, заложенную в индексе экономической сложности. Поэтому нет серьезных оснований для того, чтобы использовать для расчета RCA порог, отличный от 1. Однако, желательно проверить, что индекс экономической сложности, рассчитанный при пороге 1, обладает устойчивостью. То есть, не меняется сильно при относительно небольшом изменении порога RCA. Для этого целесообразно рассмотреть корреляционную матрицу индексов экономической сложности, построенных для разных пороговых значений. Такая матрица представлена в таблице 1.
Таблица 1. Корреляция оценок экономической сложности регионов по структуре ВРП в ценах 2019 г. для разных порогов RCA
Порог | 0,5 | 0,75 | 1 | 1,125 | 1,25 | 1,5 |
0,5 | 1 | 0,870639 | 0,724087 | 0,630704 | 0,614144 | 0,382592 |
0,75 | 0,927161 | 1 | 0,818734 | 0,695342 | 0,652977 | 0,416191 |
1 | 0,774308 | 0,843272 | 1 | 0,888744 | 0,858939 | 0,60795 |
1,125 | 0,65126 | 0,72613 | 0,924181 | 1 | 0,947035 | 0,686961 |
1,25 | 0,670993 | 0,719472 | 0,893046 | 0,949831 | 1 | 0,714425 |
1,5 | 0,630703 | 0,689492 | 0,704961 | 0,703648 | 0,783343 | 1 |
Таблица 1 отражает корреляционную взаимосвязь шести индексов экономической сложности регионов, построенных для пороговых значений в интервале от 0,5 до 1,5. Под главной диагональю таблицы приведены коэффициенты корреляции Пирсона. Над главной диагональю – коэффициенты ранговой корреляции Спирмена. Использование меньших или больших пороговых значений не целесообразно, так как при таких пороговых значениях трудно интерпретировать понятие «сильный ВЭД» и соответствующий индекс экономической сложности. Кроме того, оценка взаимосвязи такого индекса с индексом, построенным для порога 1, становится незначимой и утрачивается возможность их сопоставления. Наблюдается высокая устойчивость индекса, построенного для порога 1,125 при изменении порогового значения в диапазоне от 1 до 1,25. Устойчивость индекса, построенного при других значениях, ниже. Эти выводы не противоречат рекомендациям использовать в прикладных исследованиях индекс экономической сложности, построенный для порога RCA, равного 1.
Рис. 3. Матрица 0-1 регион-ВЭД по структуре ВРП в ценах 2016 г. со строками, упорядоченными по убыванию экономической сложности регионов, и столбцами, упорядоченными по возрастанию экономической сложности ВЭД, для различных порогов RCA
На рисунке 3 представлены 0-1 матрицы, описывающие структуру региональных экономик на основе ВЭД за 2019 г. в ценах 2016 г., для различных значений порога RCA. Темная ячейка матрицы означает, что соответствующий элемент матрицы равен 1. То есть, продукция данного ВЭД производится регионом на уровне выявленных сравнительных преимуществ. Строки каждой матрицы упорядочены сверху вниз по убыванию оценок экономической сложности регионов. Столбцы упорядочены слева направо по возрастанию оценок экономической сложности ВЭД. Структура матриц на рисунке 3 отражает те же особенности, которые мы наблюдаем на рисунке 2. Поэтому для сравнительного анализа мы можем использовать порог RCA 1, убедившись в устойчивости соответствующего индекса экономической сложности.
Таблица 2. Корреляция оценок экономической сложности регионов по структуре ВРП в ценах 2016 г. для разных порогов RCA
Порог | 0,5 | 0,75 | 1 | 1,125 | 1,25 | 1,5 |
0,5 | 1 | 0,842552 | 0,595683 | 0,582777 | 0,204888 | 0,361444 |
0,75 | 0,93574 | 1 | 0,636439 | 0,6095 | 0,314748 | 0,373943 |
1 | 0,570351 | 0,623783 | 1 | 0,825554 | 0,603082 | 0,550686 |
1,125 | 0,447634 | 0,501709 | 0,90632 | 1 | 0,743481 | 0,593274 |
1,25 | 0,251579 | 0,333516 | 0,820093 | 0,920103 | 1 | 0,688198 |
1,5 | 0,281071 | 0,306159 | 0,674643 | 0,707243 | 0,705965 | 1 |
В таблице 2 под главной диагональю приведены коэффициенты корреляции Пирсона индексов экономической сложности регионов, построенных по ВЭД. Над главной диагональю – коэффициенты корреляции Спирмена. Устойчивость индекса, построенного по ВЭД при пороге 1,125 выше, чем при пороге 1. Но высокие коэффициенты корреляции Пирсона 0,906 и Спирмена 0,825 этих индексов позволяют нам использовать любой из них. Как видно из таблицы 3, коэффициент корреляции Пирсона индекса по секторам при пороговом значении 1 выше с индексом по ВЭД при пороговом значении 1, чем с индексом по ВЭД при пороговом значении 0,75. Различие в индексах корреляции Спирмена незначительно. Из этих соображений в приложениях имеет смысл использовать индекс экономической сложности по структуре ВРП в ценах 2019 г. с порогом 1 и индекс экономической сложности по структуре ВРП в ценах 2016 г. с порогом 1.
Таблица 3. Корреляция Пирсона и Спирмена оценок экономической сложности по структуре ВРП в ценах 2019 и 2016 гг. для порога 0,75 и 1
ECI по структуре ВРП в ценах 2016 г. Порог 1,125 | ECI по структуре ВРП в ценах 2016 г. Порог 1 | |
ECI структуре ВРП в ценах 2019 г. при пороге 1.
Корреляция Пирсона |
0,801122492 | 0,882406602 |
ECI структуре ВРП в ценах 2019 г. при пороге 1.
Корреляция Спирмена |
0,825200513 | 0,853059799 |
Сравнительный анализ оценок экономической сложности. Сравним оценки экономической сложности 79 регионов за 2019 г., полученные на основе данных о структуре ВРП в ценах 2016 г. (столбец (5) таблицы П1 приложения) и на основе данных о структуре ВРП по 19 ВЭД в ценах 2019 г. (столбец (3) таблицы П1 приложения). Коэффициент корреляции Пирсона между ними составляет 0,882. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена составляет 0,853.
При сравнении объемов производства по структурам ВРП в ценах 2019 г. и 2016 г. объем в 2019 г. (95060662314,8811 тыс. руб.) в целом по России больше чем в ценах 2016 г. (78817114967,5 тыс. руб.) на 16243547347,3811 тыс. руб., что то же самое, что и на 16 трлн. руб. Корреляция между объемами по всем регионам равна 0,999. Из этого следуют, что получившиеся матрицы 0-1 сильно отличаются для структур ВРП в ценах 2019 и 2016 гг., поэтому корреляция оценок экономической сложности между ними получилась 0,882, а не выше.
Если выстроить оценки экономической сложности регионов по убыванию, то топ 5 лучших регионов по оценке экономической сложности для данных по структуре ВРП в ценах 2016 г. совпадает полностью с топ 5 лучших регионов для данных в ценах 2019 г. С топ 5 худших регионов сложнее, т.к. совпадает 4 региона и их порядок разный.
Если выстроить оценки экономической сложности ВЭД по убыванию, то при рассмотрении лучших и худших ВЭД по оценке экономической сложности, нужно отметить, что топ 5 лучших ВЭД по данным структуры ВРП в ценах 2019 г. совпадают с 5 лучшими ВЭД по данным структуры ВРП в ценах 2016 г. Для худших ВЭД – совпадают 6 последних ВЭД. 8 ВЭД в середине имеют порядок не сильно отличающийся друг от друга (на 1-2 позиции).
Таким образом, данные по структуре ВРП в ценах 2019 г. имеют похожую структуру ВЭД, как по оценкам экономической сложности ВЭД, так и по количеству сильных ВЭД, с данным по структуре ВРП в ценах 2016 г., но регионы, в которых эти ВЭД являются сильными могут сильно отличаться, если говорить о средней оценке экономической сложности региона. Поэтому ранговая корреляция будет меньше 0,9. Регионы с самыми высокими и самыми низкими оценками экономической сложности в обоих наборах данных похожи, что говорит об устойчивости и о том, что они отражают одно и то же, поэтому корреляция Пирсона близка к 0,9.
При визуализации зависимости оценок экономической сложности регионов по структуре ВРП в ценах 2016 г. (рис. 4) можно наблюдать те же тенденции, что были упомянуты ранее для данных по структуре ВРП в ценах 2019 г. (рис. 1).
Рис. 4. Зависимость оценок экономической сложности регионов (ось ординат) от числа сильных ВЭД (ось абсцисс) по структуре ВРП в ценах 2016 г.
На рис. 5 точка характеризует регион. Ее координата по оси абсцисс — оценка экономической сложности регионов по структуре ВРП в ценах 2016 г. Координата по оси ординат – оценка по структуре ВРП в ценах 2019 г. В нижней части рисунка – точки, соответствующие в большей степени добывающим регионам (Тюменская область, Сахалинская область, Республика Саха (Якутия), Республика Татарстан). Эти регионы имеют большие объемы производства в ВЭД «Добыча полезных ископаемых». В верхнем правом углу регионы с развитыми секторами обрабатывающей и сельскохозяйственной продукции (г. Москва, г. Санкт-Петербург, Новосибирская область, Московская область и др.). Регионы, расположенные близко к диагонали, имеют близкие оценки экономической сложности по структуре ВРП в ценах 2019 и 2016 гг.
Рис. 5. Оценки экономической сложности регионов по структуре ВРП в ценах 2016 г. (ось абсцисс) и по структуре ВРП в ценах 2019 г. (ось ординат) для 79 регионов
Как можно заметить на рис. 5 Белгородская область занимает одно из последних мест по обоим оценкам экономической сложности как по ВРП в ценах 2019 г., так и по ВРП в ценах 2016 г. Однако в полученных результатах в статье (Афанасьев, Кудров, 2022) Белгородская область по оценкам экономической сложности по 82 секторам по налоговым поступлениям занимала 1 место. Это может объясняться тем, что через Белгородскую область идет много разнообразных налогов по зарегистрированным компаниям, однако реальная диверсификация в производстве ВРП достаточно низкая. Также надо отметить, что г. Москва и г. Санкт-Петербург по структуре ВРП занимают заслуженные 1 и 2 места соответственно, а по данным о налоговых поступлениях это не так, что может говорить о том, что либо некоторые производства отчитываются по налогам в других регионах, либо более вероятно, что диверсификация по налоговым поступлениям занижена в Москве и Петербурге из-за субсидий и т.п.
Отдельный интерес представляет сравнение оценки экономической сложности для 79 регионов (таблица 4), полученные на основе данных о структуре ВРП в ценах 2019 и 2016 гг. с данными о налоговых поступлениях по 82 секторам за 2019 г. (Афанасьев, Кудров, 2021) и на основе данных по отгруженной продукции по 24 ВЭД за 2019 г. (Афанасьев, Гусев, 2023).
Таблица 4. Корреляция оценок экономической сложности регионов данных по структуре ВРП за 2019 г. в ценах 2019 и 2016 гг. и по структуре ВРП за 2021 г. в ценах 2021 и 2016 гг. с данными по 82 секторами за 2019 г. и по 24 ВЭД за 2019 г.
По структуре ВРП за 2019 г. в ценах 2019 г. | По структуре ВРП за 2019 г. в ценах 2016 г. | По структуре ВРП за 2021 г. в ценах 2021 г. | По структуре ВРП за 2021 г. в ценах 2016 г. | По 82 секторам 2019 г. | По 24 ВЭД 2019 г. | |
По структуре ВРП за 2019 г. в ценах 2019 г. | 1 | 0,85306 | 0,893907 | 0,8051 | 0,38824 | 0,58226 |
По структуре ВРП за 2019 г. в ценах 2016 г. | 0,882409 | 1 | 0,819038 | 0,857226 | 0,18370 | 0,41178 |
По структуре ВРП за 2021 г. в ценах 2019 г. | 0,946037 | 0,822233 | 1 | 0,822812 | 0,3304 | 0,56309 |
По структуре ВРП за 2021 г. в ценах 2016 г. | 0,867506 | 0,928153 | 0,836438 | 1 | 0,31022 | 0,49138 |
По 82 секторам 2019 г. | 0,504252 | 0,303487 | 0,512245 | 0,386834 | 1 | 0,75791 |
По 24 ВЭД 2019 г. | 0,718595 | 0,492231 | 0,718104 | 0,56057 | 0,77055 | 1 |
В таблице 4 под главной диагональю таблицы приведены коэффициенты корреляции Пирсона. Над главной диагональю – коэффициенты ранговой корреляции Спирмена. Как можно заметить корреляции как Пирсона, так и Спирмена, с данными по 82 секторам и 24 ВЭД выше для данных по структуре ВРП за 2019 г. в ценах 2019 г., чем для данных по структуре ВРП за 2019 г. в ценах 2016 г. Также видно, что корреляция по структуре ВРП за 2019 г. в ценах 2019 г. с данными по 24 ВЭД за 2019 г. равняется 0,7186. Это указывает на некоторую близость данных из Росстата для 19 ВЭД и 24 ВЭД. А более слабая корреляция с данными по 82 секторам, которая равна 0,5043, может говорить о том, что данные по налоговым поступлениям не то же самое, что и производство по структуре ВРП. Корреляции для оценки экономической сложности по структуре ВРП за 2019 г. в ценах 2016 г. являются не совсем низкими. Возможно, при рассмотрении других данных тоже в ценах 2016 г. с ними корреляция была бы выше, поэтому данные по структуре ВРП в ценах 2016 г. тоже могут иногда использоваться для анализа в отдельных ситуациях.
Данные по структуре ВРП существуют и для более ранних годов, например, для 2020 или 2021 гг., что увеличивает актуальность их применения по сравнению с некоторыми другими данными. В таблице 4 приведены коэффициенты корреляции с данными по структуре ВРП за 2021 г. в ценах 2021 и 2016 гг. Их корреляции с данным по ВРП за 2019 г. в ценах 2019 и 2016 гг. равняется соответственно 0,946 и 0,928. Между собой данные по структуре ВРП за 2021 г. в ценах 2021 г. и в ценах 2016 г. имеют корреляцию ниже, чем для данных за 2019 г. Корреляция равна 0,836. А корреляции с данными по 82 секторам и 24 ВЭД оказываются выше для данных по структуре ВРП за 2021 г, чем за 2019 г.
Это говорит о том, что в некоторых случаях может быть использованы оценки экономической сложности регионов по структуре ВРП за 2021 г. или за 2019 г. при необходимости в разных ценах. Существование более новых данных по структуре ВРП за 2021 г. имеет большое значение для будущих исследований. Оценки экономической сложности регионов имеют высокую устойчивость при переходе от данных по отгруженной продукции по 24 ВЭД к данным по объёмам производства по структуре ВРП по 19 ВЭД.
Выводы
Представлен подход к оценке экономической сложности регионов на основе данных об объемах производства по структуре ВРП за 2019 г. в ценах 2019 г. и в ценах 2016 г. по 19 видам экономической деятельности (ВЭД). Расчет оценок экономической сложности выполнен на основе стандартного подхода (Hausmann, Rodrik 2003; Hausmann, Hwang, Rodrik, 2006; Hidalgo, Hausmann, 2009; Hartmann, 2017; Афанасьев, Кудров, 2021). Показано, что регионы с относительно высокими оценками экономической сложности специализируются в обрабатывающих и сельскохозяйственных производствах. Регионы с относительно низкими оценками – в добывающей промышленности.
Рассмотрен вопрос выбора порогового значения RCA. Структура 0-1 матриц для данных по структуре ВРП в ценах 2019 г. и 2016 г., построенных для близких пороговых значений RCA, правильно отражает идею, заложенную в индексе экономической сложности. Построена корреляционная матрица индексов экономической сложности регионов для разных пороговых значений. Показано, что при пороге 1 индекс экономической сложности по секторам и индекс экономической сложности по ВЭД обладают большей устойчивостью к изменению порога, чем при других пороговых значениях.
Проведён сравнительный анализ оценок экономической сложности 79 регионов по структуре ВРП в ценах 2019 г. и 2016 г. Их корреляция составила 0,882. Также построена корреляционная матрица для данных по структуре ВРП в ценах 2019 г. и 2016 г. по 19 ВЭД и представленных в работе (Афанасьев, Гусев, 2022) оценок экономической сложности по 82 секторам на данных налоговых поступлений за 2019 г., а также оценок экономической сложности регионов по данным об отгруженной продукции по 24 ВЭД за 2019 г. (Афанасьев, Гусев, 2023). Большую корреляцию показали данные по структуре ВРП в ценах 2019 г. по 19 ВЭД и 24 ВЭД. Она получилась 0,7186. С 82 секторами корреляция оказалась меньше, что может говорить о том, что налоговые поступления меньше похожи на объемы производства распределенные по структуре ВРП по 19 ВЭД. Проведен корреляционный анализ с более новыми данными по структуре ВРП за 2021 г. в ценах 2021 и 2016 гг. Корреляции с данными по 82 секторам и 24 ВЭД оказываются выше для данных по структуре ВРП за 2021 г, чем за 2019 г. Данные за 2021 г. имеют большое значение для будущих исследований.
Оценки экономической сложности регионов имеют высокую устойчивость при переходе от данных по отгруженной продукции по 24 ВЭД к данным по объёмам производства по структуре ВРП по 19 ВЭД. Оценка экономической сложности регионов по структуре ВРП по 19 ВЭД за 2021 г. или за 2019 г. при необходимости в разных ценах может быть полезна при решении задач управления, направленных на повышение экономической сложности региона.
Список литературы
- Айвазян, С. А., Афанасьев, М.Ю., Кудров, А.В. (2016) Метод кластеризации регионов РФ с учетом отраслевой структуры ВРП. Прикладная эконометрика. – № 1(41). – С. 24-46.
- Афанасьев, М. Ю., Гусев, А.А. (2022) Аппроксимация оценок экономической сложности при выборе приоритетных направлений диверсификации. Цифровая экономика. – № 1(17). – С. 52-59. – DOI 10.34706/DE-2022-01-05.
- Афанасьев, М. Ю., Гусев, А.А. (2023) Об оценке экономической сложности регионов. Цифровая экономика. – № 1(22). – С. 5-15. – DOI 10.34706/DE-2023-01-01. – EDN DTQQMW.
- Афанасьев, М.Ю., Кудрова, А.В. (2021) Экономическая сложность и вложенность структур региональных экономик. Экономика и математические методы. т 57, №3, стр. 67-78, DOI: 10.31857/S042473880016410-0
- Hartmann D. (2017). Linking economic complexity, institutions, and income inequality. World Development, 93, 75–93.
- Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. (2006). What you export matters. Journal of Economic Growth, 12 (1), 1–25.
- Hausmann R., Klinger B. (2006). Structural transformation and patterns of comparative advantage in the product space. CID Working Paper No. 128.
- Hausmann R., Rodrik D. (2003). Economic development as selfdiscovery. Journal of Development Economics, 72 (2), 603–633.
- Hidalgo C. (2015). Why information grows: The evolution of order, from atoms to economies. New York: Penguin Press.
- Hidalgo C.A., Hausmann R. (2009). The building blocks of economic complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106 (26), 10570–10575.
- Sciarra C., Chiarotti G., Ridolfi L. et al. (2020). Reconciling contrasting views on economic complexity. Nat Commun, 11, 3352.DOI: 10.1038/s41467-020-16992-1
References
- Ayvazyan, S. A., Afanasyev, M. Yu., Kudrov, A. V. A Method for Clustering Regions of the Russian Federation Taking into Account the Sectoral Structure of GRP. [Metod klasterizacii regionov RF s uchetom otraslevoj struktury VRP]. // Applied Econometrics. 2016. No. 1(41). – P. 24-46.
- Afanasyev, M. Yu., Gusev, A. A. Approximation of Economic Complexity Estimates in Choosing Priority Diversification Areas. [Approksimacija ocenok jekonomicheskoj slozhnosti pri vybore prioritetnyh napravlenij diversifikacii]. // Digital Economy. 2022. No. 1(17). – P. 52-59. – DOI 10.34706/DE-2022-01-05.
- Afanasyev, M. Yu., Gusev, A. A. On the Assessment of Economic Complexity of Regions. [Ob ocenke jekonomicheskoj slozhnosti regionov]. // Digital Economy. 2023. No. 1(22). – P. 5-15. – DOI 10.34706/DE-2023-01-01. – EDN DTQQMW.
- Afanasyev, M. Yu., Kudrova, A. V. Economic Complexity and Embeddedness of the Structures of Regional Economies. [Jekonomicheskaja slozhnost’ i vlozhennost’ struktur regional’nyh jekonomik]. // Economics and Mathematical Methods. Vol. 57, No. 3, 2021. P. 67-78. DOI: 10.31857/S042473880016410-0.
- Hartmann D. (2017). Linking economic complexity, institutions, and income inequality. World Development, 93, 75–93.
- Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. (2006). What you export matters. Journal of Economic Growth, 12 (1), 1–25.
- Hausmann R., Klinger B. (2006). Structural transformation and patterns of comparative advantage in the product space. CID Working Paper No. 128.
- Hausmann R., Rodrik D. (2003). Economic development as selfdiscovery. Journal of Development Economics, 72 (2), 603–633.
- Hidalgo C. (2015). Why information grows: The evolution of order, from atoms to economies. New York: Penguin Press.
- Hidalgo C.A., Hausmann R. (2009). The building blocks of economic complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106 (26), 10570–10575.
- Sciarra C., Chiarotti G., Ridolfi L. et al. (2020). Reconciling contrasting views on economic complexity. Nat Commun, 11, 3352.DOI: 10.1038/s41467-020-16992-1
Приложение
Таблица П1. Оценки экономической сложности регионов по 19 ВЭД по структуре ВРП в ценах 2019 г. и в ценах 2016 г.
Структура таблицы по столбцам:
- наименование региона;
- число сильных ВЭД в регионе по структуре ВРП в ценах 2019 г.;
- оценки экономической сложности регионов по 19 ВЭД по структуре ВРП в ценах 2019 г.;
- число сильных ВЭД в регионе по структуре ВРП в ценах 2016 г.;
- оценки экономической сложности регионов по 19 ВЭД по структуре ВРП в ценах 2016 г.
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) |
Белгородская область | 2 | -0,31496 | 3 | -0,18518 |
Брянская область | 9 | 0,042028 | 9 | 0,065994 |
Владимирская область | 7 | 0,012006 | 5 | 0,038946 |
Воронежская область | 10 | 0,068716 | 8 | 0,00988 |
Ивановская область | 11 | 0,04037 | 11 | 0,053344 |
Калужская область | 6 | 0,01476 | 6 | -0,00017 |
Костромская область | 10 | -0,00382 | 9 | -0,02338 |
Курская область | 6 | -0,06232 | 7 | -0,09071 |
Липецкая область | 5 | 0,00527 | 3 | -0,14082 |
Московская область | 10 | 0,131703 | 6 | 0,220737 |
Орловская область | 10 | -0,02037 | 8 | -0,07379 |
Рязанская область | 8 | 0,010288 | 7 | -0,03178 |
Смоленская область | 9 | -0,00615 | 9 | -0,01069 |
Тамбовская область | 8 | -0,01204 | 6 | -0,04984 |
Тверская область | 13 | 0,034939 | 11 | 0,052434 |
Тульская область | 6 | -0,04357 | 5 | -0,11731 |
Ярославская область | 9 | 0,050185 | 7 | 0,031589 |
г. Москва | 8 | 0,333327 | 8 | 0,473976 |
Республика Карелия | 8 | -0,09143 | 9 | -0,09153 |
Республика Коми | 5 | -0,07553 | 7 | -0,02287 |
Архангельская область | 4 | -0,14732 | 5 | -0,07653 |
Вологодская область | 4 | -0,04582 | 4 | -0,08532 |
Калининградская область | 14 | 0,015282 | 12 | 0,028755 |
Ленинградская область | 7 | -0,04879 | 5 | -0,09617 |
Мурманская область | 11 | -0,03013 | 10 | -0,08928 |
Новгородская область | 11 | -0,03013 | 7 | -0,02737 |
Псковская область | 11 | 0,01604 | 10 | -0,0053 |
г. Санкт-Петербург | 13 | 0,209852 | 13 | 0,288205 |
Республика Адыгея | 9 | 0,023454 | 9 | 0,014583 |
Краснодарский край | 13 | 0,048254 | 10 | 0,066856 |
Астраханская область | 3 | -0,22167 | 5 | -0,09474 |
Волгоградская область | 7 | -0,0056 | 7 | -0,03114 |
Ростовская область | 12 | 0,014291 | 11 | 0,012246 |
Республика Дагестан | 9 | 0,024437 | 8 | 0,015752 |
Республика Ингушетия | 7 | 0,055725 | 7 | -0,03785 |
Кабардино-Балкарская Республика | 8 | 0,008202 | 7 | -0,02169 |
Карачаево-Черкесская Республика | 9 | -0,02371 | 9 | -0,03192 |
Республика Северная Осетия-Алания | 11 | 0,034591 | 9 | 0,035925 |
Чеченская Республика | 8 | -0,00325 | 9 | -0,01278 |
Ставропольский край | 11 | 0,020192 | 11 | -0,01896 |
Республика Башкортостан | 6 | -0,03946 | 8 | -0,04262 |
Республика Марий Эл | 8 | -0,00938 | 7 | -0,04259 |
Республика Мордовия | 10 | -0,01938 | 9 | -0,04354 |
Республика Татарстан | 4 | -0,18441 | 5 | -0,11713 |
Удмуртская Республика | 6 | -0,09305 | 6 | -0,08102 |
Чувашская Республика | 11 | -0,00674 | 9 | -0,02338 |
Пермский край | 3 | -0,1972 | 3 | -0,15502 |
Кировская область | 11 | 0,010558 | 9 | -0,03561 |
Нижегородская область | 12 | 0,147748 | 9 | 0,230268 |
Оренбургская область | 5 | -0,17789 | 6 | -0,13153 |
Пензенская область | 10 | 0,016896 | 8 | -0,03153 |
Самарская область | 6 | -0,05294 | 8 | 0,07337 |
Саратовская область | 10 | -0,03727 | 9 | -0,07159 |
Ульяновская область | 10 | 0,000705 | 9 | -0,01447 |
Курганская область | 9 | -0,02886 | 9 | -0,01956 |
Свердловская область | 11 | 0,059414 | 9 | 0,01559 |
Тюменская область | 2 | -0,34828 | 2 | -0,27305 |
Челябинская область | 7 | -0,06065 | 6 | -0,08257 |
Республика Алтай | 11 | 0,05882 | 10 | 0,10268 |
Республика Тыва | 7 | -0,11497 | 6 | -0,06217 |
Республика Хакасия | 7 | -0,10075 | 7 | -0,04378 |
Алтайский край | 10 | 0,059746 | 9 | 0,102584 |
Красноярский край | 3 | -0,23844 | 3 | -0,1932 |
Иркутская область | 8 | -0,11919 | 9 | -0,0875 |
Кемеровская область-Кузбасс | 6 | -0,13986 | 5 | -0,11043 |
Новосибирская область | 11 | 0,180581 | 9 | 0,247343 |
Омская область | 8 | 0,014345 | 6 | -0,0286 |
Томская область | 7 | -0,01597 | 8 | 0,054829 |
Республика Бурятия | 11 | 0,009455 | 10 | 0,018928 |
Республика Саха (Якутия) | 5 | -0,15764 | 4 | -0,17728 |
Забайкальский край | 9 | -0,07623 | 8 | -0,08265 |
Камчатский край | 8 | 0,011121 | 8 | 0,021531 |
Приморский край | 10 | 0,038485 | 8 | 0,047585 |
Хабаровский край | 11 | 0,039279 | 9 | 0,03313 |
Амурская область | 8 | -0,0211 | 10 | 0,008282 |
Магаданская область | 7 | -0,11042 | 7 | -0,07323 |
Сахалинская область | 2 | -0,34828 | 2 | -0,22757 |
Еврейская автономная область | 8 | -0,016 | 8 | -0,084 |
Чукотский автономный округ | 7 | -0,12489 | 7 | -0,11501 |
Таблица П2. Оценки экономической сложности ВЭД по структуре ВРП в ценах 2019 г. и в ценах 2016 г.
Структура таблицы по столбцам:
(1) наименование ВЭД (по убыванию экономической сложности ВЭД) по структуре ВРП в ценах 2019 г.;
(2) число регионов, в которых ВЭД является сильным (по структуре ВРП в ценах 2019 г.);
(3) оценка сложности ВЭД (по структуре ВРП в ценах 2019 г.);
(4) наименование ВЭД (по возрастанию экономической сложности ВЭД) по структуре ВРП в ценах 2016 г.;
(5) число регионов, в которых ВЭД является сильным (по структуре ВРП в ценах 2016 г.);
(6) оценка сложности ВЭД (по структуре ВРП в ценах 2016 г.).
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) |
Деятельность финансовая и страховая | 3 | 0,543 | Деятельность финансовая и страховая | 3 | 0,586 |
Деятельность в области информации и связи | 5 | 0,502 | Деятельность в области информации и связи | 5 | 0,545 |
Деятельность профессиональная, научная и техническая | 8 | 0,377 | Деятельность профессиональная, научная и техническая | 8 | 0,405 |
Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов | 22 | 0,190 | Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов | 14 | 0,231 |
Деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги | 18 | 0,184 | Деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги | 14 | 0,184 |
Предоставление прочих видов услуг | 28 | 0,120 | Деятельность по операциям с недвижимым имуществом | 28 | 0,136 |
Деятельность по операциям с недвижимым имуществом | 33 | 0,119 | Деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений | 21 | 0,105 |
Деятельность гостиниц и предприятий общественного питания | 36 | 0,060 | Предоставление прочих видов услуг | 27 | 0,070 |
Деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений | 41 | 0,032 | Деятельность гостиниц и предприятий общественного питания | 37 | 0,022 |
Транспортировка и хранение | 28 | 0,008 | Транспортировка и хранение | 29 | -0,006 |
Водоснабжение; водоотведение, организация сбора и утилизация отходов, деятельность по ликвидации загрязнений | 47 | 0,005 | Образование | 60 | -0,014 |
Образование | 62 | -0,012 | Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг | 63 | -0,015 |
Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг | 64 | -0,013 | Водоснабжение; водоотведение, организация сбора и утилизация отходов, деятельность по ликвидации загрязнений | 48 | -0,015 |
Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение | 55 | -0,027 | Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение | 49 | -0,028 |
Обрабатывающие производства | 38 | -0,039 | Обрабатывающие производства | 39 | -0,060 |
Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство | 56 | -0,064 | Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство | 55 | -0,069 |
Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха | 39 | -0,091 | Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха | 40 | -0,083 |
Строительство | 42 | -0,115 | Строительство | 32 | -0,123 |
Добыча полезных ископаемых | 22 | -0,424 | Добыча полезных ископаемых | 24 | -0,203 |