CC BY
121
ВЕСТНИК ИНСТИТУТА
МАНЦАЕВА А.А., ДЕЛИКОВА Т.Г., ХОДЫКОВА Н.В.
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ОТДЕЛЬНЫХ ОТРАСЛЕЙ ЭКОНОМИКИ РЕГИОНА ДЛЯ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ
Аннотация: В статье оценивается текущее состояние отраслей экономики Республики Калмыкия с точки зрения привлекательности для инвестиций. Оценка проводится с помощью кластерного анализа, который позволяет выделить группы отраслей со схожими признаками. Полученные выводы могут использоваться руководстве»! субъектов федерации для формирования комплексного взгляда на экономику региона и выявления наилучших перспектив развития, способных обеспечить наиболее высокую эффективность инвестиций.
Ключевые слова: инвестиции, кластерный анализ, инвестиционная привлекательность.
Инвестиционная деятельность на региональном уровне выступает одним из ключевых инструментов стимулирования экономического роста региона, поскольку своевременные вложения являются важнейшим средством обеспечения научно-технического прогресса, улучшения качественных показателей хозяйственной деятельности и, как следствие, повышение конкурентоспособности продукции. Зависимость возможности привлечения инвестиций от совокупности экономических, правовых, организационных, политических и социальных условий, воздействующ их на динамику и структуру инвестиций в регионе, объясняет необходимость исследования текущего состояния его экономики, что невозможно без анализа ограниченного числа приоритетных д ля д анного региона сильных отраслей.
Как видно из таблицы 1, большая часть инвестиций в экономику Республики Калмыкия направляется на развитие сельского хозяйства, транспорта и связи, а также промышленности. Вместе с тем, нередко распределение инвестиций и рациональность их использования основываются йена оценке множества факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность той или иной отрасли, а на квалификации и субъективном мнении региональных менеджеров. Также при принятии решения об инвестировании в ту или иную отрасль практически не учитывается роль родственных и поддерживающих отраслей (поставщики ресурсов, комплектующих, информации, банковских, страховых и прочих услуг; стимуляторы научно-технического прогресса).
В этой связи представляется актуальным совершенствование методических принципов оценки инвестиционной привлекательности регионов с точки зрения их отраслевой специализации. Целью настоящей
20
Ns 1(28), 2014 г.
статьи является исследование возможностей инструментария кластерного анализа применительно к оценке привлекательности для инвестиций отраслей региональной экономики.
Кластерный анализ производился с помощью пакета SPSS.Statistics 17.0.0. Источником данных для кластерного анализа является Федеральная служба государственной статистики [1].
Таблица 1.
Инвестиции в основной капитал по отраслям экономики Республики Калмыкия
(в тыс.руб.) [1]
2008 2009 2010 2011
Сельское хозяйство 1596,8 1643,5 1595,2 950,3
Промышленность 907,5 778,7 806,1 462,6
Торговля 914,1 937,1 1023,8 20,7
Образование 232,2 227,2 65,3 61
Транспорт и связь 1217,2 807,6 960,6 1181,8
Строительство 700,1 787 701,8 71,3
Гостиницы и рестораны 1,5 2,0 0,2 0,02
ВСЕГО 7949,6 8105,7 6970,5 9268,5
Поскольку на сегодняшний день существуют разные толкования понятия «инвестиционная привлекательность», условимся, что под инвестиционной привлекательностью отрасли мы будем понимать систему или сочетание различных объективных признаков, средств и возможностей, обусловливающих в совокупности потенциальный платежеспособный спрос на инвестиции в данную отрасль.
В настоящее время исследователи предлагают широкий спектр методик и способов оценки инвестиционной привлекательности отраслей экономики региона, однако зачастую они требуют огромного количества различных показателей, которые не всегда могут предоставить статистические службы, и привлечения экспертов, что в свою очередь отражается на объективности результатов. Как правило, показатели инвестиционной привлекательности включают в себя индикаторы инвестиционного потенциала и инвестиционных рисков. Так, одна из наиболее известных методик оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности отраслей экономики предлагает осуществлять их по следующим блокам [2]:
• Уровень перспективности развития отрасли;
• Уровень среднеотраслевой рентабельности деятельности предприятий отрасли;
• Уровень отраслевых инвестиционных рисков.
В таблице 2 представлены показатели, применяемые для углубленного анализа отраслевых факторов. Как видим, далеко не все они непосредственно доступны в базе данных государственной статистики, оценка многих показателей требует проведения специальных исследований (например, стадия жизненного цикла отрасли или коэффициент вариации показателей рентабельности в разрезе отдельных предприятий отрасли).
Таблица 2.
Основные показатели отраслевых факторов
Уровень перспективности развития отрасли Уровень среднеотраслевой рентабельности Уровень инвестиционных рисков
Значимость отрасли в экономике Устойчивость отрасли к экономическому спаду Социальная значимость отрасли Обеспеченность собственными финансовыми ресурсами Степень государственной поддержки отрасли Стадия жизненного цикла отрасли Коэффициент рентабельности активов Коэффициент рентабельности собственного капитала Коэффициент рентабельности реализации продукции Коэффициент рентабельности текущих затрат Коэффициент вариации среднеотраслевого показателя рентабельности собственного капитала в отдельные годы периода Коэффициент вариации показателей рентабельности в разрезе отдельных предприятий отрасли Уровень внутренней конкуренции Уровень инфляционной устойчивости продукции Уровень социальной напряженности
21
ВЕСТНИК ИНСТИТУТА
Исходя из имеющихся статистических данных, в настоящем исследовании авторами для кластерного анализа было выбрано несколько показателей, характеризующих инвестиционную привлекательность отрасли:
1) Значимость отрасли в экономике региона Кг - доля отраслевого валового регионального продукта, произведенного данной отраслью за определенный период времени, в валовом региональном продукте всего региона за аналогичный период времени;
2) Устойчивость отрасли к экономическому спаду л- соотношение динамики объема отраслевого производства продукции и динамики валового регионального продукта;
3) Социальная значимость отрасли - доля работников занятых в отрасли в общей численности занятого населения региона;
4) Коэффициент автономии отрасли Х± (коэффициент финансовой независимости) характеризует отношение собственного капитала данной отрасли к общей сумме активов. Коэффициент показывает, насколько отрасль независима от кредиторов. Чем меньше значение коэффициента, тем в большей степени отрасль зависима от заемных источников финансирования, и тем менее устойчивое у нее финансовое положение;
5) Степень государственной поддержки предприятий отрасли X- — доля вложений в отрасль в объеме государственных вложений в экономику региона;
6) Коэффициент рентабельности активов отрасли Х6 — соотношение чистой прибыли, полученной отраслью за определенный период времени, и активов данной отрасли за аналогичный период времени. Коэффициент рентабельности активов показывает, сколько денежных единиц чистой прибыли заработала каждая единица активов;
7) Коэффициент рентабельности реализации продукции отрасли Х-. — доля чистой прибыли, полученной отраслью за определенный период времени, в общем объеме продаж данной отрасли за аналогичный период времени;
8) Коэффициент текущей ликвидности отрасли Xs — отношение текущих активов отрасли к краткосрочным обязательствам (текущим пассивам). Коэффициент текущей ликвидности показывает способность отрасли погашать текущие (краткосрочные) обязательства за счёт только оборотных активов. Чем больше значение коэффициента, тем лучше платежеспособность отрасли.
Для каждой из отраслей отдельно по уровню перспективности развития отрасли (таблица 3) и по уровню среднеотраслевой рентабельности (таблица 4) были посчитаны средние ранговые показатели значимости.
Уровень перспективности развития отрасли
Таблица 3.
Значимость отрасли в экономике региона Устойчивость отрасли к экономическому спаду Социальная значимость отрасли Коэффициент автономии отрасли Степень государственн ой поддержки предприятий отрасли Средняя ранговая значимость отрасли
Сельское хозяйство 0,34 0,8 0,26 121,4 0,18 1
Промышленность 0,08 0,68 0,09 43,7 0,09 2,8
Торговля 0,07 -0,28 0,11 21,4 0,09 4,6
Образование 0,07 0,09 0,13 82,1 0,02 3,2
Транспорт и связь 0,06 -0,15 0,07 34,3 0,13 4,6
Строительство 0,06 -0,12 0,04 41 0,07 5
Гостиницы и рестораны 0,01 0,03 0,02 30,1 0 6,2
22
Ns 1(28), 2014 г.
Таблица 4.
Уровень рентабельности деятельности предприятий отрасли
Коэффициент рентабельности активов Коэффициент рентабельности реализации продукции Коэффициент текущей ликвидности Средняя ранговая значимость отрасли
Сельское хозяйство 2,75 -1,13 213,2 3,0
Промышленность -34,48 -20,28 232,5 5,0
Торговля 2,95 1,18 123,2 2,5
Образование 9,05 11,1 278,0 1,0
Транспорт и связь -4,73 -6,98 73,0 5,0
Строительство -3,30 8,9 109,2 4,0
Гостиницы и рестораны 1,25 -7,25 26,1 5,7
Суммарный рейтинг каждой отрасли представлен в таблице 5.
Суммарный рейтинг отраслей экономики
Наблюдение Суммарный рейтинг отрасли
1. Сельское хозяйство 1
2. Торговля 0,9
3. Образование 0,8
4. Промышленность 0,7
5. Транспорт и связь 0,65
6. Строительство 0,5
7. Гостиницы и рестораны 0,2
Таблица 5.
В результате последующего кластерного моделирования предполагается получить:
• понимание данных путём выявления кластерной структуры. Разбиение выборки на группы схожих объектов позволяет упростить дальнейшую обработку данных и принятия решений, применяя к каждому кластеру свой метод анализа (стратегия «разделяй и властвуй»),
• сжатие данных. Если исходная выборка избыточно большая, то можно сократить её, оставив по одному наиболее типичному представителю от каждого кластера.
• обнаружение новизны (англ, novelty detection). Выделяются нетипичные объекты, которые не удаётся присоединить ни к одному из кластеров.
В формализованном виде задача кластерного анализа базовых отраслей экономики Республики Калмыкии выглядит следующим образом. В классификации участвуют к = 7 объектов (отраслей
экономики Республики Калмыкии), характеризуемых по п = 8 признакам (показателям инвестиционной привлекательности отрасли) (таблица 6).
Таблица 6.
Основные показатели инвестиционной привлекательности
Отрасль Признак
№ *1 х2 *3 А'_ Х5 *6 X-
1) Сельское хозяйство *1 0,34 0,80 0,26 121,40 0,18 0,43 0,45 0,68
2) Промышленность У- 0,08 0,68 0,09 43,70 0,09 -2,17 -2,00 -0,83
3) Торговля 0,07 -0,28 0,11 21,40 0,09 0,44 0,74 -0,49
4) Образование п 0,07 0,09 0,13 82,10 0,02 0,87 0,74 1,00
5) Транспорт и связь Y, 0,06 -0,15 0,07 34,30 0,13 -од -0,3 -1,28
6) Строительство Ys 0,06 -0,12 0,04 41,00 0,07 0,21 0,71 -0,43
7) Г остиницы и рестораны Y- 0,01 0,03 0,02 30,10 0,00 0,32 -0,33 1,34
23
ВЕСТНИК ИНСТИТУТА
Поскольку все показатели однородны и одинаково важны для классификации, то в нормировании не нуждаются, а также оправдывают выбор в качестве меры близости расстояние Евклида.
Проведем классификацию с помощью иерархического агломеративного метода полных связей по принципу «ближайшего соседа».
Расстояния между объектами и рассчитаем по Евклидовой метрике:
где п - количество показателей.
На сегодняшний день задача определения точного числа кластеров, на которые необходимо разбить имеющуюся выборку, является нерешенной. В нашем исследовании примем за критическую величину разбиения или наибольшее допустимое расстояние между объектами для объединения их в один кластер, число, равное квадратному корню из средней величины евклидового расстояния:
___ ^кркт ^ d:}, (2)
где d., - среднее арифметическое всех расстояний при i
Преимущество данной методики заключается в том, что она позволяет с крайне высокой степенью точности группировать отрасли со сходными показателями.
Итак, после вычисления всех расстояний, получим квадратную симметричную матрицу расстояний между объектами, каждый из которых на первом шаге представляет собой отдельный кластер:
f 0 3,97
О
\
d
1,55.
1,93 1,07 2,54 1,72 1,80-. 3,78
3,93 4,54 2,84 3,72
0 1,71 1,43 0,36 2,16
0 2,74 1,64 2,49
0 1,36 2,68
0 2,10 , 0
D,
Как видно из матрицы £) , наиболее близкими являются отрасли Объединим их в один кластер и присвоим ему номер s3 •
Y,
и
d3S = d63
0,3 6-
Кластер 5, 54 5-
Отрасли, входящие в кластер У1 y2 Уз,Ув У4 ^5 У7
Расстояние между кластерами будем находить по принципу «ближайшего соседа». Например, расстояние между кластером 5 и кластером 5 3 будет равно:
^1.1:3.6) = 7^13 ~ 7^16 — 71^13 — di& I = -^72 — d1G, (3)
Аналогично находим расстояние между остальными объектами и кластером и строим матрицу
расстояний:
\
3,97 1,72 1,07 2,54 1,80".
0 3,72 4,54 2,84 3,78 '
0 1,64 1,36 2,10
0 2,74 1,49
0 2,68 ,
В матрице Dt наиболее близкими являются отрасли у^и ул, так как расстояние между ними наименьшее равное 1,07. Объединим их в один кластер и присвоим ему номер 5 , а кластеры^ и56 переименуем 51 и niioaaonoaani.
После объединения имеем пять кластеров:
5
Кластер S-. 5, 51 si
Отрасли, входящие в кластер У*. У* ,у2 Уз, Ув y7
24
Ns 1(28), 2014 г.
Вновь найдем матрицу расстояний^) . Расстояние между кластерами $ и5^,5', 5 'рассчитывается аналогично формуле (3), а чтобы вычислить расстояние между кластерами 5' и ^54 необходимо воспользоваться следующей формулой:
чз.6.
'.(1.4) -,^(3,6).! 1 ^(3.ё).4 М(3.6),1 ^(3,б),41 1,64 d;
'..3,6) .4
(4)
Проводя аналогичные расчеты, получаем матрицу:
/0 3,97 1,64 2,54 1,80
0 3,72 2,84 3,78
0 1,36 2,10
0 2,68
\ 0
Судя по матрице наиболее близкими являются кластеры 5^ и 5Объединим их в один кластер и присвоим ему номер~5„, а также переименуем кластер 5- в кластер 5 V.
После объединения имеем четыре кластера:
Кластер S2 $3 s”
Отрасли, входящие в кластер Yi,Y* y2 Y? , У* y7
После аналогичных вычислений, получаем матрицу:
0 3,97 1,64 1,80', 3,78 '
0 2,84
0 2,10 ,
0 /
Как видно из последней матрицы, дальнейшее объединение в кластеры нецелесообразно, поскольку наименьшее расстояние d(SlrS'() > d ..
Полученная матрица подчеркивает близость отраслей экономики со схожими признаками и позволяет выделить приоритетные с точки зрения инвестиционной привлекательности группы отраслей.
В результате получили четыре кластера (группы отраслей экономики Республики Калмыкии):
5г = {YltY.}, S2 = {Y2, }, 53 = { У3, У5 ,У6], 54 = {У-} (бааёёба 7).
Принадлежность к кластерам
Таблица 7.
Наблюдение Принадлежность к кластеру
1. Сельское хозяйство 1
2. Торговля 3
3. Образование 1
4. Промышленность 2
5. Транспорт и связь 3
6. Строительство 3
7. Гостиницы и рестораны 4
Из таблицы 7 и рисунка 1 видно, что в первый кластер попали две отрасли - «Сельское хозяйство» и «Образование»; во второй кластер - «Промышленность»; в третий кластер - «Строительство», «Торговля», «Транспорт и связь»; в четвертый кластер - «Гостиницы и рестораны».
Представляется, что выявленная сопрягаемость отраслей по инвестиционной привлекательности внутри каждого кластера имеет вполне обоснованные причины:
1. Соседство отраслей сельского хозяйства и образования объясняется ориентацией системы образования Республики Калмыкии под нужды агросферы региона и наличие заказа со стороны системы АПК на соответствующие кадры, готовящиеся ФГБОУ ВПО «Калмыцкий государственный университет»;
2. Автономность промышленности определяется ее локализацией на добыче минерального сырья и, как следствие, текущей несвязанностью с большинством отраслей Калмыкии;
25
ВЕСТНИК ИНСТИТУТА
Уровень рентабельности отрасли
9 Сельское хозяйство
• Промышленность
• Торговля
• Образование
• Транспорт и связь О Строительство
О Гостиницы и рестораны
-1 012345678
Уровень перспективности отрасли
Рис. 1. Текущая кластеризация базовых отраслей экономики Республики Калмыкии по их инвестиционной привлекательности
3. Наблюдаемая корреляция отраслей строительства, торговли, транспорта и связи обусловлена подъемом в сфере строительства (потребность в стройматериалах, формируемая как со стороны юридических лиц, так и граждан, участвующих в системах ипотечного кредитования и долевого строительства, стимулирует сферу торговли, которая, в свою очередь, катализирует отрасли транспорта и связи, с ориентацией на ввоз (импорт) стройматериалов;
4. Зафиксированная в настоящее время автономность гостиниц и ресторанов по отношению к остальным отраслям РК объясняется их сравнительно небольшими объемами развития (рейтинг 0,2) и, как следствие, минимальным спросом этой отрасли на продукцию остальных отраслей. Тем не менее, данная отрасль обладает большим потенциалом развития, что объясняется следующими факторами:
• в стране наблюдается повышение деловой активности, что в свою очередь вызывает рост объемов делового туризма;
• повышение доходов населения позволяет больше путешествовать, что обеспечивает развитие культурно-познавательного туризма;
• Республика Калмыкия является одним из трех субъектов Российской Федерации исповедующих буддизм, также в Калмыкии действует самый большой в Европе буддийский храм, открытый в 2005 году. Два этих факта ежегодно обеспечивают поток отечественных и иностранных туристов (конфессиональный туризм). 1
1. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru.
2. Бланк И. А. Основы финансового менеджмента. К. Ника-Центр, 1999. Т. 2. 512 с.
3. Гордячкова О. В. Кластерный анализ привлечения иностранных инвестиций российскими регионами // или Российское предпринимательство. 2013. № 3 (февр.). 6 с.
4. Валинурова Л. С. Организация инвестиционной деятельности в отраслях промышленности: монография / Л. С. Валинурова. М.: Палеотип, 2008. С. 80.
5. Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Сиротин В.П. Эконометрика: учеб.-метод, комплекс. М.: Изд. центр ЕАОИ, 2008. 144 с.
6. Официальный сайт информационно-аналитического издания «Инвестиционная карта» [Электронный ресурс]. URL: http://www.investkarta.ru
7. Официальный сайт национального рейтингового агентства [Электронный ресурс]. URL: http://www.ra-national.ru.
8. Официальный сайт рейтингового агентства «Эксперт РА» [Электронный ресурс]. URL: http:// www.raexpert.ru.
26
