Введение

Анализ пространственного развития регионов всё чаще рассматривается как прикладная задача диагностики межтерриториальных различий и диспропорций, выходящая за рамки традиционных макроэкономических показателей. В условиях усиления пространственной неоднородности — концентрации экономической активности и человеческого капитала в отдельных узлах роста, дифференциации качества жизни и инфраструктурной обеспеченности, различий в устойчивости к шокам — возрастает потребность в инструментах, позволяющих сопоставимо оценивать развитие территорий и отслеживать его динамику во времени. При этом территориальное развитие носит многомерный характер: экономические результаты, социальные условия, инфраструктура, институциональная среда и экологические ограничения формируют взаимосвязанную систему факторов, а выявляемые различия требуют интерпретации не только в логике ранжирования, но и с точки зрения их возможных причин.

Цель статьи. Проанализировать основные методики оценки пространственного развития территорий и определить их сильные и слабые стороны применительно к прикладной задаче оценки пространственного развития регионов.

Актуальность. Исследования обусловлена необходимостью изучения и систематизации существующих методик оценки пространственного развития с позиции их применимости на субнациональном уровне.

Исследование. Существующие методики оценки территориального развития могут быть систематизированы через два базовых методологических подхода. Так, Л.А. Гамидуллаева выделяет интегральный подход и подход, основанный на системе частных индикаторов [Гамидуллаева Л. А. и др., 2022]. Вместе с тем указанная двухчленная классификация не является исчерпывающей: методики внутри каждого подхода существенно различаются по логике построения, требованиям к данным и типу управленческих выводов. В связи с этим при оценке применимости конкретной методики к задаче сравнительной оценки развития отдельных регионов в рамках данного исследования мы предлагаем учитывать дополнительные критерии: масштаб применимости методики (муниципальный, региональный, национальный), полнота доменного охвата (экономический, социальный, экологический и др.), возможность регулярного пересчёта и сопоставления динамики, а также интерпретируемость причин диспропорций. 

Далее рассмотрим ключевые группы методик и оценим их применимость по заданным критериям.

Индекс скорректированных чистых накоплений (англ. AdjustedNetSavings)

В качестве интегрального показателя устойчивости развития используется индекс скорректированных чистых накоплений, разработанный Всемирным банком. Он отражает, увеличивает ли экономика совокупное богатство с учётом накопления капитала и потерь природного капитала, то есть ориентирован на оценку долгосрочной устойчивости траектории развития.

Согласно методике Всемирного банка, ANS рассчитывается как чистые национальные сбережения (NNS) с добавлением расходов на образование (EE) и вычитанием компонента истощения природных ресурсов и экологического ущерба [The Changing Wealth of Nations …]. Положительное значение ANS интерпретируется как накопление капитальной базы, тогда как отрицательное — как развитие за счёт сокращения совокупного богатства.

С позиции критериев применимости методика характеризуется следующим образом. Масштаб применимости — преимущественно национальный (макроуровень), что делает ANS удобным для сопоставлений стран, но ограничивает его прямую применимость для анализа внутристрановой территориальной неоднородности. По полноте доменного охвата ANS агрегирует экономическое измерение, показатель человеческого капитала (EE) и экологические потери. Динамичность расчёта присутствует: формула компактна, а регулярный пересчёт возможен при наличии временных рядов. Для задач региональной диагностики интерпретируемость ANS остаётся ограниченной. Индекс хорошо фиксирует общий вектор устойчивости накопления богатства, в том числе с учётом экологических потерь, но почти не показывает, за счёт каких именно факторов формируются различия между территориями и где возникают внутренние диспропорции развития. Поэтому в рамках настоящего исследования ANS целесообразнее рассматривать не как самостоятельный инструмент оценки отдельных регионов, а как один из методологических ориентиров интегрального подхода либо как дополнительную метрику в составе более широкой системы показателей.

ВВП-корректирующие методики

Развитие ВВП-корректирующих методик связано с работой Нордхауса и Тобина, предложивших в 1972 году показатель Measure of Economic Welfare (MEW) как попытку модифицировать традиционный ВВП за счёт включения досуга, неоплачиваемого труда и экологических издержек. Следующим этапом стал Index of Sustainable Economic Welfare (ISEW) (Daly & Cobb, 1989), который усилил «устойчивый» компонент за счёт вычитания истощения природного капитала и включения социальных издержек. Его институциональным развитием выступил Genuine Progress Indicator (GPI) (1995) — методологически близкий ISEW, но адаптированный к прикладному и политическому использованию [Tsara I.K., 2024].

В отличие от комплементарных индикаторов (например, индекс человеческого развития или индекс экологической эффективности), MEW/ISEW/GPI разрабатывались как альтернативные метрики ВВП, то есть как попытка измерять «чистый» или «устойчивый» доход с учётом экологической стоимости роста, социальных потерь и защитных расходов. В литературе ISEW и GPI нередко рассматриваются как потенциальные «устойчивые аналоги ВВП»; при этом эмпирические расчёты показывают расхождение динамики ВВП и ISEW/GPI начиная с 1970-х гг. (обсуждаемая «гипотеза порога»), однако интерпретация такого расхождения остаётся дискуссионной [Herath A., 2016; Neumayer E., 2000]. Критическую рамку этой группы подходов поддерживает и позиция D. Coyle: отмечая ограниченность ВВП как индикатора современной экономики (в том числе из-за роли нематериальных активов, англ. Intangible assets), она подчёркивает, что заменяющие ВВП методики страдают от недостатка единой теоретико-методологической базы и высокой зависимости от исследовательских допущений, что ограничивает их использование как универсального аналитического инструмента [Coyle D., 2025].

На практике ВВП-корректирующие методики получили ограниченное, но официальное применение в ряде юрисдикций. Наиболее известный пример — штат Мэриленд (США), где с 2012 года GPI используется параллельно с валовым продуктом штата и включён в стратегическую систему оценки качества жизни. Методика GPI в штате Мэриленд опирается на трёхкомпонентную структуру: экономика, экология и социальная сфера. В актуальной версии GPI 2.0 агрегировано 12 категорий и несколько десятков индикаторов. На сайте штата доступен калькулятор с перечнем используемых индикаторов для расчёта GPI.

С позиции критериев применимости данные методики характеризуются следующим образом. Масштаб применимости — национальный либо субнациональный при наличии сопоставимых региональных статистических данных. По полноте доменного охвата ВВП-корректирующие методики обычно охватывают экономическое измерение, социальные компоненты (через корректировки благосостояния/издержек) и экологические потери. Динамичность расчёта потенциально высокая, однако на практике регулярный пересчёт может быть трудоёмок без институциональной поддержки и доступа к соответствующим статистическим данным. Интерпретируемость ISEW/GPI для задач региональной диагностики носит неоднозначный характер: с одной стороны, компонентная структура индекса позволяет выделять вклад отдельных статей и формировать адресные управленческие решения; с другой — итоговая оценка чувствительна к выбору весов и параметров оценки немонетарных эффектов при ограниченности общепринятой теоретико-методологической базы, что снижает сопоставимость результатов и повышает риск субъективности в интерпретации результатов.

Индекс качества жизни

В системе комплексных методик оценки территориального развития широкое распространение получил фреймворк качества жизни (Quality of Life, QoL), ориентированный на многомерную оценку условий жизни населения и характеристик среды проживания. В отличие от ВВП-корректирующих подходов, QoL-методики, как правило, не стремятся переопределить экономический рост, а формируют интегральную картину развития через сочетание социальных, институциональных и экологических параметров. Среди наиболее значимых реализаций данного направления можно выделить подходы OECD [OECD Well-being Data …] и ESPON. В рамках настоящей работы акцент сделан на ESPON как на более пространственно-ориентированном инструменте.

Модель Territorial Quality of Life (TQoL), разработанная в рамках исследований ESPON в 2020–2021 гг., представляет собой подход к оценке качества жизни, рассматривающий его не только как характеристику индивидуального благополучия, но и как фактор пространственного развития территорий. В рамках модели качество жизни трактуется как результат функционирования территориальной системы, формируемый совокупностью социально-экономических, институциональных и экологических условий конкретного места. Такая постановка позволяет выявлять территориальные диспропорции и описывать различия регионов по нескольким измерениям, выходя за рамки традиционных экономических показателей [ESPON QoL – Quality of Life …].

Структура TQoL включает три взаимосвязанных блока: Good Life Enablers (условия), Life Maintenance (поддержание жизнеспособности/устойчивость) и Life Flourishing (возможности для развития), образующие логическую последовательность «условия – устойчивость – развитие». Эмпирическая часть модели охватывает 1442 европейских региона, обеспечивая сопоставления как внутри отдельных стран, так и на межрегиональном (общеевропейском) уровне. Результаты представлены по субдоменам и доменам, а также в виде обобщённой оценки/рейтинга; предусмотрена система весов (при этом пользовательская настройка весов может влиять на результаты сравнения) [Territorial Quality of Life European …].

С позиции критериев применимости модель характеризуется следующим образом. Масштаб применимости — региональный (сопоставления внутри стран и на общеевропейском уровне); возможно также применение на муниципальном уровне, что исследователи доказали на примере пилотного проекта в Барселоне [Territorial Quality of Life European …]; тем не менее основная проблема исследования муниципального уровня – недостаток качественных статистических данных [ESPON QoL – Quality of Life Measurements ...]. По полноте доменного охвата TQoL обеспечивает широкое покрытие социальных, институциональных и экологических аспектов и тем самым подходит для многомерной диагностики качества среды; вместе с тем экономическое измерение в подобных фреймворках, как правило, представлено как один из блоков и не всегда является доминирующим, что ограничивает применение модели в задачах, где требуется более глубокая экономическая декомпозиция диспропорций. Динамичность расчёта не является базовой функцией: модель ориентирована прежде всего на сопоставление регионов в рамках выбранного периода, тогда как регулярное отслеживание траекторий год к году зависит от наличия сопоставимых обновляемых панелей данных и изначально в модели не присутствует. Интерпретируемость является относительно высокой на уровне доменов и субдоменов, поскольку структура показателей позволяет выявлять проблемные зоны.

Стратегия пространственного развития РФ на период до 2030 года

В рамках анализа подходов, основанных на системе частных индикаторов, представляет интерес Приложение 1 к Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2030 года [Стратегия пространственного развития России …]. Данный документ может быть рассмотрен как пример индикаторной методики, ориентированной на мониторинг результатов реализации стратегических приоритетов пространственного развития. По своей логике и назначению она выступает не универсальным инструментом оценки сбалансированности территориального развития, а специализированным механизмом контроля выполнения Стратегии.

Методика включает 12 индикаторов, которые условно группируются в три блока: (1) показатели территориального распределения населения, (2) экономические характеристики, (3) параметры инфраструктурной обеспеченности. Дополнительно задаются два сценария — инерционный и целевой, где первый описывает предполагаемую траекторию при отсутствии реализации Стратегии, а второй — ожидаемые результаты при её последовательном исполнении, что подчёркивает нормативно-ориентированный и прикладной характер системы.

Для задач настоящего исследования данная система не поддаётся операционализации как методика оценки сбалансированности: набор из 12 индикаторов слишком узок и покрывает лишь отдельные аспекты развития, а большая часть индикаторов исследует результаты отдельных регионов. По сути, она применима только как инструмент мониторинга выполнения отдельных задач Стратегии, но не как универсальная модель оценки территориального развития регионов.

Зарубежная методика оценки сбалансированности пространственного развития (Португалия; P. Chamusca, 2025)

В качестве примера современной авторской комплексной методики можно выделить подход, предложенный P. Chamusca (2025), ориентированный на диагностику территориальной сбалансированности на муниципальном уровне и выявление пространственных асимметрий в пределах страны [Chamusca P., 2025]. Методика опирается на многодоменную трактовку развития и включает шесть доменов: демография, социальная сбалансированность (equity), конкурентоспособность, управление, устойчивость и связность. Каждый домен представлен набором показателей (3–9), агрегируемых в доменные индексы; применяется нормализация в диапазоне [0;1] и равное взвешивание индикаторов и доменов, а интерпретация выполняется относительно средних национальных значений.

С позиции критериев применимости подход характеризуется следующим образом. Масштаб применимости — муниципальный (с фокусом на внутристрановые сопоставления). Полнота доменного охвата высокая за счёт включения широкого круга доменов. Годовая динамика не включена в данную модель. Интерпретируемость на уровне доменов является средней (видно в каких сферах накапливаются дисбалансы, однако отсутствует детализация по параметрам/индикаторам внутри доменов).

Отечественный опыт

В отечественной научной литературе проблематика пространственного развития регионов представлена достаточно широким кругом исследований. Существенный вклад в её разработку внесли А. Г. Гранберг, П. А. Минакир, Ю. Г. Лаврикова, А. И. Татаркин, Л. А. Гамидуллаева, Е. А. Стрябкова и другие исследователи. В работах указанных авторов в той или иной степени затрагивается вопрос сбалансированности пространственного развития, рассматриваемый как важное условие устойчивого функционирования социально-экономических систем. В частности, в исследованиях Ю. Г. Лавриковой, посвящённых оценке угроз пространственного развития Российской Федерации, межтерриториальные дисбалансы регионального развития трактуются как одна из ключевых угроз, при этом особый акцент делается на проблеме недостаточной связанности территорий, обусловленной слабой развитостью транспортной инфраструктуры [Лаврикова Ю.Г., Суворова В.А., 2021]. Вместе с тем в отечественной литературе сравнительно ограниченно представлены именно комплексные методики, ориентированные на операционализируемую оценку сбалансированности пространственного развития территорий.

В качестве примера отечественного подхода мы рассмотрим фундаментальную методику, предложенную группой российских ученых под руководством А.И. Татаркина [Татаркин А.И. и др., 2016]. В монографии предложены двухфакторная и трёхфакторная модели оценки сбалансированности хозяйственной деятельности региона и подчёркнута необходимость оценки состояния в статике и динамике. Трёхфакторная версия строится на иерархической системе показателей, включающей три уровня: (1) домены — социо-эколого-экономическая триада; (2) субдомены (подсистемы) внутри каждого домена, отражающие ключевые направления оценки; (3) индикаторы — набор статистических показателей, по которым выполняется расчёт. По каждому индикатору применяется критерийная (балльная) оценка на основе сопоставления с базовым периодом, после чего результаты агрегируются на уровне субдоменов и доменов и формируется сводная (среднеарифметическая) оценка уровня сбалансированности региона.

С позиции критериев применимости методика характеризуется следующим образом. Масштаб применимости — преимущественно внутрирегиональный (диагностика динамики региона во времени); межрегиональные сопоставления обладают ограниченной исследовательской ценностью, поскольку расчёт в значительной степени фиксирует направление изменений показателей (рост/снижение) по индикаторам и агрегированным уровням, а не сопоставимые различия уровней развития. Полнота доменного охвата — средняя, поскольку методика опирается на базовую триаду «экономика-социальная сфера-экология». Динамичность расчёта — присутствует. Интерпретируемость — средняя: агрегирование на уровнях доменов и субдоменов позволяет выявлять направление изменений (прогресс/регресс) и проблемные зоны, однако отсутствие анализа абсолютных значений ограничивает интерпретацию масштабов выявленных различий и их причин.

Анализ методик пространственного развития региона

Table

Analysis of methodologies for assessing a region’s spatial development