CC BY
37Методические положения по оценке инновационно-инвестиционной привлекательности регионов
Санду Иван Степанович,
д. э. н., профессор, зав. отделом экономических проблем научно-технического развития АПК ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт экономики сельского хозяйства»,
Демишкевич Галина Михайловна,
д.э.н., доцент, зав. кафедрой сельскохозяйственного консультирования и кооперации ФГБОУ ДПО «Российская академия кадрового обеспечения агропромышленного комплекса»,
Рыженкова Наталья Евгеньевна,
к. э. н., доцент, зав. сектором отдела экономических проблем научно-технического развития АПК ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт экономики сельского хозяйства»,
Трошин Александр Сергеевич,
д. э. н., профессор кафедры менеджмента и внешнеэкономической деятельности Белгородского государственного технологического университета имени В.Г. Шухова
В статье рассмотрены подходы к оценке инновационно-инвестиционной привлекательности регионов с целью достижения экономической устойчивости и развития регионов, повышения благосостояния населения. Перечислены наиболее известные методы оценки инвестиционной привлекательности регионов. Выявлены особенности, влияющие на инновационно-инвестиционную привлекательность регионов. Выделены наиболее известные методы оценки инвестиционной привлекательности регионов. Авторами предложен методологический подход на основе проведения кластеризации регионов Центрального федерального округа по уровню инновационно-инвестиционной привлекательности на основе оценки инвестиционного потенциала и инвестиционного риска. Ключевые слова: инновационная, инвестиционная, привлекательность, регион, инвестиционный потенциал, инвестиционный риск, методика, подходы, кластеризация, повышение
На современном этапе экономического развития получение новых знаний, инновационных товаров и услуг является определяющим источником экономического роста. Вместе с тем в сельском хозяйстве России уровень распространения инноваций не превышает 5%, что объясняется многими причинами, в том числе, отсутствием эффективных систем создания, трансферта и освоения инноваций. Все вышеперечисленное определяет необходимость исследования вопросов повышения инновационно-инвестиционной привлекательности аграрного сектора экономики страны.
Формирование конкурентоспособного сельскохозяйственного производства является основной целью государственной агропро-довольственной политики. В рамках решения данных вопросов особое место занимает эффективное использование инвестиционного потенциала регионального АПК.
В целом вопросы оценки инвестиционного потенциала и инвестиционного риска необходимо рассматривать в рамках подходов к оценке инвестиционной привлекательности АПК регионов.
Стабильное и эффективное развитие регионов России должно обеспечиваться высокими темпами роста производительности труда, достаточным объемом капиталовложений. На темпы экономического роста аграрных хозяйствующих субъектов влияет множество факторов, среди которых все большее значение в настоящее время приобретает инновационно-инвестиционная при-влекательность.[1]
В решении проблем перехода аграрного сектора экономики на траекторию устойчивого развития, важнейшая роль принадлежит развитию инновационно-инвестиционной деятельности и ее ориентации на освоение инноваций, способных обеспечить непрерывное обновление технической, технологической, организационной базы сельскохозяйственного производства и получение новой конкурентоспособной продукции.
Становится очевидным, что без научно обоснованной и сбалансированной государственной инновационно-инвестиционной политики и системных механизмов, обеспечивающих гарантированное инвестиционное и научно-техническое функционирование производства, невозможно превратить аграрный сектор экономики в динамично развивающуюся и эффективно управляемую отрасль.[2,3]
В настоящее время следует уточнить особенности, влияющие на инновационно-инвестиционную привлекательность АПК регионов, имеющие основополагающее значение во всех экономических процессах: экономическая самостоятельность, обусловленная определенными границами; почвенно-климатические и геолого-географические условия, предопределяющие аграрную направленность региональной экономики; зональная специализация регионов и др. Необходимо отметить, что инновационно-инвестиционная привлекательность АПК регионов есть результат динамич-
© £
Ю
5
2 а
6
сч из £
Б
а
2 о
ного взаимодействия ряда факторов, которые целесообразно рассматривать относительно сложившейся структуры производства. С этих позиций будут рассмотрены факторы, обеспечивающие производственные процессы в регионах, и стратегические факторы, оказывающие динамичное влияние на развитие территориальных образований, и инвестиционные процессы, протекающие в их границах. Совокупность данных взаимосвязанных факторов представляет собой систему, которая может стать основой для разработки методики оценки инновационно-инвестиционной привлекательности, в основе которой принципы: системность, динамизм, интеграль-ность, измеряемость, дифференциация, цикличность, непрерывность.
То есть необходимо разработать систему экономических, организационных, институциональных и правовых мероприятий, способствующих реализации стратегии повышения инновационно-инвестиционной привлекательности аграрного сектора региона в рамках направлений: бюджетная политика; повышение эффективности государственных инвестиций и государственных закупок; местное самоуправление и развитие общественных институтов.
Существующие подходы к оценке инновационно-инвестиционной привлекательности экономических систем берут свое начало с 60-х г. XX века. Одним из первых в этом направлении являлосьтеоретико-методологическое исследование Гарвардской школы бизнеса. В основе данного подхода была положена экспертная шкала, которая включала идентификационные характеристики применительно к отдельно взятой стране, в частности: законодательные условия для иностранных и национальных инвесторов, возможность вывоза капитала, состояние национальной валюты, политическая ситуация в стране, уровень инфляции, возможность использо-
вания национального капитала. При этом, ученые Гарвардской школой отмечают, что данный перечень показателей являлся недостаточно полным и не отражает в полной мере весь комплекс условий значимых для инвесторов.[4]
Дальнейшее развитие методического аппарата оценки инновационно-инвестиционной привлекательности происходило по пути расширения системы оцениваемых экспертами параметров с применением количественных показателей. Наиболее часто применимыми были параметры: тип экономической системы, макроэкономические показатели (объем валового национального продукта, структура экономики и другие), обеспеченность природными ресурсами, состояние инфраструктуры, условия развития внешней торговли, участие государства в экономике.
В начале 90-х г. рядом экспертных групп были предложены различные подходы к исследованию вопросов, связанных с инновационно-инвестиционной привлекательностью.
Наиболее известным является комплексный подход к оценке инвестиционной привлекательности регионов, основанный на использовании девяти групп показателей, характеризующих инвестиционный риск и надежность региона: эффективность экономики; уровень политического риска; состояние задолженности; способность к обслуживанию долга; кредитоспособность; доступность банковского кредитования; доступность краткосрочного финансирования; доступность долгосрочного ссудного капитала; вероятность возникновения форс-мажорных обстоятельств.
Значения данных показателей определяются экспертным или расчетно-аналитическим путем. Показатели измеряются по 10-балльной шкале с последующим определением их весовой значимости и вкладом в итоговую оценку.
Вместе с тем, как показывает мировой опыт, методические подходы в данной области не могут являться константой, поскольку оценка инвестиционной привлекательности экономических систем является отражением перманентного изменения конъюнктуры мирового рынка, тесно связанной с всевозрастающей сложностью и динамичностью внешней среды.
Актуальность исследования инновационно-инвестиционной привлекательности для Российской Федерации обусловлена расширением круга инвесторов (отечественных и зарубежных); федеративным государственным устройством страны, что накладывает свою специфику на существующие подходы, в частности, к повышению инновационно-инвестиционной привлекательности аграрного сектора экономики.
Отражением данного обстоятельства стала разработка целого ряда различных методических подходов к оценке инновационно-инвестиционной привлекательности как регионов в целом, так и отдельных отраслей и сфер деятельности.
Вместе с тем, среди отечественных ученых и специалистов существуют различия в определении понятия «инвестиционная привлекательность» и с помощью каких подходов оценивать инвестиционную привлекательность регионов.
В ряде случаев оценка инновационно-инвестиционной привлекательности регионов проводится как по ограниченному набору, или по одному доминирующему показателю, так и используются десятки и даже в ряде случаев сотни показателей, характеризующих региональную инвестиционную привлекательность.
В настоящее время необходимо выделить пять наиболее известных методов оценки инвестиционной привлекательности регионов:
- рейтинг субъектов федерации по условиям инвестирования, составляемый консалтин-
Таблица 1
Составляющие инвестиционного потенциала и риска и их доля в интегральном потенциале и риске
СоставляЮщи е ИНВеСТИ ЦИОННОРО Составляющие инвестиционного
потенциала, % риска, %
Финансово-экономический (1) 10,9 Коррупционный (1) 25,6
Инновационный (2) 15,0 Криминальный (2) 14,3
Трудовой (3) 13,6 Природно-климатический (3) 11,5
Инфраструктурный (4) 21.2 Техногенный (4) 11,5
] 1риродно - ресурсны й (5) 11,8 Социальный (5) 10,1
Потребительский (6) 13,0 Технологический(6) 11,3
Производственный (7) 14,5 Финансовый (7) 15,7
Таблица 2
Кластеризация регионов Центрального Федерального Округа по уровню инновационно-инвестиционной привлекательности на основе оценки инвестиционного потенциала и инвестиционного риска (в аграрном секторе экономики)
Регион ь! Инвестици- Рей- Инвестици- Рейтинг Место региона
11с нтрального онный тинг онный риск но инновацион-
федерального потенциал и о-инвести-
округа ционной привлекательности
Белгородская 4,658 3 5,365 10 4
Брянская 9.174 13 5,778 3 10
Владимирская 8,425 12 6,572 17 16
Порой еже кая 3,534 2 6,865 1 1
Ивановская 12,905 17 7,072 13 17
Калужская 7.512 9 7,463 16 12
Костромская 11.047 15 7,467 12 14
Курская 7,934 11 7,49 4 5
Липецкая 5.996 4 7,907 11 9
Московская 1,404 1 7,92 7 3
Орловская 12.613 16 8,171 6 11
Рязанская 7.375 7 8.25 8 7
Смоленская 9,263 14 8,371 14 15
Тамбовская 7.498 8 8.39 5 5
Тверская 6,004 5 8,562 2 2
Тульская 7.106 6 9.414 9 8
Ярославская 7,74 10 9.748 15 13
говым агентством «Эксперт-Регион»;
- рейтинг регионов России по их инвестиционной привлекательности, подготовленный Экономическим департаментом Банка Австрии;
- рейтинговая оценка инвестиционного климата, предложенная С.С. Гузнером и В.Н. Харитоновой.
- подход к оценке инвестиционной активности в регионах, основанный на категории «рыночная реакция региона»;
- оценка уровня инвестиционного климата региона с использованием индексов развития, предложенная И.В.Тихомировой.
Преимуществом данных подходов является наличие возможности прослеживания динамики социально-экономи-
ческих и иных процессов на основании постоянства используемых критериев.
Основной проблемой при использовании рассмотренных подходов является их сложность, речь идет об отсутствии в рамках применяемых показателей и индикаторов, которые отражают современные тенденции и процессы во внешней среде. Среди таковых, в первую очередь, являются техногенная и почвенно-климатическая составляющие.
Многие подходы отличает значительная громоздкость расчетов, связанная с использованием большого числа показателей, что снижает их научную значимость, поскольку в ряде случаев теряется взаимосвязь между используемыми индикаторами и результатом
оценки инвестиционной привлекательности.
В современных условиях одним из наиболее распространенных является метод экспертных оценок. Его главным преимуществом является то, что эксперт может использовать не только информацию статистической направленности, но и информацию качественного характера. Это объясняется тем, что оценка инновационно-инвестиционной привлекательности хозяйствующих субъектов предполагает, с одной стороны, установление количественных характеристик объекта исследования, с другой, его качественных составляющих, к числу которых можно отнести аргументированные суждения руководителей и специалистов.
Предлагаемый нами методологический подход - кластеризация регионов в своей основе формируется на базе оценки инвестиционной привлекательности аграрного сектора экономики. Данный подход включает три этапа:
- первый: определение исходных статистических показателей, характеризующих составляющие инвестиционного потенциала (финансово-экономического, инновационного, трудового, инфраструктурного, природно-ресурсного, потребительского, производственного) и инвестиционного риска (коррупционного, криминального, природно-климатического, техногенного, социального, технологического, финансового);
- второй: вычисление интегрального инвестиционного потенциала и риска как взвешенной суммы частных видов потенциала и риска (табл. 1).
Вычисление интегрального инвестиционного потенциала, как взвешенной суммы частных потенциалов,позволяетзаключить, что лидерами по инвестиционному потенциалу в аграрном секторе экономики, в частности, Центрального федерального округа являются Московская, Воронежская и Белгородская области, а в Костромской,
© £
Ю
I
2 а
6
сч из £
Б
а
2 о
Ивановской и Орловской областях наблюдается минимальный уровень инвестиционного потенциала.
Вычисление уровня интегрального инвестиционного риска, как взвешенной суммы частных видов риска, показало, что наименее подвержены рискам инвестиции Владимирской, Калужской и Ярославской областей, а с наибольшим риском инвестиции связаны в Воронежской, Тверской и Брянской областях;
- третий: на основе рейтингов и абсолютных значений показателей осуществляется кластеризация аграрного сектора экономики регионов Центрального федерального округа, то есть определяется общий рейтинг инвестиционной привлекательности на основе попадания в одну из пяти групп: первая группа: высокий потенциал, низкий уровень риска; вторая группа: высокий потенциал, высокий уровень риска; третья группа: средний потенциал, средний уровень риска; четвертая группа: низкий потенциал, низкий уровень риска; пятая группа: низкий потенциал, высокий уровень риска. Результаты кластеризации аграрного сектора экономики регионов Центрального федерального округа представлены нами в табл.2.
Таким образом, в первую и вторую группы вошли наиболее инвестиционно-привлекательные регионы: Московская, Воронежская, Рязанская, Тверская, Владимирская, Белгородская, Липецкая и Калужская области, сочетающие высокий инвестиционный потенциал с незначительным уровнем инвестиционного риска. В третью группу можно отнести Тульскую область, сочетающую средний инвестиционный потенциал с умеренным уровнем инвестиционного риска. В четвертую и пятую группу вошли менее инвестиционно-привлекательные регионы: Ярославская, Смоленская, Ивановская, Костромская, Курская, Орловская, Тамбовская и Брянская области. [1]
Таблица 3
Ранжирование показателей кредитования и эффективности по регионам ЦФО РФ
1- уровень кредитования - величина кредита в расчете на: 100 га сельскохозяйственных угодий; 1 жителя; 2. -уровень производства продукции в расчете на: 100 га сельскохозяйственных угодий; 1 жителя; 3 - уровень прибыли (эффективности) в расчет на: 100 га сельскохозяйственных угодий; 1 жителя; 4 -количество инновационно-активных предприятий.
О&ютъ Кредиты на К ре штм Объем Объем МрпГн .111. Прибыль
1(11)1 а С.1. ни 1 жите- проту кипи про. Ск- на 100 га на 1
угодий ЛЯ 1 ру до на 100 1 -а НИН ип 1 жителя
способного жителя угодий
ВОЗ] >аста мод ИИ
тыс. рей™ тыс. рейт и тыс. рейт тыс. рейт гыс. рей тыс. рейгн
руб. нг руб. нг руб. ИНГ руб. ииг руб. тин г руб. нг
Белгородская 739.4 2 50.1 1 4067.7 1 275,5 1 52.3.6 1 35,5 1
Курс гая 454.1 3 48.5 2 1728.6 5 184.5 3 45.9 10 4.9 9
Л и поикай 434,7 4 35.2 3 2062.6 4 166,8 4 135.1 4 10.9 2
Московская 756.3 1 14.5 7 4022.0 2 76.9 16 475.6 2 9,1 3
Рязанская 259,9 5 32.7 4 1137.9 15 143.1 7 60.9 7 7.7 5
Воронеже к;1я 216.7 6 18.6 5 1727.3 6 147,9 6 72.5 6 6,2 6
Тульская 170.0 К 16,3 6 1633,2 8 156,2 5 45.7 11 4,4 10
Костромская 173,2 7 11,0 9 1501.9 9 95.1 12 54.9 8 3.5 12
Ярославская 151,6 9 11,2 8 1683.0 7 124.6 10 81.9 5 6.1 7
Тамбовская 94.6 13 9.5 10 1349.1 11 135,5 8 54.3 9 5ю5 8
Калужская 101.2 12 9.4 11 1454.7 10 134.6 9 37.8 13 3.5 13
Брянская 109,6 11 8.1 13 1221.0 14 90.6 13 42.2 12 3.1 14
Владимирская 112.6 10 5.3 15 214^3 3 101,0 11 168.5 3 7,9 4
Смоленская 78, К 14 8,5 12 783.1 16 84.4 14 9.7 16 1.0 17
Тверская 62.4 16 6.8 14 769.4 17 84.2 15 33.2 14 3,6 11
Ивановская 73.0 15 4.1 16 1292.1 12 72.7 17 26.4 15 1,5 15
Орловская 15.6 17 2.6 17 1260.4 13 208.7 2 8,7 17 1.4 16
Мероприятия по снижению уровня инвестиционного риска и повышению уровня инвестиционного потенциала являются отражением фактических сильных и слабых сторон аграрного сектора экономики конкретного региона, формирующих соответствующие возможности и угрозы его стратегического развития.
В то же время для решения задачи кластеризации регионов Российской Федерации на основе инновационно-инвестиционной привлекательности используются различные способы и показатели, которые должны отражать мотивы инвестирования. Исходя из этого, инвестора, в первую очередь, интересуют надежность возврата кредита и установленные проценты в установленные сроки.
В наибольшей мере данную задачу можно решить на основе показателей, отражающих финансовую устойчивость и платежеспособность кредитуемой организации. При отсутствии данной информация ре-
шение задачи можно осуществить косвенным способом, исходя из следующего положения. Возврат кредита возможен в том случае, когда инвестиции обеспечат кредитуемой организации получение прибыли, которая и является основой финансовой устойчивости и платежеспособности кредитуемой организации. Исходя из этого прибыль, с позиции инвестора, отражает связь с инвестициями, т.е. инвестиционную привлекательность кредитуемых организаций. На основе сравнительного анализа проведена кластеризация регионов ЦФО РФ, отражающая взаимосвязь инвестирования уровня производства продукции и эффективности. Для осуществления сравнительного анализа необходимо обеспечить однотипность и однозначность выражения изучаемых особенностей исследуемой совокупности. С этой целью по каждому региону ЦФО были рассчитаны и ранжированы следующие группы относительных показателей (табл.3).
Таблица 4
1 вариант Расчет коэффициента корреляции рангов по регионам ЦФО РФ
* - сумма рейтингов уровня кредитования на 100 га с.х. угодий и кредиты на 1 сельского жителя трудоспособного возраста;
** - сумма рейтингов объема продукции на 100 га с.х. угодий и 1 сельского жителя трудоспособного возраста;
*** - знак + (-) означает, что уровень производства продукции по данному региону равен или выше (ниже) уровня кредитования.
Совокуп- Опцион- Рейтинг Рейтинг
ный уро- ный уро- совокуп- совокупного
вень кре- вень про ного уровня Р\ - Ру <Рх-Р\)2
дитовать изводетва уровня производст- <Д)
(I)* про/^уктиш (У) ** кредитования (14) ва п роду к |рш (Ру) ** *
Белгородская 3 2 1 +1 0 0
Курская 5 К 2 +2 0 о
Липецкая 7 8 3 +-Э 0 0
Московская 8 18 4 -9 5 25
Рязанская 9 22 5 -13 8 64
Воронежская 11 12 6 +4 2 4
Тульская 14 13 7 +5 2 4
Костромская 16 21 8 -12 5 25
Ярославская 17 17 9 1 1
Тамбовская 23 19 10 10.5 0 0
Калужская 23 19 11 +10,5 0 0
Брянская 24 27 12 -14 2 4
Владимирская 25 14 13 +6 7 49
Смоленская 26 30 14 -16 2 4
Тверская 30 32 15 17 2 4
Ивановская 31 29 16 ■ 15 1 1
Орловская 34 15 17 +7 1(1 100
Сумма 281
Таблица 5
2 вариант Расчет коэффициента корреляции рангов по регионам ЦФО РФ
* - сумма рейтингов уровня кредитования на 100 га с.х. угодий и кредитыI на 1 сельского жителя трудоспособного возраста;
** - сумма рейтингов прибыли на 100 га с.х. угодий и на 1 сельского жителя трудоспособного возраста;
*** - знак + (-) означает, что уровень эффективности по данному региону равен или выше (ниже) уровня кредитования.
Область Совокуп- Совокуп- Рейтинг Рейтинг
ен уро- ный уро- совокуп- совокупного
вень кре- вень эф- ного уровня Рх Ру (Рх Ру)2
дитования фективно- уровня эффектив- СТО
00* сти (у)** кредитования (Рх) ности (Ру) ***
Белгородская 3 2 1 +1 0 0
Курская 5 19 2 -9 7 4У
Липецкая 7 6 Э 0 0
Московская 8 5 4 +2 2 4
Рязанская 9 12 5 +5 0 0
Воронежская 11 12 6 +5 1 1
Тульская 14 21 7 -11 4 16
Костромская 16 20 8 10 2 4
Ярославская 17 12 9 +5 4 16
Тамбовская 23 17 10,5 +8 2,5 6,25
Калужская 23 26 10.5 12,5 2 4
Брянская 24 26 12 12,5 0,5 0,25
владимирская 25 7 13 +4 9 81
Смоленская 26 33 14 -16,5 2,5 6,25
Тверская 30 25 15 + 14 1 1
Ивановская 31 30 16 ■15 1 1
Орловская 34 33 17 +16,5 0,5 0,25
Сумма 186
В качестве факторного показателя (уровень кредитования) и результативных (1 вариант -уровень производства продук-
ции и 2 вариант - уровень эффективности) использованы совокупность показателей по группам, которые были объе-
динены и ранжированы в пределах группы на основе суммирования мест ранжирования отдельных показателей (1 вариант табл. 4; 2 вариант - табл. 5). Для выявления взаимосвязи уровня кредитования и уровня эффективности были определены соответствующе коэффициенты корреляции рангов (табл. 4).
Расчет коэффициента корреляции рангов осуществляется по формуле:
бхЕд
Р =1 -
Р = 1 -
N - 1)'
1686
= 0,656
4396
Таким образом, связь между уровнем кредитования и уровнем производства продукции выше средней (65,6%), что указывает на хорошую привлекательность инвестирования в сельское хозяйство региона.
Расчет коэффициента корреляции рангов осуществляется по формуле:
6 хЕд
Р = 1 -
р = 1 -
N - 1)' те
= 0,772
4896
Таким образом, связь между уровнем кредитования и уровнем эффективности высокая (77,2%), что указывает на высокую привлекательность инвестирования всельскоехозяйство региона.
В то же время окупаемость инвестиций по регионам существенно различна (табл. 6).
По эффективности использования инвестиций регионы ЦФО, используя метод сравнения мест ранжирования, можно поделить на три группы по соотношению номера рейтинга совокупного уровня кредитования и совокупного уровня производства продукции и эффективности. Если номер рейтингов уровня кредитования больше, чем номера рейтинга уровня производства продукции и эффективности, то регион эффективно использует инновации (1 группа), если один из рейтингов уровня производства продукции и эффективности меньше рейтинга кредитования - использует инновации
О £
ю
5
2 е
6
сч
CS £
Б
а
2 о
на среднем уровне (2 группа), если номера рейтинга уровня производства продукции и эффективности больше номера рейтинга уровня кредитования, то регион неэффективно использует инновации (3 группа).
На данной основе по группам области распределились следующим образом:
1 группа - Белгородская, Владимирская, Воронежская, Ивановская Липецкая, Тамбовская, Ярославская
2 группа - Курская, Московская, Орловская, рязанская, Тверская, Тульская
3 группа - Брянская, Калужская, Костромская, Смоленская
В группах можно выделить подгруппы по уровню кредитования. Так, в первую группу входят Белгородская и Ярославская области. Объем инвестиций в Белгородской области в расчете на 100 гектар сельскохозяйственных угодий почти в 6 раз больше, чем в Ярославской области, что во многом определило успехи Белгородской области.
Целесообразно продолжить анализ с целью определения резервов повышения эффективности производства как основы расширенного воспроизводства.
Можно также аналогично попарно сравнивать номера рейтингов кредитования, производства продукции, эффективности, что позволит комплексно оценить эффективность использования инвестиций, их инновационно-инвестиционную привлекательность.
Важным фактором инновационно-инвестиционной привлекательности региона является качество административного управления процессом инвестирования, что проявляется в уровнезаинтересованности региона в развитии инновационного процесса. Это осуществляется в форме формирования государственных заказов, предоставлении налоговых и финансовых льгот, поручительства администрации региона в обеспечении возврата инновационных кредитов, возмещения
Таблица 6
Окупаемость инвестиций по регионам ЦФО РФ
Прибыль ни 1 руб. кредита
Область руб. рейтинг
Белгородская 0,71 2
Курская 0,10 17
Липецкая 0,31 13
Московская 0,63 3
Рязанская 0,23 15
Воронежская 0,33 И
Тульская 0,27 14
Костромская 0,32 12
Ярославская 0,54 6
Тамбовская 0,57 4
Калужская 0,37 9
Брянская 0,39 К
Влади мирская 1,49 1
Смоленская 0,12 16
Тверская 0,53 7
Ивановская 0,36 10
Орловская 0,56 5
расходов на НИОКР и повышение квалификации рабочей силы, субсидирование банковских кредитов. Это обеспечивает рост экономической эффективности для инноваторов и соответственно рост экономической эффективности кредитуемых организаций региона как основы развития производства, решения социальных и экологических проблем.
Исходя из этого инновационно-инвестиционную привлекательность региона целесообразно определять не только размерами ресурсного потенциала организаций региона, но и созданием наиболее благоприятных финансовыхусловий для инвестора, позволяющие максимизировать его доходы на вкладываемые финансовые ресурсы.
Разные регионы создают разные условия для инновационных процессов в сельском хозяйстве. В Белгородской обл. созданы хорошие условия для инвестора, что обеспечивает рост инвестиций в АПК, сельское хозяйство и соответственно осуществляется инновационное развитие сельскохозяйственного производства и отраслей по переработке сельскохозяйственной продукции.
Литература
1. Методологические подходы развития инновационно-инвестиционной деятельности в АПК / под ред. И.Г. Ушачева,
И.С. Санду, Г.М. Демишкевич.
- М.: «Научный консультант», 2016. - 110 с.
2. Эффективность сельскохозяйственного производства (методические рекомендации) / Под ред. В.А. Свободина, В.И. Нечаева, М.В. Косолаповой, В.Ф. Федоренко.- М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2013. -228 с.
3. Безденежных А.В., Рыжен-кова Н.Е. Экономические аспекты формирования системы управления эффективностью на основе риск-менеджмента // Роль бухгалтерского учета, контроля и аудита в обеспечении экономической безопасности России: сборник научных трудов. - М.: «Научный консультант» - 2015. - С.213-221.
4. Трошин А.С. Методика оценки инвестиционной привлекательности экономических систем: монография. - Изд-во БГТУ; Белгород, 2012. - 106 с.
5. Проблемы и перспективы инвестиционного развития АПК Московской области / Санду И.С., Боговиз А.В., Бобиков А.А.
- М.: «Росинформагротех», 2007. - 220 с.
6. Санду И.С., Рыженкова Н.Е., Трошин А.С., Барсукова Н.В. Особенности развития инновационно-инвестиционной деятельности в аграрном секторе экономики: механизм государственно-частного партнерства // Научно-аналитический журнал «Инновации и инвестиции». - 2015. - № 2 - С. 6-8.
7. Ушачев, И.Г. Научное обеспечение Государственной программы развития сельского хозяйства / И.Г. Ушачев // АПК: экономика, управление. -2008. - №3. - С. 7-17.
8. SanduI.S., RyzhenkovaN.E., VeselovskyM.Y., SolovyovAY. Economicaspectsofinnovation-orientedmarketeconomyformation/ I.S. Sandu, N.E.Ryzhenkova, M.YVeselovsky, AYSolovyov // LifeScienceJournal.-2014.-T. 11.-№ 12.-C. 242.
Methodical provisions for
assessment of innovation and investment attractiveness of regions
Sandu I.S., Demishkevich G. M., Ryzhenkova N. E., Troshin A. S.
In article approaches to an assessment of innovative investment appeal of regions for the purpose of achievement of economic stability and development of regions, increases of welfare of the population are considered. The most
known methods of an assessment of investment appeal of regions are listed. The features influencing innovative investment appeal of regions are revealed. The most known methods of an assessment of investment appeal of regions are allocated. Authors have offered methodological approach on the basis of carrying out a clustering of regions of Central Federal District on the level of innovative investment appeal on the basis of an assessment of investment potential and investment risk.
Keywords: innovative, investment, appeal, region, investment potential, investment risk, technique, approaches, clustering, increase
References
1. Methodological approaches of innovation and investment in agribusiness / ed. IG Ushacheva, IS Sandhu, GM Demishkevich. - M .: «Scientific Advisor», 2016. - 110 p.
2. The efficiency of agricultural production (cal-methodical recommendations) / Ed. VA Svobodin, VI Nechayev, MV Kosolapov, VF Fedorenko.- M .: FGBNU «Rosinformagroteh», 2013. - 228 p.
3. Bezdenezhnykh AV NE Ryzhenkova
Economic aspects of formation of a performance management system based on risk management // The role of accounting, control and audit to ensure the economic security of Russia: a collection of scientific labor-rows. - M .: «Scientific adviser» - 2015. - P. 213-221.
4. AS Troshin Methods of assessing the
investment attractiveness of economic systems: monograph. -Publishing House of the Belarusian State Technological University; Belgorod, 2012. - 106 p.
5. Investment Development Problems
and prospects of agribusiness Moscow Region / JS Sandhu, Bogoviz AV, Bobby AA - M .: «Rosinformagroteh», 2007. - 220 p.
6. IS Sandhu, Ryzhenkova NE, AS Troshin,
Barsukov NV Features of development of innovation and investment in the agricultural sector: the mechanism of public-private partnership // Scientific and analytical magazine «Innovation and investment.» - 2015. - number 2 - P. 6-8.
7. Ushachev, IG Scientific support of the State program of development of agriculture / IG Ushachev // AIC: economy, driving-set. - 2008. - №3. -S. 7-17.
О
Ю i
*
a
2 e
6
