Формирование и оценка потенциала развития преференциальных территорий России Full article
| Journal | 
                                    Экономика региона (Economy of Region)
                                     ISSN: 2072-6414 , E-ISSN: 2411-1406  | 
                            ||
|---|---|---|---|
| Output data | Year: 2024, Volume: 20, Number: 3, Pages: 625-641 Pages count : 17 DOI: 10.17059/ekon.reg.2024-3-2 | ||
| Tags | преференциальные территории, территории опережающего развития, потенциал территорий опережающего развития, институционально-синергетический подход, резидент территории опережающего развития, методика оценки потенциала территорий опережающего развития | ||
| Authors |         
                
     | 
                        ||
| Affiliations |     
  | 
                        
Funding (1)
| 1 | Министерство науки и высшего образования РФ | 0327-2024-0010 | 
                            Abstract:
                            В условиях новой реальности в России актуализируются исследования по выявлению и использованию дополнительных факторов обеспечения экономического роста. Среди них все большее значение для повышения устойчивости развития экономики и активизации макроэкономической динамики приобретает задействование пространственного фактора. Исследованию процессов формирования и оценке потенциала развития преференциальных территорий, которых в настоящее время в стране насчитывается более 860, посвящена эта статья. Методология исследования основана на базовых положениях теорий пространственного развития, экономической синергетики и институциональной теории. Применены методы компаративного, статистического, структурного и SWOT-анализа. Гипотеза исследования заключается в том, что использование выявленного потенциала развития преференциальных территорий (на примере территорий опережающего развития (ТОР) в моногородах) позволит повысить уровень технологического развития данных территорий. На начало 2024 г. в стране имеют статус ТОР 110 территорий, среди которых 84 моногородов. Проведенный SWOT-анализ позволил установить возможности и риски развития преференциальных территорий в России. На базе институционально-синергетического подхода к формированию ТОР разработана методика определения потенциалов развития. Проведенная на ее основе оценка потенциала 9 ТОР, созданных в моногородах, выявила только в трех из них (Набережные Челны, Тольятти и Невинномысск) наличие институтов нового уровня технологического развития территории. У шести ТОР ресурсы, институты развития, инфраструктура соответствуют текущему уровню технологического развития территории. Три ТОР могут опираться в своем развитии на стратегический потенциал своего региона (отмечается высокий или средний уровень качества жизни. инвестиционной привлекательности). Обоснованы рекомендации по корректировке стратегий развития территорий с учетом потенциала социально-экономического развития ТОР для перехода на следующий уровень технологического развития. Результаты проведенного исследования могут быть полезны при разработке обновленной Стратегии пространственного развития РФ, корректировке показателей эффективности преференциальных территорий.
                        
                    
                
                        Cite:
                                Романова О.А.
    ,        Галиуллина Г.Ф.
    
Формирование и оценка потенциала развития преференциальных территорий России
Экономика региона (Economy of Region). 2024. Т.20. №3. С.625-641. DOI: 10.17059/ekon.reg.2024-3-2 WOS РИНЦ OpenAlex
                    
                    
                                            Формирование и оценка потенциала развития преференциальных территорий России
Экономика региона (Economy of Region). 2024. Т.20. №3. С.625-641. DOI: 10.17059/ekon.reg.2024-3-2 WOS РИНЦ OpenAlex
                            Dates:
                            
                                                                    
                        
                    
                    | Published print: | Sep 30, 2024 | 
                        Identifiers:
                            
                    
                    
                                            
                    
                                            
                    
                | Web of science: | WOS:001335964500002 | 
| Elibrary: | 75084223 | 
| OpenAlex: | W4403077526 |