CC BY
48
ФОРМИРОВАНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКА ТЕЛЬНОСТИ РЕГИОНА
в рамках данной статьи предлагается смоделировать зависимость притоков инвестиционных вложений в основной капитал региона от мезоэкономи ческих факторов, характеризующих ключевые показатели социально-экономического состояния анализируемой территории, В качестве метода по строения эконометрической модели инвестиционной привлекательности региона выступает корреляционно-регрессионный анализ. Итогом проделанной работы стало выявление ключевых факторовоказывающих воздействие на приток инвестиций в Псковскую область. Апробация модели с идентичными факторами на других регионах показала неточность результатов, что подтверждает авторскую гипотезу о необходимости рассмотрения инвестиционных аспектов каждого региона и других территорий по отдельности, а использование рейтингов с идентичными параметрами не даст возможность отразить сущностную сторону инвестиционной привлекательности. Значимость полученной модели заключается в возможности реализации мероприятий по повышению инвестиционной привлека тельности региона, уделяя внимание наиболее ценным факторам в конкретном регионе.
Ключевые слова: инвестиционная привлекательность региона; Фонометрическое моделирование; регрессионный анализ; математические методы; мно гофакторная модель; привлечение инвестиций; инвестиционный климат.
УДК 338.242:303.72533 ВАК РФ 08.00.05
Р Дмитриев Н.Д., 2020 3 Родионов Д.Г„ 2020 Р Кубарский А,В„ 2020
о
cü о
CXJ
cf
Lü <
sc d г?
со
=r
z
Вопросы региональной экономики ставят перед собой проблемы поиска путей повышения эффективности функционирования территорий, что невозможно осуществить без привлечения достаточного уровня инвестиций, в первую очередь в форме капитальных вложений. Рыночной экономике свойственен высокий уровень нестабильности, однако необходимо выявить факторы, которые способны благоприятно повлиять на потенциал социально-экономического развития региональных экономических систем. В современном мире именно инвестиции становятся ключевым инструментом достижения перспективных задач в области: формирования и адаптации новых методов организации регионального хозяйства; разрешения проблем социально-экономического характера; создания научного и инновационного потенциала региона; повышения экологической безопасности территории; ликвидации региональных социальных проблем и так далее [11; 14].
Привлечение инвестиционных вложений зависит от окружающих условий осуществления инвестирования в конкретном регионе: их благоприятный уровень стимулирует мобилизацию как внутренних, так и внешних инвестиционных вложений. Другими словами, концентрация инвестиций в конкретном регионе находится в зависимости от уровня инвестиционной привлекательности региона. Данный интегральный показатель определяет не только желание различных инвесторов трансформировать свои свободные денежных ресурсов в региональные инвестиции, но и векторы формирования материального, финансового, интеллектуального капитала, а также ресурсный потенциал территории. Следовательно, без инвестиций устойчивое развитие региона не представляется возможным 11; 2].
Таким образом, региону необходимо использовать внутренние и внешние инвестиции для поддержания стабильности и самого своего существования. Однако в рамках региональной экономики наибольший интерес представляют инвестиции, осуществляемые в форме капитальных вложений, которые направлены на поддержку реального сектора народного хозяйства, модернизацию устарев-
S
71
ДМИТРИЕВ Николай Дмитриевич, аспирант
РОДИОНОВ Дмитрий Григорьевич, доктор экономических наук, директор высшей инженерно-экономической школы
КУБАРСКИЙ Александр Вячеславович, аспирант
Санкт- Пе тербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Пе тербург
шей инфраструктуры и создание перспективных отраслей и производств. В зависимости от социально-экономического положения региона, развитости государственных и общественных институтов, а также состояния нормативно-правовой базы, инвестиционная привлекательность может быть благоприятной и способствовать увеличению концентрации инвестиционных ресурсов или негативной и ставить препятствия перед территориальным развитием. Для выявления ключевых факторов, оказывающих наиболее серьезное влияние на положение регионов, можно использовать статистические данные, их историческую динамику и прогнозные тенденции [3; 11 ].
Вышеперечисленное обуславливает значимость проведения своевременного мониторинга макросреды с целью раскрытия качественного воздействия конкретного фактора на инвестиционную привлекательность территориальной единицы. В то же время большинство исследований в научной среде рассматривает инвестиционную привлекательность территорий по идентичному сценарию, применяя одни и те же показатели и не учитывая специфические свойства конкретного региона. С авторской позиции проведение исследований, расчетов и построение прогнозов инвестиционной привлекательности региона должно быть индивидуальным для каждой отдельной территориальной единицы, а использование эконометрических моделей позволяет учитывать влияние отобранных факторов и их историческую динамику. Главным методом в данной работе выступает регрессионный анализ, поскольку множественная регрессия позволяет выделить основные факторы, способствующие изменению результирующего показателя, за который необходимо принять объем инвестиций.
В рамках авторского исследования использованы работы, связанные с проведением оценки инвестиционной привлекательности региона [1; 9; 12; 15]. Стоит отметить, что многие авторы зачастую рассматривают идентичные показатели в своих работах, а существующие эконо метрические модели не всегда можно адаптировать к аналогичным ситу-
ациям и объектам исследования. Был проведен анализ взглядов ряда исследователей на существующие проблемы по вопросам формирования инвестиционного потенцизла территориальных объединений [2; 3; 11; 14]. Также проработаны научные статьи по смежным вопросам, в частности, работы исследователей по вопросам интеллектуального капитала и инновационным преобразованиям на региональном уровне, которые становятся наиболее актуальны в условиях глобализации и повсеместной цифровизации процессов хозяйствования [10; 17; 20). Имеется возможность выработать рекомендации по трансформации существующего инвестиционного пространства на основе современных цифровых элементов и проведения преобразований в управленческой среде. Однако качественные изменения возможны лишь при учете множества факторов экономической сферы, проведение мониторинга которых должно быть возложено на специалистов в государственных структурах, обладающих необходимыми инновационными компетенциями, что требует подготовки новых и переподготовки уже располагаемых кадров |13; 19). На корпоративном уровне обеспечение инновационное™ напрямую связано с инвестиционными вопросами и стабильным развитием финансовой сферы [4; б], однако наблюдается ряд сложностей в привлечении специализированных кадров, поскольку рынок труда на сегодняшний день остается отно-
Фэкюри инвестиционной привлекательности на разных уровнях
Факторы инвестиций!мой прньпосатотьности страны
С»ч-го:Х. инвестиционной прмвлакатолмюСТи рвГНОМв "
Национальная стабильность, тампи рвшттнЯн фискальная политика, состояние рычнш апюинний, кьфоономоничоздто лаклзаголи {инг^дцня, тиоцойтмвв спи и т.д.)
Географическое расположение, напишо тфенирвхыркеаьа росурооп, экслопмся» обстановка, развитость состоянью
ФвКТОрЫ инвестиционной гр*шюиаЮРЬ.мдети отрасли
пседорккк отрасли, нипшие выхедитъ ни нооын рынтм, ОТТЫКАЙ состояние Деловой сройы УТ'ПГМЬ нтоеп .дойности отрасли и
Факторы и наестициоиной (ривлекагвлькости биэнас-суСьвкта
Доступный рынок, состояний ион. зашнедательнов воодеАсвие. катыга/веикость производства, расоопа'зеиы^ калитал, возможности _устойчивого роста, доступность специалистов _
Инвестиционный потенциал территории Инвестиционные рио» территории
п Н
■ -рудовой: - экономические;
• производственный; нормативно-правовые.
- оревнизационно-улравлвнчве»«*; /---' \ - политические (внутренняя политик»):
инновационный; - глобапьныо (мирового уровня);
- инфраструктурный; \ / - геополитические {внешняя гюлктжа).
■ финансовый; М / - г>копог№1ое*ио;
• институциональный, - институциональные.
(
обмы доступных ИНМСГИ|ДО1МК ^_ ресурсов для реотена _
" Объем мьэветндохьах ресурсов способствует возрастанию уровня ттвегкртой активности а ^— рд^оне
Рисунок 1 - Факторы инвестиционной привлекательности на разных уровнях и значимость инвестиций для регионального развития
сительно неразвитым, что ставит серьезные преграды перед обеспечением качественных трансформаций многих регионов и не дзет повысить их инвестиционный потенциал [5].
Предлагается сформировать многофакторную модель инвестиционной привлекательности на каждом уровне управленческого воздействия, а также рассмотреть сущность инвестиционного потенциала и рисковдля территориального развития (рис. 1, см. выше).
Инвестиции должны в определенной перспективе приносить прибыль, поэтому любой инвестор осуществляет оценку инвестиционной привлекательности и прогнозирует ее потенциальные изменения, которые формируют доходность от осуществляемых вложений. Региональным структурам требуется своевременно выявлять элементы макросреды, препятствующих формированию инвестиционной доходности и сокращающих потенциальные доходы инвесторов. Рациональность выработанной инвестиционной стратегии способствует устойчивому финансовому развитию конкретной территориальной единицы, а поступление средств в реальный сектор позволяет реализовывать п рограммы социально-экономического ха ра к-тера. Однако современное функционирование региональных систем находится в тесной взаимосвязи с международными финансовыми рынками, анализ которых определяет доступные объемы инвестиционного капитала для регионального потребления. Необходимо учитывать капитал международных финансовых рынков, который может быть оперативно привлечен в национальную экономическую систему и перераспределен между регионами. Для более эффективного регионального распространения ограниченных по объему инвестиций требуется использовать все разнообразие финансовых инструментов (4; 12; 18].
Для построения авторской экономе три ческой модели были отобраны 22 показателя, оказывающие влияние на функционирование региона (табл. 1). Данные показатели наиболее полно отражают социальные, инфраструктурные и экономические аспекты регионального развития.
Таблица 1 - Обозначения параметров исследования
Обозначение Показатель Ед. измерения
У Инвестиции в основной капитал млн руб
Х1 Численность населения тыс чел
Х2 Среднегодовая численность занятых тыс чел
ХЗ Уровень занятости населения %
Х4 Численность безработных тыс чел
Х5 Уровень безработицы %
Х6 Среднедушевые денежные доходы населения РУб
Х7 Число собственных легковых автомобилей на 10ОО человек кол-во
Х8 Жилищный фонд млн кв м
Х9 Число зарегистрированных убийств и покушений на убийство кол-во
Х10 Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух тыс тонн
Х11 Число предприятий и организаций кол-во
Х12 Оборот организаций млрд руб
Х13 Сальдированный финансовый результат деятепьност и организаций млн руб
Х14 Индексы промышленного производства (к предыдущему году) %
Х15 Экспорт со странами дальнего зарубежья млн доля
Х16 Ввод в действие зданий жилого и нежилого назначения кол-во
Х17 Оборот розничной торговли млн руб
Х18 Оборот оптовой торговли млн руб
Х19 Объем платных услуг населению млн руб
Х20 Индексы потребительских цен %
Х21 Численность персонала, занятого научными исследованиями кол-во
Х22 Объем инновационных товаров, работ, услуг млн руб
о
си о си
а*
ш <
Й
р
со
3-¡2
На основе доступных статистических дан-, ных по социально-экономическим показате-' лям [16] была проанализирована динамика изменений предложенных показателей на примере Псковской области за доступный период (2000-2018 гг.) {табл. 2). Такое большое количество показателей (XI - Х22) не позволяет выявить четкие тенденции и их зависимость, для чего предлагается произвести их корреляцию с результирующим показателем (У) (табл. 3),
В результате корреляции факторных показателей с показателем объема инвестиций в основной капитал можно сделать вывод, что у коэффициентов XI ,Х2, Х4, Х5, Х9, X11, ХМ, XI5, Х20 отрицательные показатели. Следовательно, наблюдается обратная зависимость между объемом привеченных инвестиций в Псковскую область и данными коэффициентами. Тогда как рост инвестиций в анализируемый регион находится в зависимости от уровня занятости населения, среднедушевых денежных доходов населения, числа собственных легковых автомобилей на 1000 человек, объема жилищного фонда, выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух, оборота организаций, сальдированного финансового результата деятельности организаций, ввода в действие зданий жилого и нежилого назначения, оборота розничной торговли, оборота оптовой торговли, объема платных услуг населению, численности научного персонала, объема инновационных товаров и услуг. В результате проведения регрессии получается регрессионная матрица по Псковской области (табл. 4), однако несмотря на высокий показатель коэффициента детерминации (Я-квад-
Л.-,
А"
Ё
73
рат = 0,988256), данная зависимость является несущественной: Р-значение не соответствует допустимым значениям, а также на основе метода инфляционных факторов выявлена сильная мультиколлинеарность между факторами. Необходимо провести выборку не коррелирующих между собой показателей.
Таблица 2-Динамика отобранных социально-экономических показателей Псковской области за 2000-2018 гг.
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
У 2446 2791 3135 5614 5905 5547 7603 13679 16472 12717
Х1 781,8 769,7 758,1 746,8 734,5 720,8 708,2 699,6 690,3 681,9
Х2 331,1 327,5 323,8 326,5 338,7 336,0 332,6 335,1 335,6 322,6
ХЗ 54.2 55,0 53,6 57.2 61.0 61.1 61,5 63,5 62.7 59,1
Х4 43 37 28 30 20 23 27 18 24 39
Х5 11,7 10,2 8,1 8,2 5,4 6,3 7,2 4,8 6,5 11,0
Х6 1375 1848 2735 3557 4302 4927 6422 7923 10336 11438
Х7 120,5 127,7 126,8 122,1 131,2 149,5 176,8 186,8 204,1 213,0
Х8 18 18 18 18 18 19 19 19 19 19
Х9 165 166 123 123 160 152 111 116 99 89
хю 19 20 19 18 16 17 17 16 18 21
Х11 14608 14916 15330 16130 16790 17494 17246 17263 16979 16749
Х12 46 46 46 46 46 46 57 73 87 78
Х13 813 852 16 365 788 694 1085 1567 902 538
Х14 108,5 105,2 106,6 102,7 103,6 98,7 108,2 108,0 105,1 89,6
Х15 103,5 108,7 117,5 138,2 262,5 388,5 438,1 231,5 188,1 37,5
Х16 436 433 501 487 499 482 417 615 665 890
Х17 8016,7 10799 15274 18844 23967 28248,1 33161 39002,1 50929,2 52740
Х1В 8604 12819 15237 19457 24620 26061 31145 39612 43973 41016
Х19 1536 2205 3184 4356 5815 7173 9117 10686 12709 14763
Х20 118,6 118,4 112,6 112,7 111,6 110,5 108,1 112,5 113,0 108,3
Х21 427 306 364 355 353 2В0 287 262 230 276
Х22 206,0 315,7 267,9 224,0 738,2 204,3 470,1 388.6 563.9 512,2
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
У 16695 24В82 33664 28953 29808 27363 27272 29267 31351
Х1 671,3 666,9 661,5 656,6 651,1 646,4 642,2 636.5 629,7
Х2 310,5 312,6 316,9 314,5 309,4 295,6 291,2 280,3 282,7
ХЗ 60,5 62,5 64,0 63,8 63,3 62,6 63,5 54,5 55,5
Х4 34 33 23 24 22 23 22 21 18
Х5 9.5 9,3 6.6 7.0 6,5 6.9 6,7 6.5 5.7
Х6 12798 14185 16294 17864 19697 21524 22032 23285 23880
Х7 221,7 239,5 292,1 345,3 371,5 376,0 382,1 393,1 384,5
Х8 19 19 19 19 19 19 19 19 20
Х9 71 65 61 71 67 45 44 59 44
ХЮ 22 28 28 27 29 27 33 35 37
Х11 15986 15329 15529 15892 16055 16451 15796 15831 15017
Х12 93 117 119 131 133 142 150 184 202
Х13 2245 986 855 560 -1146 5218 8057 10558 6146
Х14 117,4 116,3 99,6 100,6 94,4 102,8 104,5 104,5 104,5
Х15 41,4 39,0 33,6 31,8 45.9 49,2 53,1 56,9 79,4
Х16 647 649 972 996 1955 1757 1436 1106 1047
Х17 57865 68962 76609 84289 94674,7 101659,3 99532,0 106614,3 112140,5
Х18 51116 55036 61466 74132 84372 93510 886В4 104554 122821
Х19 16330 18285 19429 19786 21039 23489 24693 25635 26893
Х20 108,6 105,6 107,3 107,2 112,0 114,2 105,1 102,4 104,9
Х21 318 516 745 625 624 818 278 236 216
Х22 1136,1 1119,0 1096,3 544,8 348,4 712,4 1134,6 2222,1 3417,0
результате получается регрессионная матрица, представленная в таблице 5. Р-значение соответствует допустимым значениям, коэффициент детерминации на высоком уровне (Р!-квадрат = =0,974455; Исправленный В-квадрат = =0,967157), а при проверке на мультиколлинеарность взаимосвязь между факторами находится на допустимом уровне.
Следовательно, на основе проделанного анализа была выявлена прямая зависимость привлечения инвестиций в основной капитал от уровня занятости населения, оборота организаций и численности персонала, занятого научными исследованиями. В то же время на приток инвестиций оказывает обратное влияние саль-дированный финансовый результат деятельности организаций. Модель регрессии выглядит следующим образом:
У = - 46120,8 4 6бЗ,608*ХЗ I! +217,835*Х12 - 0,490212* Щ13 + 8,54233*Х2! (1)
Таблица 3 - Корреляция инвестиций в основной капитал с отобранными показателями по Псковской области
Показатель Корреляция Показатель Корреляция
Х1 -0,9319 Х12 0,9217
Х2 -0,7625 Х13 0,4799
ХЗ 0,4385 Х14 -0,1275
Х4 -0,4935 Х15 -0,5768
Х5 -0,3921 Х16 0,7679
Х6 0,9508 Х17 0,954
Х7 0,9363 Х18 0,9107
Х8 0,73 Х19 0,9507
Х9 -0,9139 Х20 -0,645
ХЮ 0,8622 Х21 0,4482
Х11 -0,1703 Х22 0,6035
В результате выборки были оставлены только факторы с наиболее значимыми критериями, которые можно использовать при построении модели множественной регрессии. К таким факторам относятся: ХЗ, XI2, XI3, Х21. В
При увеличении уровня занятости населения на 1% объем инвестиций в основной капитал вырастет на 663,6 млн руб. При росте оборота организаций на 1 млрд руб объем инвестиций в основной капитал вырастет на 217,8 млн руб. Рост сальдированного финансового результата деятельности организаций на 1 млн руб приведет к сокращению объема инвестиций в основной капитал на 490 тыс руб, что может являться незначительной погрешностью или связано с другими проблемами. Увеличение количества научного персонала на 1 человека приведет к возрастанию инвестиций в основной капитал на 8,54 млн руб. Разумеется данные цифры являются примерными, однако концентрация регионального внимания на данных показателях будет способствовать увеличению притока инвестиционных ресурсов в регион.
При этом, как говорилось ранее, адаптация идентичных показателей на другой регион приведет к неточным данным. Для примера предлагается рассмотреть адаптацию данных
показателей на Костромской и Брянской областях (табл. 6}. Данные области были выбраны для анализа, так как они также входят группу 1С7 (умеренная инвестиционная привлекательность первого уровня) ежегодного рейтинга инвестиционной привлекательности регионов России за 2019 год.
Таблица 4 - Регрессионная модель зависимости привлечения инвестиций в основной капитал Псковской области от всех факторов
Коэффициент Р-значение Метод инфляционных факторов
const -56302,9 0,51477
X3 760,269 0,09431 6,221
X6 1,62638 0,70985 3466,918
X7 14,0475 0,87204 247,751
X8 340,489 0,93787 16,317
X10 -158,898 0,74247 31,391
X12 280,389 0,09304 150,180
X13 -0,503301 0,29190 5,628
X16 0,386774 0,94432 19,036
X17 0,0390797 0,95088 1507,614
X18 -0,401247 0,27178 396,674
X19 -0,76344 0,76688 1413,654
X21 7,45791 0,22238 3,128
X22 3,18859 0,46068 33,666
Таблица 5 - Регрессионная модель зависимости привлечения инвестиций в основной капитал Псковской области от значимых факторов
Коэффициент Р-значение Метод инфляционных факторов
const -46120,8 0,00009
ХЗ 663,608 0,00053 1,299
Х12 217,835 <0,00001 2,916
Х13 -0,490212 0,04361 2,946
Х21 8,54233 0,02095 1,516
Таблица б - Регрессионная модель зависимости привлечения инвестиций в основной капитал Костромской и Брянской областей
Костромская область Брянская область
Коэффициент Р-значение Коэффициент Р-значение
const 10954,7 0,51579 1160,11 <0,00001
ХЗ 26,5506 0,90889 2,26289 0,00045
Х12 63,0911 0,02551 -0,00113287 0,01753
Х13 0,724182 0,01753 0,598394 0,37146
Х21 -36,0899 0,00702 -0,00222527 0,04198
Данные регрессионной матрицы по Костромской области говорят о следующем: в данном случае показатель ХЗ несущественен для модели и его необходимо исключить; XI3 оказывает прямое влияние на приток инвестиций, в отличие от Псковской области; Х21, наоборот, обладает обратной зависимостью, в отличие от Псковской области. Данные регрессионной матрицы по брянской области говорят о следующем: в данном случае показательXI3 несущественен для модели и его необходимо исключить; Х12 и Х21 оказывают обратное влияние на приток инвестиций, в отличие от Псковской области. Тем не менее и в первом и во втором случае наблюдается значительный коэффициент детерминации, а при исключении несущественных коэффициентов возможно получить качественную модель, что позволяет рассуждать о возможности использования экономет-
рического анализа и необходимости учета других значимых факторов.
Повышение инвестиционной привлекательности региона возможно многими доступными путями, не ограничиваясь одними факторами, полученными через эконометрическую модель. Современный инвестор оценивает институциональную среду территории, уделяет значительное внимание анализу социальных факторов, к которым, в частности, относится уровень жизни населения. Для поддержания конкурентоспособности региона необходимо учитывать потребности населения, а также уровень его благосостояния. Например, ранее были предложены факторы обеспеченности жилищным фондом и личным автотранспортом. Наличие безработных или малоимущих будет свидетельствовать о неблагоприятной обстановке в регионе и негативно отразится на привлечении инвестиций [9; 15]. £
Глобализация оказывает воздействие на положение каждого отдельного региона в макроэкономическом пространстве. Значимость геополитического фона и международных финансовых рынков возрастает с каждым днем и не может не сказываться на инвестиционной привлекательности территорий. Внешнеэкономические связи и их состояние способствуют проникновению инновационных технологий и финансовых потоков из междугородной среды на конкретную территорию. Цифровая трансформация экономических отношений способствует формированию ряда потенциалов: организационно-управленческого, производственного,ресурсного, человеческого, инвестиционного. Совокупное возрастание качества перечисленных потенциалов приводит к созданию конкурентных преимуществ региона, а повышение уровня инноваицонности внешней среды определяет доступность инвестиционных ресурсов, поскольку современный инвестор не заинтересован осуществлять капиталовложения & технологически отсталые объекты [17; 18].
Привлечение инвестиционных вложений в корпоративный сектор также связано с определением инновационного положения каждого предприятия, следовательно, региональные структуры заинтересованы в увеличении количества инновационных предприятий, поскольку они являются источником концентрации инвестиционных ресурсов. Правильно выстроенная политика управления инновационными процессами на предприятии сопровождается притоком значительного объема
о
си о
CXJ
cf
Lfl <
Ct
г?
со
=r Z
s
75
инвестиционных ресурсов. Проведение лреоб-разований, направленных на возрастание уровня инвестиционной привлекательности территории, связано с осуществлением стимулирования инновационной активности организаций и предоставлением субсидий на образование инновационных производств современного типа как в технологическом секторе П;4; 6], так и в отраслях со значительной долей природных факторов производства [7; 8].
Создание благоприятного уровня инвестиционной привлекательности невозможно без рассмотрения инвестиционного климата. Можно сказать, что инвестиционная привлекательность является составляющим компонентом инвестиционного климата, который как раз и учитывает всю совокупность факторов воздействия макросреды. В зависимости от состояния инвестиционного климата будет наблюдаться возрастание или сокращение притока инвестиций в регион, а через показатель инвестиционной привлекательности территории можно строить рассуждения о результативности работы государственного аппарата региона [2; 3; 11].
Региональная инвестиционная политика должна учитывать возможности и потребности территории в инвестиционных ресурсах, ее можно рассмотреть в виде схемы, предложенной на рисунке 2. 8 дальнейшем имеется возможность эконометрическими способами объяснить возможность формирования отдельных аспектов инвестиционной привлекательности территорий, а также способы активизации инвестиционных процессов через региональное управление, использование доступных управляемых и неуправляемых систем.
Региональная инвестиционная политика
Инвестиционная привлекательность территории
Iп
Организационные мероприятия
- своевременный мониторинг деятельности органов власти по формированию благотворительной ДУЛОВОЙ
- построение прогнозов ракмсмального развития. 2. Инфраструктурные мероприятия
- реализация инфраструктурных проектов;
- содействие проектной деятельности о области формирования научных, промышленных юн и технопарк«;
- поддержание объектов, необходимых дга функционирования приод**те"Гных отраслей и предприятий.
Повышение инвестиционного климата территории
Рисунок 2 - Воздействие региональных структур на инвестиционную привлекательность
Инвестиционная привлекательность региона определяет его конкурентоспособность
на национальном и международном уровне. Если рассматривать российские аспекты, то следует отметить, что инвестиционные процессы на региональном уровне регулируются с недостаточным уровнем эффективности, что приводит к поиску новых способов повышения инвестиционной привлекательности территорий и выявлению проблем в действующих управленческих схемах.
К сожалению, без государственного софи-нансирования проектов невозможно сформировать инвестиционную привлекательность территориальных объединений, что требует от государства приложения определенных усилий для эффективного использования всего располагаемого потенциала конкретной территории. Эконометрические модели позволяют лишь отследить наиболее перспективные пути развития, но на их основе невозможно делать абсолютные выводы о состоянии конкретного региона и строить прогнозы с высокой долей вероятности. Так, помимо исторических показателей, в современном экономическом пространстве необходимо формировать совершенно новые пути оптимизации доступных ресурсов и изыскать способы активизации роста инвестиционного потенциала региона, например, с помощью его интеллектуального развития [3; 14].
Литература:
1. А|еенкоA.A. Методологические подходы к оцен ке инвестиционной привлекательности отраслей экономики региона и отдельных хозяйству юн дых субъектов И Вопросы статистики. - 2003. - № 6. -С. 48-51.
2. Александров Г.А., бякина И.В., Павлова LS., Сквор-цова Г.Г., Кондратьева O.A., Руси на Е.В. Привлекательность инвестиционного климата и инвестиционные риски: методология, методы диагностики
и оценки. - М. : Креатавная экономика, 2020. - 340 с.
3. Джиоев S.A. Сущность и еза-имосвязь понятий инвестици онной привлекательности и инвестиционного климата регионов И Вестник ГУ У. - 2020, -№ 3.-С, 118-122.
4. Дмитриев ЙД. Формирование инвестиционной стратегии как один из главных факторов перспективного развития в финан совой сфере // Организационно-экономические проблемы регионального развития в современных условиях : материалы научно практической конференции,-2019. -С 106-107.
5. Дмитриева Н.В. Повышение эффективности оценки запросов рынка груда // Профессиональное образование в России и за рубежом, - 2014, -№ 2 (14). - С. 31-32.
Активизация инвестиционных проц&ссое
Осуществление эффективного управления на государственном и местном уровне
Формирование инвестиционного готенциэпа t черед воздействие на управляемые системы'
Perus мальме е- ислольээв5|-ис неуправляемы* сметен (природные факторы. поведайте инвесторов)
Ж
6. Зайцев A.A., Дмитриев Н.Д. Управление рыноч ной стоимостью с помощью регулирования инновационной активности предприятия // Цифровая экономика и Индустрия 4.0: Форсайт Россия: сборник трудов практической конференции. -2020.-С. 55-64.
7. Зайцев A.A. Диагностика рентной устойчивости аграрного сектора экономики И Вестник Ленинградского государственного университета им. А. С. Пушкина. - СПб: Издательство ЛГУ им. A.C. Пушкина, 2015. -№ 1, Т. 6. - С. 5-18.
8. Зайцев A.A. Рентный профиль управления устойчивостью аграрных отношений / A.A. Зайцев / / Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. - СПб.: Издательство СПбГАУ, 2012. - № 28. - С 140-144,
9. Зиновьева И.С., Дуракова Ю.В. Инвестиционная привлекательность региона П Международный студенческий научный вестник. - 2015. - № 4-2. С. 74-80.
Ю.Ильченко СВ., Дмитриев Н.Д., Роков А.И. Ин теллектуальиый капитал как один из факторов развития социально-корпоративных технологий //Вестникуниверситета. - 2020.- №6. - С 159-166. 1 Т.Литвинова В.В. Инвестиционная привлекательность и инвестиционный климат региона: монография. - М. : Финансовый университет, 2013. -116 С.
12.Медведев A.B. Математическая модель оценки инвестиционной привлекательности региона // Современные наукоемкие технологии. - 2013. -№ 8-2. - С. 357-361.
13. Никитина A.C. Специфика инновационной деятельности современных государственных слу-
жащих: социологический аспект // ЭГО: Эконом и ка. Государство. Общество, - 2013. - Ne 3, - С. 2, 14. Никонова М.А. Проблемы несоответствия инвестиционной привлекательности и инноваци онной активности регионов России // Региональная экономика: теория и практика. - 2016, - N»? <431).-С. 130-148.
1.5.Растворцева С.Н., Снегур М.В., Ченцова А.С. Моделирование инвестиционной привлекательности региона // Национальные интересы: при оритеты и безопасность. - 2014. - 20. - С. 39-44.
16.Регионы России. Социально-экономические показатели, 2019: Статистический сборник. - М.: Росстат, 2019.-1204 с.
17.Родионов Д.Г., Схведиани А.Е., Бондарев А.А. Цифровая экономика: анализ развитая в Российской Федерации // В книге: Тенденции развития экономики и промышленности в условиях циф ровизации. 2017. С. 68-93.
Т8.Ященко Е.А. Анализ международных финансовых рынков // Организационно-экономические проблемы регионального развития в современных условиях : материалы научно-практической, конференции. -■ 2018. - С. 381-382. "
19.Nikitina A.S., Ruchkin A.V. innovation potentiai of The modem russian civil servants in public administration // В сборнике: IOP Conférence Sériés: Earth and Environmental Science.-2019.- №032227.
20.Zhilenkova E., Budanova M., Bulkhov N„ Rodionov D. Reproduction of intellectuel capital in innovative-digital economy environment // В сборнике: ЮР Conférence Sériés: Materials Science and Engineering. - 2019,- 012065.
О
cü о eu
cf
Lû <
se et
со =r
z
i
77
THE ROLE OF THE GLOBALfZA ЛОМ PROCESS IN THE FORMA TION OF THE DIGITAL ECONOMY Do ton in Boris Alekseevkh, DSc ofEconomics, Professor Gfotova inn a Ivanovna, PhD of Economics, Associate Professor TomfUna Elena Petrovna, PhD of Economics, Associate Professor
Department of Finance, Credit and insurance, Stavropol State Agrarian University, Stavropol
The article highlights and analyzes the preconditions and main aspects of the formation of digital globalization, including the achievements of the fourth industrial revolution, artificial intelligence technologies, global data and information flows, digital platforms and e-commerce. While financial flows and traditional trade in goods at the global level are declining due to the worldwide COViD-19 pandemic, global digital economic ties, on the contrary, are expanding significantly.
Keywords; globalization; digitalization; digital economy; artificial intelligence; data streams. DOI 10.24923/2222-243X.2020-37.1 б
РОЛЬ ПРОЦЕССА ГЛОБАЛИЗАЦИИ В СТАНОВЛЕНИИ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ
В статье выделяются и анализируются предпосылки и основные аспекты становления цифровой глобализации, в т. ч. достижения четвертой промышлен ной революции, технологии искусственного интеллекта, глобальные потоки данных и информации, цифровые пла тформы и электронная коммерция. В то время как финансовые потоки и традиционная торговля товарами на гло бальном уровне сокращаются из-за охватившей весь мир пандемии COViD-19, глобальные экономические связи цифрового формата, напротив, существенно расширяются.
Ключевые слова; глобализация; цифровизация; цифровая экономика; искусственный интеллект; потоки данных.
УДК 330342 ВАК РФ 08.00.14
& Доронин Б.А., 2020 & Глотова ИМ, 2020 & Томилина ЕЛ., 2020
ДОРОНИН Борис Алексеевич, доктор экономических наук, профессор
ГЛОТОВА Ирина Ивановна, кандидат экономических наук, доцент
ТОМИЛИНА Елена Петровна, кандидат экономических наук, доцент
кафедра Финансов, кредита и страхового дела, Ставропольский государственный аграрный университет, Ставрополь
Понятие "глобализации" традиционно используется для описания возрастающей взаимозависимости мировых экономик и культур, планетарной коммуникации народонаселения, а также трансграничного обмена товарами и услугами, технологиями и потоками инвестиций, человеческими ресурсами и информацией. В течение нескольких последних столетий ведущие державы мира последовательно нарабатывали модели и схемы внешнеэкономического партнерства, облегчающие подобного рода коммуникации и взаимодействия. Однако особую популярность термин "глобализация" приобрел в конце XX столетия, когда активно практикуемые кооперативные соглашения сформировали основы нашей современной жизнедеятельности и мировоззрения. Именно в это время мир стал поистине глобальным целым.
В современной действительности ни одна страна не в состоянии полностью самоизолироваться от реалий мировой экономики. Все государства вовлечены в единую глобальную экономическую среду. Однако чем ближе к нашей современности, тем больше меняется характер самой глобализации. В то время как финансовые потоки и традиционная торговля товарами на мировом уровне резко сокращаются из-за всеобщего кризиса и охватившей весь мир пандемии СОУЮ-19, глобальные экономические связи цифрового формата, напротив, существенно возрастают,
В настоящее время мировая промышленность претерпевает изменения поистине революционного масштаба. Учитывая их многогранность, сложность и динамику, К. Шваб охарактеризовал их как "четвертую промышленную революцию", кардинальным образом отличающуюся от всех предшествующих "революционных" переворотов, имевших место в мировой истории. Сегодня мы можем воочию наблюдать впечатляющие инновации и мощные технологические прорывы в самых разных сферах науки, техники, производства. Это достижения в области Интернета вещей, виртуальной среды, роботизации и самых разных технологических направлений, например, когнитивных, облачных, био- и нанотехнологий. Конечно, входе трех предшествующих промышленных революций также возникали новые технологические решения. Но четвертая принципиально отличается от них, во-первых, скоростью разработки и внедрения инновационных технологий, а во-вторых, планетарным, глобальным характером их распространения.
Четвертая промышленная революция также связана сутвержде-нием Индустрии 4,0, вызывающей смену парадигм - переход от централизованного к децентрализованному производству, которое, к тому же, является еще и максимально интеллектуализированным. Эта новая революция позволяет улучшить, удешевить и ускорить производственный процесс, что, в свою очередь, трансформирует модели межличностной коммуникации, общения, взаимодействия. Так, роботизация, по всей видимости, приведет к трансформации как мест производства, так и потоков прямых иностранных инвестиций. Кроме того, разрастающиеся цифровые потоки способствуют передаче и распространению информации и инноваций по всей планете, расширяя тем самым возможности вовлечения всех желающих в глобальный экономический процесс.
Немаловажную роль в эпоху цифровизации играют технологии искусственного интеллекта. Их наиболее интенсивное развитие происходит по пяти преимущественным направлениям, к которым могут быть отнесены технологии компьютерного зрения и естественного языка, роботизированная автоматизация процессов,
