Инвестиционная привлекательность территорий: методика анализа и инструментарий Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ИННОВАЦИИ И ИНВЕСТИЦИИ

УДК 332.05

инвестиционная привлекательность территорий: методика анализа и инструментарий

о. а. хохлова,

доктор экономических наук, доцент, заведующая кафедрой статистики E-mail: hohlovao@mail. ru российский экономический университет им. Г. В. Плеханова

В статье обоснована комплексная оценка инвестиционной привлекательности территорий с использованием математико-статистических методов. Предложены система показателей и методика расчета интегральных показателей — инвестиционного потенциала и инвестиционного риска территориальных образований. Проведена многомерная классификация административных районов региона по наиболее значимым показателям инвестиционной привлекательности.

Ключевые слова: региональная экономика, инвестиционная привлекательность, инвестиционный потенциал, инвестиционный риск, многомерный статистический анализ, метод главных компонент, дискриминантный анализ.

Региональная инвестиционная политика должна быть направлена на создание благоприятного инвестиционного климата для привлечения инвестиций. В условиях перехода к устойчивому развитию территорий гармонизация экономических отношений и окружающей среды, сохранение природных ресурсов должны учитываться в инвестиционной стратегии региона.

Основными факторами активизации инвестиционной деятельности в регионе признаются улучшение инвестиционного климата, стабильность

условий хозяйственной деятельности инвесторов, восстановление их доверия и мотиваций к вложению капитала в реальный сектор экономики.

Оживление инвестиционной деятельности является необходимым условием устойчивого экономического роста в регионе. Экономико-статистический анализ происходящих в нем инвестиционных процессов позволит грамотно оценить проведение инвестиционной территориальной политики.

Исследование инвестиционной привлека-тельности территорий — это сложный процесс, требующий обобщения большого количества характеристик и разработки специальных методов их интеграции. Для ее анализа в работе предлагается система показателей, характеризующих инвестиционную привлекательность территориальных составляющих — административных районов региона, которая, вне всякого сомнения, не претендует на законченность и нуждается в совершенствовании с позиций конкретизации содержания отдельных разделов. Однако она позволяет получить комплексное представление об инвестиционной привлекательности административного района региона, а поэтому может быть использована в практике региональной и муниципальной статистики.

Ввиду того, что достаточно много признаков описывает инвестиционную привлекательность, в работе предложено усовершенствовать методику расчета двух интегральных показателей [1, с. 95]: инвестиционного потенциала и инвестиционного риска при помощи компонентного анализа, позволяющего сжать исходную информацию в новых укрупненных независимых показателях, число которых намного меньше числа исходных факторов [2].

Предлагаемая методика расчета инвестиционной привлекательности территориальных образований региона заключается в следующем:

• из системы исходных показателей выбираются два блока показателей, характеризующих инвестиционный потенциал и инвестиционный риск каждого территориального объекта (административного района, муниципального образования);

• инвестиционный потенциал и инвестиционный риск являются интегральными показателями, которые выражаются в виде линейных функций (как суммы взвешенных обобщающих показателей), строящихся по иерархическому принципу и содержащих в себе показатели нижестоящего уровня (частные показатели), которые самостоятельно оценивают влияние различных групп факторов. Таким образом:

- частные показатели в свою очередь строятся по иерархическому принципу и содержат в себе показатели нижестоящего уровня;

- в целях сокращения исходной информации по каждой группе факторов при помощи компонентного анализа определяются главные компоненты — укрупненные показатели, описывающие основную долю вариации исходного признакового пространства;

- на основе долей дисперсии рассчитываются веса для каждой главной компоненты;

- с использованием рассчитанных весов определяются частные показатели инвестиционного потенциала или инвестиционного риска по каждой группе факторов для каждого территориального объекта (муниципального образования).

Рассмотрим алгоритм расчета инвестиционной привлекательности территориальных объектов (22 административных района) Республики Бурятия за 2011 г.

I. Интегральный показатель инвестиционного потенциала территориального объекта оценивает

влияние следующих групп показателей: природно-ресурсный потенциал, социально-демографические показатели, экономический потенциал, показатели уровня экономического развития, экономической активности и состояния региональных финансов.

Показатель инвестиционного потенциала состоит из следующих частных показателей:

1) показатель природно-ресурсного потенциала1. В его состав входит группа исходных показателей:

• доля размера территории /-го административного района в общем размере территории региона;

• относительное отклонение плотности населения /-го административного района от плотности населения региона в целом;

• удаленность /-го административного района от железной дороги, км;

• доля запаса лесных ресурсов /-го района в общем запасе лесных ресурсов региона;

• доля сельхозугодий /-го района в общих сель-хозугодиях региона;

• доля охотничьих земель /-го района;

• доля рекреационных ресурсов /-го района;

• доля рыбных ресурсов /-го района.

С использованием компонентного анализа по матрице исходных данных были определены первые четыре главные компоненты (укрупненные показатели по данной группе), на которые приходится 85,1 % суммарной дисперсии, в том числе вклад первой компоненты составляет 41,1 %, второй — 16,7 %, третьей — 13,9 %, четвертой — 13,4 %. На основе вкладов главных компонент в суммарную дисперсию были рассчитаны веса для новых укрупненных показателей. Поскольку выделенные компоненты объясняют не все 100 % суммарной дисперсии, представляется целесообразным приведение весов к единице. Например, в данном случае общий вклад четырех компонент в суммарную дисперсию составляет 85,1 %, поэтому приведение весов к единице осуществляется делением приведенных ранее вкладов отдельных компонент на 0,851.

Итак, показатель природно-ресурсного потенциала /-го административного района ип1 рассчитывается следующим образом:

ип /1 = (Л • Л1) + (Л2 • Л 2) + (/в ■ + (1,4 • ^ , где / — главная компонента, характеризующая в целом земельные и лесные ресурсы -го административного района;

1 Здесь не учтены минерально-сырьевые ресурсы в связи недоступностью информации по административным районам Республики Бурятия.

fi — главная компонента, характеризующая географические условия .-го административного района;

Л 3 — главная компонента, характеризующая уровень рыбных ресурсов .-го района; fi 4 — главная компонента, характеризующая рекреационные ресурсы .-го района; dl — d4 — удельные веса составляющих показателя природно-ресурсного потенциала, рассчитанные с использованием метода главных компонент:

= 0,483 ; й2 = 0,197 ; d3 = 0,163 ; = 0,157 ;

2) показатель, характеризующий социально-демографическую группу исходных показателей. В его состав входят:

• доля численности постоянного населения .-го района в общей численности постоянного населения региона;

• доля численности трудоспособного населения .-го района в общей численности трудоспособного населения региона;

• отношение доли городского населения .-го района к доле городского населения региона, %;

• отношение среднедушевых денежных доходов к прожиточному минимуму, %;

• отношение средней заработной платы к прожиточному минимуму, %.

В результате проведенного компонентного анализа были получены наиболее «весомые» две главные компоненты, суммарная дисперсия которых равна 90,4 %, в том числе вклад первой компоненты составил 65,0 %, второй — 25,4 %.

Таким образом, показатель, характеризующий социально-демографические условия .-го административного района, ип12, равен:

ип-2 = (Л • Й1) + (Л2 • d2 X

где Л — главная компонента, характеризующая наличие и качество трудовых ресурсов, т. е. трудовой потенциал .-го административного района;

Л 2 — главная компонента, характеризующая уровень жизни населения .-го административного района;

Й1, Й 2 — удельные веса компонент частного показателя, характеризующего социально-демографические условия: = 0,719; Й 2 = 0,281;

3) показатель экономического потенциала — рассчитывается как средневзвешенная величина,

характеризующая район с точки зрения значимости основных производств товаров и услуг в общерегиональном производстве. Исходные показатели в данной группе:

• доля промышленного производства .-го административного района в общерегиональном объеме промышленного производства;

• доля сельскохозяйственного производства .-го административного района в общерегиональном объеме сельскохозяйственного производства;

• доля строительного производства .-го административного района в общерегиональном объеме строительного производства;

• доля розничного товарооборота .-го района в общем объеме розничного товарооборота региона.

С использованием метода главных компонент по матрице исходных данных были получены «весомые» главные компоненты, определяющие 90,1 % суммарной дисперсии, в том числе вклад первой компоненты составил 65,5 %, второй — 24,6 %.

Итак, показатель экономического потенциала ип3 равен:

ипа =(Л • Й1) +(Л2 •Й2 X

где Л — главная компонента, характеризующая потенциал промышленности, строительства и торговли .-го административного района; Л — главная компонента, характеризующая потенциал сельскохозяйственного производства .-го административного района; Й1, Й 2 — удельные веса компонент экономического потенциала:

= 0,727; Й 2 = 0,273; 4) показатель уровня экономического развития — определяется исходя из достигнутых результатов в основных секторах производства товаров и услуг. В качестве исходных показателей были отобраны:

• отношение среднедушевого объема промышленности .-го административного района к региональному значению данного показателя;

• соотношение районных и региональных значений среднедушевых объемов строительного производства;

• соотношение районных и региональных значений среднедушевых объемов сельскохозяйственного производства;

• соотношение районных и региональных значений среднедушевых объемов розничного товарооборота.

В результате проведенного компонентного анализа были получены две главные компоненты, определяющие 87,9 % суммарной дисперсии исходного признакового пространства, в том числе вклад первой главной компоненты составил 45,4 %, второй — 42,5 %.

Показатель уровня экономического развития ип14 рассчитывается следующим образом:

ип4 = (Л • Л1) + (Л2 • Л2 ), где / — обобщающий показатель, характеризующий уровень развития промышленности, строительства и сельского хозяйства /-го административного района;

/ — главная компонента, характеризующая уровень развития торговли /-го административного района;

Л1, Л 2 — удельные веса компонент экономического развития:

= 0,516; а2 = 0,484; 5) показатель экономической активности — описывает динамику экономических процессов района. В его состав входят:

• соотношение районного и среднерегионального значений темпов роста промышленного производства;

• соотношение районного и среднерегионального значений темпов роста строительного производства;

• соотношение районного и среднерегионального значений темпов роста сельскохозяйственного производства;

• соотношение районного и среднерегионального значений темпов роста розничного товарооборота;

• соотношение районного и среднерегиональ-ного значений темпов роста занятости населения.

Полученные четыре первые главные компоненты характеризуют 85,6 % суммарной дисперсии, в том числе вклад первой компоненты составил 29,9 %, второй — 22,1 %, третьей — 17,5 %, четвертой — 16,1 %.

Итак, показатель экономической активности /-го административного района ип.5 рассчитывается следующим образом:

ип /5 = (/ • а1) + (/2 • а 2) + /з • + (Л4 • Л4) , где / — главная компонента, характеризующая экономическую активность промышленности и торговли /-го административного района;

// 2 — главная компонента, характеризующая экономическую активность занятости населения /-го административного района; / — главная компонента, характеризующая экономическую активность сельскохозяйственного производства /-го административного района; / — главная компонента, характеризующая экономическую активность строительного производства /-го административного района;

— Л 4 — удельные веса составляющих показателя экономической активности, рассчитанные с использованием метода главных компонент:

Л = 0,349 ; а2 = 0,259 ; Л3 = 0,204 ; Л4 = 0,188 ; 6) показатель состояния финансов /-го административного района—определяется на основании данных о налоговом потенциале района, размерах федеральной бюджетной помощи, финансовом состоянии предприятий, выраженных в виде следующих исходных показателей:

• отклонение районного значения от региональной величины среднедушевого размера начисленных налогов;

• отклонение среднедушевого размера полученных районом безвозмездных перечислений от среднедушевой величины полученных регионом безвозмездных перечислений;

• удельный вес прибыльных предприятий по всему перечню предприятий в /-м административном районе.

В результате проведенного компонентного анализа были получены наиболее «весомые» две главные компоненты, суммарная дисперсия которых составила 84,1 %, в том числе вклад первой компоненты составил 51,4 %, второй — 32,7 %.

Показатель состояния финансов /-го административного района ип6 рассчитывается следующим образом:

ип 6 = (Л • Л1) + (fi 2 • Л2 X

где / — обобщающий показатель, характеризующий налоговый потенциал и финансовое состояние предприятий -го административного района;

/ — главная компонента, характеризующая уровень федеральной бюджетной помощи -го административного района; Л1, Л 2 — удельные веса главных компонент показателя состояния финансов района: = 0,611;й2 = 0,389 .

Для расчета интегрального показателя инвестиционного потенциал 7-го административного района ИП1 также был использован метод главных компонент. В качестве исходной матрицы данных ип^ выступили рассчитанные ранее частные показатели инвестиционного потенциала:

— природно-ресурсный потенциал ипЛ ;

— социально-демографическая характеристика ип 2 ;

— экономический потенциал ипа ;

— показатель экономического развития ип14;

— показатель экономической активности ип5 ;

— показатель состояния финансов ип6 .

В ходе проведенного компонентного анализа были получены первые три наиболее «весомые» главные компоненты, на которые приходилось 84,5 % суммарной дисперсии, в том числе вклад первой компоненты составил 37,3 %, второй — 29,8 %, третьей — 17,4 %. Пропорционально вкладам в суммарную дисперсию были определены весовые коэффициенты для каждого укрупненного показателя.

Инвестиционный потенциал .-го административного района ИП1 определяется по следующей формуле:

т

ИП. =Х (^ • 4), . = 1,22; I = 1т,

I=1

где Fl¡ — значение 1-й главной компоненты (обобщающего показателя), рассчитанной по матрице частных показателей инвестиционного потенциала;

— удельный вес 1-й компоненты инвестиционного потенциала. В рассматриваемом случае ИП = (• 4) + Щ2 • Й2) + (^3 • Йз) , где Fi1 — главная компонента — обобщающий показатель, характеризующий экономическое развитие и социально-демографические условия; Fi 2 — обобщающий показатель, характеризующий природно-ресурсный и экономический потенциалы;

Fi3 — обобщающий показатель, характеризующий экономическую активность и финансовое состояние территориального объекта Веса составляющих инвестиционного потенциала равны:

= 0,442 ; = 0,352 ; Й3 = 0,206 . II. В составе интегрального показателя инвестиционного риска муниципального образования региона (мезоуровень), на взгляд автора, целесообразно

определить только два частных риска: экономический и финансовый, так как другие виды рисков, такие как политический, законодательный и т. д. необходимо учитывать в целом для региона (макроуровень).

Итак, рассмотрим расчет частных показателей инвестиционного риска муниципальных образований Республики Бурятия:

1) экономический риск — определяет степень сокращения производства в реальном секторе экономики. В качестве исходных показателей были отобраны:

• соотношение районного и регионального значений снижения объемов промышленного производства;

• соотношение районного и регионального значений снижения объемов строительного производства;

• соотношение районного и регионального значений снижения объемов производства основных видов сельскохозяйственной продукции (производство зерна, картофеля, овощей, мяса и молока).

С использованием методов компонентного анализа были получены две первые главные компоненты, характеризующие 79,5 % суммарной дисперсии, в том числе вклад первой компоненты составил 46,3 %, второй — 33,2 %. Далее пропорционально вкладам главных компонент в общую дисперсию были определены весовые коэффициенты составляющих экономического риска.

Итак, показатель экономического риска 1-го административного района ирп рассчитывается следующим образом:

ир 11 = (Л • + (Л2 • Й 2) ,

где Л — главная компонента, характеризующая экономический риск от снижения объемов производства основной продукции сельского хозяйства и строительного производства в 1-м административном районе; Лг 2 — главная компонента, характеризующая экономический риск от снижения объемов промышленного производства в 1-м административном районе;

, — удельные веса составляющих показателя экономического риска: = 0,582 ; = 0,418 ;

2) показатель финансового риска — определяет степень сбалансированности регионального бюджета и состояния финансов предприятий в 1-м административном районе. В качестве исходных данных выступили следующие показатели:

• соотношение районного и регионального значений отношений безвозмездных доходов районных бюджетов к их расходам;

• удельный вес дефицита районного бюджета в общем дефиците регионального бюджета;

• соотношение районного и регионального значений отношений среднедушевых убытков к среднедушевой прибыли.

В ходе проведенного компонентного анализа по матрице исходных данных были получены главные компоненты, суммарная дисперсия которых составила 81,8 %. Вклад первой главной компоненты равен 47,0 %, второй — 34,8 %.

Показатель финансового риска /-го административного района ир12 равен:

ир ,2 = (/1 • ¿1) + (Л2 • Л 2) , где / — главная компонента, характеризующая степень сбалансированности /-го районного бюджета;

/ — главная компонента, характеризующая степень сбалансированности финансового состояния предприятий в /-м административном районе;

, Л2 — удельные веса составляющих показателя финансового риска:

= 0,575 ; Л2 = 0,425 . Так как в состав интегрального показателя инвестиционного риска входят только два вида рисков, то для его расчета использование компонентного анализа является нецелесообразным. Ввиду этого интегральный показатель инвестиционного риска /-го административного района ИР будет рассчитываться как средневзвешенная величина частных показателей рисков:

ИР / = (ирп • + (ир/2 • Л2) , где ир 1 — показатель экономического риска -го административного района; ир 2 — показатель финансового риска -го административного района; ё1, Л2 — удельные веса составляющих интегрального показателя инвестиционного риска (на взгляд автора, они равнозначны и поэтому равны 0,5):

= 0,5; Л2 = 0,5 . При помощи рассчитанных ранее интегральных и частных показателей инвестиционной привлекательности можно определить:

• уровни развития территориальных объектов (административных районов, муниципальных

образований) региона с точки зрения экономического, трудового, природно-ресурсного потенциала и других показателей;

• рейтинги территориальных объектов региона по частным и в целом по интегральному показателям инвестиционного потенциала;

• рейтинги территориальных объектов региона по частным и в целом по интегральному показателям инвестиционного риска;

• группировки административных районов по интегральным и частным показателям инвестиционного потенциала и риска;

• многомерную классификацию по различным показателям инвестиционной привлекательности. Методика расчета показателей инвестиционной

привлекательности носит универсальный характер. Ее можно применить для территориальных объектов любого региона. В зависимости от цели и задач исследования, имеющейся исходной информации, а также для получения более достоверных результатов в процессе расчетов интегральных показателей инвестиционной привлекательности могут меняться группы факторов, частные показатели, а также их значимость (удельные веса).

Далее в исследовании построена двухмерная группировка районов Республики Бурятия по рангам интегральных показателей инвестиционного потенциала и инвестиционного риска (см. рисунок). Группировка выявила следующие девять групп районов:

• группа А — характеризуется высокой привлекательностью административных районов Республики Бурятия, т. е. высоким уровнем инвестиционного потенциала и низким инвестиционным риском. Сюда входят Северобайкальский, Окинский и Селенгинский районы;

• в группу В входят Заиграевский, Закаменский, Кяхтинский и Тункинский районы Республики Бурятия со средним уровнем инвестиционного потенциала и низким инвестиционным риском;

• группа С — характеризуется низкими значениями инвестиционных потенциалом и риском, сюда относится Тарбагатайский район;

• группа О — это группа районов с высоким уровнем инвестиционного потенциала и средним значением инвестиционного риска. К этой группе относятся г. Улан-Удэ, Баргузинский, Баунтовский и Кабанский районы;

• группа Е—характеризуется средними уровнями инвестиционного потенциала и инвестиционного риска. Сюда относится Хоринский район;

ы 00

3

i

i §

5

СП ■§

§

■ё СО

8 с.

о я я

0 я

а я н и

01 вэ я я о я ез я

о «

ез С. и я ез №

22 21 20 19 18 -17 -16 -15 -

17

18

14 -I 13 2)

12 11 -10 -9 -

7-

6 5

4 -3 -

2 -1 -О -

О

15

□ 9

X ^

в

20

▲ 12

+ 7

21

1 4>

в

Н

:: 16

□ п

—I-1-1-1-1-1-1—

8 9 10 11 12 13 14

С

19 4

О 13

X 4

о«

♦ 10

Ранг района по инвестиционному потенциалу

Группировка административных районов Республики Бурятия по инвестиционной привлекательности

—I-1-1-1-1-1-1-

15 16 17 18 19 20 21 2:

♦ 1-Баргузинский

■ 2- Баунтовский Д 3- Бичурский X 4- Джидинский + 5 - Еравнинский

♦ 6-Заиграевский + 7-Закаменский о 8- Иволгинский П 9- Кабанский

♦ 10- Кижингинский □ 11 - Курумканский А 12 - Кяхтинский

0 13- Муйский

Ж 14-Мухоршибирский

♦ 15- Окинский

П 16- Прибайкальский Ж 17-Северобайкальский = 18- Селенгинский

♦ 19-Тарбагатайский

■ 20-Тункинский

1 21- Хоринский X 22- г.Улан-Удэ

Ю

N 00 00

i

Со

N О н»

(А)

• группа F — включает районы Республики Бурятия, характеризующиеся низким уровнем инвестиционного потенциала и средним уровнем инвестиционного риска. Это Джидинский и Муйский районы;

• группа О — включает районы Республики Бурятия, характеризующиеся высоким инвестиционным потенциалом и высоким инвестиционным риском. В Республике Бурятия таких районов нет;

• группа Н — это группа районов со средним уровнем инвестиционного потенциала и высоким уровнем инвестиционного риска (Курум-канский и Прибайкальский районы);

• группа I — это районы, характеризующиеся низким уровнем инвестиционного потенциала и высоким инвестиционным риском. Сюда вошли следующие районы Республики Бурятия: Бичурский, Еравнинский, Иволгинский, Кижингинский и Мухоршибирский.

Для более детальной характеристики территориальных образований с точки зрения инвестиционной привлекательности в исследовании предлагается многомерная классификация административных районов Республики Бурятия по наиболее значимым показателям инвестиционного потенциала и инвестиционного риска при помощи дискриминантного анализа в системе STATISTICA. Его цель состоит в создании правил для идентификации новых объектов и далее в отнесении их к имеющимся группам.

В виде обучающейся выборки на основе проведенного экономического анализа было отобрано 15 районов Республики Бурятия (они были поделены на три группы в соответствии с высоким, средним и низким уровнем инвестиционной привлекательности).

В первую группу с высоким уровнем инвестиционной привлекательности были отобраны: г. Улан-Удэ, Северобайкальский, Кабанский и Окин-ский районы.

Вторую группу со средним уровнем составили Муйский, Тункинский, Хоринский, Баргузинский и Закаменский районы.

Третья группа (с низким уровнем) образована такими районами, как Прибайкальский, Джидин-ский, Иволгинский, Еравнинский, Кижингинский и Бичурский.

Каждый 7-й отобранный объект (7 = 1,22 ) характеризуется укрупненными показателями — значениями главных компонент, которые были

рассчитаны по исходным показателям инвестиционного потенциала и инвестиционного риска:

• ул — обобщающий показатель, характеризующий экономическое развитие и социально-демографические условия;

• уа — обобщающий показатель, характеризующий природно-ресурсный и экономический потенциалы;

• ув — обобщающий показатель, описывающий экономическую активность и финансовое состояние территориального объекта;

• у44 — показатель экономического риска;

• у55 — показатель финансового риска. Задача дискриминантного анализа в рассматриваемом случае состоит в том, чтобы на основе аналогичных показателей классифицировать остальные административные районы Республики Бурятия (которые не вошли в обучающую выборку) по уровню инвестиционной привлекательности.

Дискриминантный анализ проводился стандартным методом, т. е. когда все выбранные переменные были одновременно включены в модель. Результаты следующие: значение лямбды Уилкса равно 0,0095, что свидетельствует о хорошей дискриминации, т. е. о низкой вероятности ошибочного деления.

В целях минимизации вероятности ошибки при классификации каждого объекта были определены функции классификации, число которых равно числу групп [2]. Общий вид классификационных

функций следующий:

k

S. = c. + V w.. • у .

1 1 j У j ;

j = 1

где S — значение классификационной функции для -го класса;

c — свободный член классификатора для 1-го класса;

w j — вес j-й переменной для i-й совокупности; yj — значение j-й переменной у данного наблюдения.

К v-му классу (v = 1,2,3) следует отнести наблюдение, которое соответствует Sv = max S..

i

Итак, оценки классификационных функций для каждой групп районов по уровню инвестиционной привлекательности следующие:

1) «высокий уровень»:

K1 =-35,21 + 61,18у1 + 21,56у2 --39,61уз +11,23у4 - 27,28у5;

2) «средний уровень»:

квадраты расстояний махаланобиса

Район Республики Бурятия класс, определенный экспертным способом классификационные группы

Высокий уровень инвестиционной привлекательности Средний уровень инвестиционной привлекательности Низкий уровень инвестиционной привлекательности

Кабанский Высокий 4,462 156,936 160,237

Окинский Высокий 7,072 106,220 117,321

Северобайкальский Высокий 8,229 125,611 136,348

г. Улан-Удэ Высокий 8,699 116,232 125,231

Муйский Средний 92,467 2,481 12,865

Тункинский Средний 141,800 2,668 18,177

Хоринский Средний 139,369 3,498 3,923

Закаменский Средний 120,882 0,856 17,337

Баргузинский Средний 111,909 1,253 12,995

Прибайкальский Низкий 109,891 3,238 4,494

Джидинский Низкий 144,871 14,325 4,738

Еравнинский Низкий 163,810 17,338 3,014

Иволгинский Низкий 99,938 18,719 3,249

Кижингинский Низкий 147,215 25,712 4,172

Бичурский Низкий 121,072 6,901 1,116

Баунтовский — 54,519 64,588 98,959

Мухоршибирский — 126,139 18,190 1,684

Селенгинский — 27,568 71,780 61,950

Заиграевский — 83,453 6,129 14,747

Курумканский — 109,778 10,365 5,408

Кяхтинский — 111,587 3,030 11,839

Тарбагатайский — 138,405 20,145 5,159

ствуют результаты многомерной классификации: к группе районов с высоким уровнем инвестиционной привлекательности относятся 6 административных районов Республики Бурятия, к группе со средним уровнем — 8, а остальные районы (8 районов) имеют низкий уровень инвестиционной привлекательности.

Предложенная методика расчета инвестиционной привлекательности позволяет выявить факторы, сдерживающие инвестиционную активность в регионе, провести анализ инвестиционной деятельности в территориальном разрезе (по административным районам). Результаты проведенного анализа важны для формирования региональным центром инвестиционной политики, выработки стратегии развития самими территориальными объектами, согласования совместных усилий, направленных на повышение экономического развития региона.

Список литературы

1. Бард В. С., Бузулуков С. Н., Дрогобыцкий И. Н., Щепетова С. Е. Инвестиционный потенциал Российской экономики. М.: Изд-во «Экзамен». 2003. 320 с.

2. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы: для экономистов и менеджеров. М.: Финансы и статистика. 2003. 368 с.

К2 = -5,96 -12,26у1 -1,65у2 +

+22,15уз -11,64у4 +15,19у5;

3) «низкий уровень»:

К3 =-6,44 - 27,83у1 - 11,41у2 +

+8,25уз + 3,20у4 + 3,77у5 .

Анализ показал совпадение итогов дискриминации и отобранных экспертным путем административных районов в 93,3 %. Расхождение имело место только у Прибайкальского района. Экспертно он был отнесен к группе наблюдений с низким уровнем инвестиционной привлекательности, но по алгоритму дискриминантного анализа он должен попасть в группу районов со средним уровнем инвестиционной привлекательности. Ошибка дискриминации обусловлена близостью расстояний от данных наблюдений до центров классов.

Далее с помощью классификационных функций проведена многомерная группировка 7 районов Республики Бурятия, не вошедших в обучающую выборку. Квадраты расстояний Махаланобиса до групповых центров приведены в таблице.

Таким образом, проведенный анализ выявил неоднородность инвестиционной ситуации на территории Республики Бурятия. Об этом свидетель-