Оценка эффективности политики реализации инфраструктурных проектов в регионе (на примере Амурской области)

Актуальность. Исследование посвящено анализу возможности по применению метода синтетического контроля для оценки эффективности политики по реализации крупных проектов. Для исследования выбрана Амурская область, в  которой в  последние годы реализуется строительство газоперерабатывающего завода, являющегося важным звеном технологической поставки природного газа в Китай по газопроводу «Сила Сибири», и завершился основной этап строительства космодрома «Восточный».

Цель. Оценить эффективность политики по реализации крупных инфраструктурных проектов на развитие Амурской области.

Гипотеза. Опыт развития каждого региона уникален, особенно с  учетом реализации крупных инфраструктурных проектов. Развитие нуждается в оценке оптимальности управленческих решений и  используемых ресурсов, для чего выработан ряд современных методологических инструментов. Предполагается, что влияние проектов на развитие — позитивное, они служат мультипликатором роста, но для российских регионов это не очевидно, так как ранее подобные эффекты недостаточно исследовались.

 Метод. Метод синтетического контроля позволяет создать альтернативный сценарий развития региона для сравнения с  его реальным развитием для оценки эффекта от политики. Метод реализован с  помощью языка программирования Python в  среде Jupyter Notebook. Данный метод для изучения уникального опыта Амурской области применяется впервые.

Результаты  могут быть полезны для формирования региональной политики, а  также для исследований в  сфере государственного управления и  отраслевого регулирования. Показан существенный рост таких показателей, как валовой региональный продукт и среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций с 2018 г. и  проведена статистическая проверка полученных данных. Данный рост связывается с  реализацией инфраструктурных проектов.

Основным выводом исследования является подтверждение возможности использования метода синтетического контроля для изучения эффекта от политики в  случае уникальных воздействий, подобных реализованным в последние годы инфраструктурным проектам в  Амурской области. 

1. Андреев В. А. Применение преференциальных режимов на Дальнем Востоке России: оправдываются ли ожидания? // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2021. № 6. С. 41-50. DOI 10.24412/2071-6435-2021-6-41-50. EDN HAVFTN

2. Бреславский А. С. Урбанизация российского Дальнего Востока: Амурская область в 1989– 2019 гг // Oriental Studies. 2021. Т. 14, № 1. С. 87–102. DOI 10.22162/2619-0990-2021-53-1-87-102. EDN HKZNEE

3. Гамбарян М. Г. Мониторинг и оценка политики противодействия потреблению табака: международные практики. Часть 3. Оценка эффективности антитабачных мер: прогностические модели и методы естественного эксперимента // Профилактическая медицина. 2023. Т. 26, № 8. С. 15–21. DOI 10.17116/profmed20232608115. EDN GPMRAJ

4. Данилова Е. А. Инфраструктурные проекты как инструмент обеспечения политической стабильности в контексте интересов национальной безопасности // Власть. 2024. Т. 32, № 6. С. 153–160. DOI 10.24412/2071-5358-2024-6-153-160. EDN FWPTGQ

5. Демьяненко А. Н. Трансграничные регионы Дальнего Востока: общее и специфичное // Ойкумена. Регионоведческие исследования. 2024. № 4 (71). С. 26–37. DOI 10.29039/1998-6785/2024-4/26-37. EDN XKMZWZ

6. Ключевые проблемы развития проекта «Сила Сибири» / А. Э. Конторович, Л.В. Эдер, И.В. Филимонова, С. М. Никитенко // Регион: Экономика и Социология. 2017. № 1 (93). С. 190–212. DOI 10.15372/REG20170109. EDN VVEZQV

7. Назукина М. В. Мифы и реальность дальневосточного регионализма: внешний образ и идентичность макрорегиона // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2021. Т. 85, № 2. С. 195–204. DOI 10.31857/S2587556621020114. EDN SNNFRN.

8. Потехина Е. В., Фаминская М. В. Оценка влияния «антитабачного» Закона на уровень курения в России: метод синтетического контроля // Социальная политика и социология. 2019. Т. 18, № 4 (133). С. 73–85. DOI 10.17922/2071-3665-2019-18-4-73-85. EDN FUOWZT

9. Севастьянов С.В., Кравчук А. А. Ускоренное развитие Арктики и Дальнего Востока: синергия проектов // Ойкумена. Регионоведческие исследования. 2019. № 4 (51). С. 7–20. DOI 10.24866/1998-6785/2019-4/7-20. EDN BVBOXK

10. Склярова С.А. Цифровизация агропромышленного комплекса Дальнего Востока как один из приоритетов государственной политики // Ойкумена. Регионоведческие исследования. 2021. № 4 (59). С. 24–38. DOI 10.24866/1998-6785/2021-4/24-38. EDN VZAADU

11. Фомин М.В. Пространственное развитие регионов Приамурья: социальный аспект / М.В. Фомин, В.А. Безвербный, И.А. Селезнев [и др.] // Проблемы Дальнего Востока. 2021. № 3. C. 160–174. DOI: 10.31857/S013128120015435-9.

12. Чжоу Т. Деятельность предприятий с китайским капиталом в Амурской области в 1990-е гг. в контексте социально-экономической ситуации на Дальнем Востоке России // Вестник Томского государственного университета. История. 2019. № 60. С. 125–130. DOI 10.17223/19988613/60/18. EDN SJZGYS

13. Шевченко К.В. Стратегический анализ рынка труда Амурской области (данные интернетплатформ HeadHunter и SuperJob) // Экономика промышленности. 2022. Т. 15, № 2. С. 234–242. DOI 10.17073/2072-1633-2022-2-234-242. EDN GVKJAU

14. Abadie A., Diamond A., Hainmueller J. Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies // Journal of the American Statistical Association. 2010. Vol. 105. N 490. P. 493–505. DOI 10.1198/jasa.2009.ap08746.

15. Abadie A., Gardeazabal J. The Economic Costs of Conflict: A Case Study of the Basque Country // American Economic Review. 2003. Vol. 93, N 1. P. 113–132. DOI 10.1257/000282803321455188.

16. Abadie A. Using Synthetic Controls: Feasibility, Data Requirements, and Methodological Aspects // Journal of Economic Literature. 2021. Vol. 59, N 1. P. 391–425. DOI 10.1257/jel.20191450.

17. Chen Z.H., & Haynes K.E. Impact of High-Speed Rail on Regional Economic Disparity in China // Journal of Transport Geography. 2017. N 65. P. 80-91. DOI 10.1016/j.jtrangeo.2017.08.003.

18. Estimating the effect of Russia’s development policy in the Far Eastern region: The synthetic control approach / A. Goryunov, E. Ageshina, I. Lavrentev, P. Peretyatko // Applied Econometrics. 2023. N 4 (72). P. 59–73. DOI 10.22394/1993-7601-2023-72-58-72. EDN MZPYWQ

19. Johnson K., Collins D., Wandersman A. Developing a sustainability readiness strategy for health systems: Toolkit, interactive tools, and virtual support system // Evaluation and Program Planning. 2023. N 97. P. 102241. DOI 10.1016/j.evalprogplan.2023.102241.

20. Kaul A., Klößner S., Pfeifer G. Synthetic Control Methods: Never Use All Pre-Intervention Outcomes as Economic Predictors // Economics Letters. 2015. Vol. 136. P. 29–32. DOI 10.1016/j.econlet.2015.08.025.

21. Kumar A., Awad A.I., Sharma G., et al. Artificial intelligence and blockchain for quantum satellites and UAV-based communications: a review // Quantum Mach. Intell. 2025. N 7. P. 45. DOI 10.1007/s42484-025-00271-7.

22. Pei-Chien Lin, Ling-Yu Chen. Assessing the Growth Effect of Common Currency Adoption: Synthetic Control Approach // Journal of Finance and Economics. 2017. N 5 (6). P. 269–280. DOI 10.12691/jfe-5-6-3.

23. Rodríguez-Pose A. The Rise of Populism and the Revenge of the Places That Don’t Matter // LSE Public Policy Review. 2020. Vol. 1 (1), N 4. P. 1–9. DOI https://doi.org/10.31389/lseppr.4.

24. Xu X., Zheng M. High-speed rail construction and urban innovation disparity in China: the role of internet development // Econ Change Restruct. 2023. N 56. P. 3567–3599. DOI 10.1007/s10644-023-09542-4.

25. Zhou J., Raza A. and Sui H. Infrastructure investment and economic growth quality: empirical analysis of China’s regional development // Applied Economics. 2021. N 53 (23). P. 2615–2630. DOI 10.1080/00036846.2020.1863325.