Interdependence of population and GRP in the dynamics of development of Russian regions

Abstract

Fiscal federalism in Russia is a necessity, which largely determines the socio-economic development of regions. How subsidies are distributed, what happens to the quality of life and what measures can be taken to increase the efficiency of federal budget spending, what patterns can be identified by considering the basic indicators in the dynamics of development of Russian regions. In the Russian centralized budget system, funds are distributed according to non-transparent criteria. Financial assistance to less developed regions is necessary, but in the absence of transparency it does not have a positive effect. Without support and improvement of financial ties, the stability of the regional economy is lost. Violation of the principles of fiscal federalism leads to weakening of the state, budget instability, a decrease in the effectiveness of economic policy and the quality of life of the population. When forming budget programs, the Russian government pays a great attention to gross regional product (GRP) indicator. Gross regional product and population in most regions are not interrelated due to the presence of various factors influencing this relationship. The subjects of the Russian Federation that have had a significant increase in population and gross regional product are of greatest interest within the framework of this study. The relationship of indicators among the growth leaders is clear, but in most regions it is necessary to take into account their specific characteristics. The need to develop regional connections is one of the conditions for increasing the efficiency. Economic and social equalization of regions is possible by overcoming borders, both transport and communication, which, accordingly, will help to equalize the level and quality of life in Russia.

About the authors

Andrey I. Rostovtsev

ISESP FCTAS RAS

Email: manager1@rambler.ru
SPIN-code: 3836-3150
Candidate of Economics, Senior Researcher Moscow, Russia

References

  1. Рзаев, М. А. Р. Рост населения и его влияние на экономическое положение стран / М. А. Р. Рзаев // Наука, техника и образование. — 2019. — № 5(58). — С. 69–75. EDN: NAQBSS
  2. Глазьев, С. Ю. Глобальная трансформация через призму смены технологических и мирохозяйственных укладов / С. Ю. Глазьев // AlterEconomics. — 2022. — Т. 19. — № 1. — С. 93–115. doi: 10.31063/AlterEconomics/2022.19-1.6; EDN: MULEYG
  3. Клейнер, Г. Б. Системная сбалансированность экономики России: региональный разрез / Г. Б. Клейнер, М. А. Рыбачук // Экономика региона. — 2019. — Т. 15. — № 2. — С. 309–323. doi: 10.17059/2019-2-1; EDN: WSPLUD
  4. Нанавян, А. М. Региональные особенности структурных сдвигов валового регионального продукта России по видам первичных доходов / А. М. Нанавян // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. — 2021. — № 4(68). — № статьи в выпуске 28. EDN: SFQLPJ
  5. Зубаревич, Н. В. Регионы России: неравенство, кризис, модернизация / Н. В. Зубаревич; Независимый институт социальной политики. — Москва : Независимый институт социальной политики, 2010. — 160 с. EDN: VNFDJX
  6. Дружинин, П. В. Особенности развития приграничных регионов / П. В. Дружинин // Регионология. — 2017. — Т. 25. — № 2(99). — С. 200–216. EDN: YTDGSJ
  7. Демьяненко, А. Е. Отраслевая структура валового регионального продукта как фактор экономического развития регионов / А. Е. Демьяненко // Омский научный вестник. Серия Общество. История. Современность. — 2020. — Т. 5. — № 1. — С. 142–150. doi: 10.25206/2542-0488-2020-5-1-142-150. EDN: VYJGXU
  8. Дубовик, М. В. Корреляционный анализ валового регионального продукта и отраслей региональной экономики / М. В. Дубовик, С. Г. Дмитриев // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. — 2022. — Т. 19. — № 3(123). — С. 109–118. doi: 10.21686/2413-2829-2022-3-109-118; EDN: NCHMXG
  9. Базиль, Т. В. К вопросу о выделении бюджетных мест как факторе повышения кадрового потенциала Сахалинской области / Т. В. Базиль // Ученые записки Сахалинского государственного университета. — 2020. — № 15–16. — С. 51–54. EDN: NTGQSK
  10. Chaddock, R. E. Principles and Methods of Statistics / R. E. Chaddock. — Boston : Houghton Mifflin Company, 1925. — 471 р. doi: 10.1177/000271622612300150
  11. Маньшин, Р. В. Влияние инфраструктуры на размещение населения и развитие регионов России / Р. В. Маньшин, Е. М. Моисеева // Экономика региона. — 2022. — Т. 18. — № 3. — С. 727–741. doi: 10.17059/ekon.reg.2022-3-8; EDN: SRPJBR
  12. Зубаревич, Н. Ручное управление регионами / Н. Зубаревич // Прямые инвестиции. — 2013. — № 3(131). — С. 22–25. EDN: PVNIEN

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».