CC BY
85
УДК 332.1:330.322(470.62) ББК 65.263(2Рос-4Кра)-56 Р 69
И.И. Романец
Аспирант кафедры налогообложения и инфраструктуры бизнеса Кубанского
государственного технологического университета, г. Краснодар. Тел.: (918) 466 14
58, e-mail: [email protected].
Методический подход к анализу инвестиционной привлекательности муниципальных образований (на примере Краснодарского края)
(Рецензирована)
Аннотация. В настоящей статье обоснованы рекомендации по анализу инвестиционной ситуации территорий (муниципальных образований) в целях повышения их инвестиционной привлекательности на основе кластерного анализа.
Ключевые слова: классификация территорий, инвестиционная привлекательность, кластерный анализ, государственное регулирование.
I.I. Romanets,
Post-graduate student of Taxation and Business Infrastructure Department, the Kuban State
University of Technology. Ph.: (918) 466 14 58, e-mail: [email protected].
The methodical approach to the analysis of investment attractiveness of municipalities (as shown by Krasnodar territory)
Abstract. The present research is aimed at the solution of actual problem of economy, namely: to define measures for improvement of the region investment climate (using an example of the Krasnodar territory). The present work substantiates theoretically the recommendations for the analysis of investment situation of territories to increase its investment attractiveness on the basis of cluster analysis. Measures of increase of investment attractiveness taking into account peculiarities of territories are developed. The suggested technique of cluster zoning in the Krasnodar territory can make a valuable contribution to science in solving a serious problem of effective forms and methods that the government uses to support investment development.
Keywords: territories classification, investment attractiveness, the cluster analysis, state regulation.
Экономическая неоднородность пространства регионов России обусловлена комплексом причин, следствием которых являются процесс дальнейшей дифференциации территорий по уровню экономического развития, усиление экономической диспропорциональности, зачастую проявляющиеся в крайних формах регионального изоляционизма и дезинтеграции экономического пространства России [1]. Эти явления говорят о недостаточной разработанности соответствующих концептуальных основ и методической базы доктрины регионального развития, отвечающих императивам формирования социально-ориентированной рыночной экономики. Очевидно, что сложившаяся ситуация свидетельствует о неэффективности мер осуществляемой политики выравнивания условий социально-экономического развития регионов страны, и в частности, Юга России.
Повышению конкурентоспособности экономики муниципальных образований способствует взаимодействие инвестиционной политики с другими видами экономической политики, проводимой на данной территории, достигаемое обоснованным выбором инвестиционных приоритетов, способных обеспечить эффективную отдачу вложений и
придать импульс развитию всей экономики; разработка инвестиционной программы региона, базирующейся на системе приоритетов инвестирования и увязывающей в единое целое отдельные инвестиционные проекты; укрепление производственного аппарата экономики как инструмента расширения сбыта продукции и как одного из важнейших направлений повышения эффективности вложений [2].
В целях осуществления эффективного инвестирования целесообразно определиться с важным фактором инвестиционного процесса, а именно - отраслевым. Выбор отрасли определяется уровнем рентабельности бизнеса, сроком окупаемости проектов, величиной входных барьеров, степенью регулирования данной отрасли регионом. Отраслевой фактор отражает объективные результаты деятельности населения и органов управления муниципальных образований, а также сложившуюся структуру хозяйствования.
Применяемые в настоящее время формы, методы и инструменты государственной региональной структурной политики весьма универсальны и не учитывают объективно сложившихся отраслевых пропорций факторов инвестиционной привлекательности. Тем не менее, на динамику развития отдельных территорий даже внутри одного субъекта Федерации
- Краснодарского края - оказывают влияние целый ряд специфических природноклиматических, инфраструктурных, экономико-географических факторов. В связи с этим представляется целесообразным дифференцировать формы, методы и инструменты государственной региональной структурной и инвестиционной политики в зависимости от потенциальной эффективности их применения, которая, в свою очередь, зависит от сложившегося качества отраслевой структуры территории (которая априори является следствием исторических процессов имплементации местных факторов производства).
В результате проведенного анализа статистических данных муниципальных образований Краснодарского края по состоянию за 2010 год [3] районы Краснодарского края были классифицированы по отраслевому фактору с помощью кластерного анализа. При этом были использованы следующие экономические и отраслевые показатели: число предприятий и организаций, объем отгруженных товаров собственного производства, работ, услуг по видам деятельности, крестьянские хозяйства, продукция сельского хозяйства, посевная площадь сельскохозяйственных культур, площадь виноградных насаждений, площадь плодово-ягодных насаждений, объем работ по строительству, ввод в действие жилых домов, инвестиции в основной капитал, число легковых автомобилей на 1000 человек, оборот розничной торговли (всего и на душу населения), оборот общественного питания, объем платных услуг населению (всего и на душу населения), доходы местного бюджета, расходы местного бюджета, сальдированный финансовый результат, удельный вес убыточных организаций.
В качестве метода классификации муниципальных образований Краснодарского края был использован кластерный анализ [4 - 6]. Его результат представлен на рисунке 1, где показано группирование муниципальных образований по уровню сходства в зависимости от регионального фактора, где на оси Х изображены объекты исследования (города и районы Краснодарского края), а на оси Y - расстояние между районами или группами районов в условных единицах (к). Вертикальная ось соответствует средним значениям показателей для объектов, входящих в каждый кластер. С помощью метода кластерного анализа группируются объекты, имеющие похожие профили, в разные группы относятся объекты с сильно различающимися профилями.
к 80 [-
Рису
70
60
ф
о
5 50
СО
"со
ь 40
ф
то
.2 30
С
20
10
0
1
ХХХХХХХХХХХхХХХХХХХ^ХХХХХХХХХХХХХхХХ^З^^^^ХТО ОООООоОООООоОООоООООоООООоОООООоОо°ОГО 55ос
З р І 5&5
Ш!111ШМ!|ШШ11ШЩ|ЩШ1г^^
«шттююоццп ^ео фсоі(Пі г^х х х х со>з ^фхххэх^х,^ «Го • і- ^ ^ ф О З О ф о ЗффГОО(^Ое0ОЗООГОЗЗЗЗ ФШ Ф Ф 2 о.* З Ф 73*55 ■ х •- &
5іис?“^сіюі^о.0с^ьаоі0 5іід шіа^шсіт^ю^ю ^ о° .
|ЧаР1|1р¥1|1Ш СЮ {-;=- Г ~
§ Iх
£
рая
Проверка кластерного решения выполнена с использованием однофакторного дисперсионного анализа с фактором кластер. Его результаты в виде долей межкластерных различий в общей дисперсии показателей представлены в таблице 1.
Таблица 1
Результаты однофакторного дисперсионного анализа экономических показателей с фактором принадлежность к кластеру (доля в общей дисперсии, %)
Показатель Доля
Число предприятий и организаций, учтенных в ЕГРПО на конец года 90,8
Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг по видам деятельности, добыча полезных ископаемых, млн. руб. 0,0
обрабатывающие производства, млн. руб. 53,5
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды, млн. руб. 99,7
Крестьянские (фермерские) хозяйства на конец года 34,9
Продукция сельского хозяйства, млн. руб. 43,8
растениеводства, млн. руб. 45,4
животноводства , млн. руб. 30,6
Посевная площадь всех сельскохозяйственных культур в хозяйствах всех категорий, тыс. га 48,6
Площадь виноградных насаждений, тыс. га 0,0
Площадь плодово-ягодных насаждений, га 28,7
Объем работ, выполненных по виду деятельности «строительство», млн. руб. 80,7
Ввод в действие жилых домов, тыс. м2 общей площади 93,7
Инвестиции в основной капитал, млн. руб. 88,9
Число легковых автомобилей на конец года в расчете на 1000 чел. населения, штук 0,0
Оборот розничной торговли, млн. руб. 94,3
в расчете на душу населения, руб. 95,5
Оборот общественного питания, млн. руб. 80,2
Объем платных услуг населению, млн. руб. 92,4
в расчете на душу населения, руб. 82,6
Доходы местного бюджета, млн. руб. 90,7
Расходы местного бюджета, млн. руб. 87,8
Сальдированный финансовый результат (прибыль минус убыток) организаций, млн. руб. 97,1
Удельный вес убыточных организаций, в % 0,0
Из 24 учтенных показателей межкластерные различия выявлены для 20. Их доля весьма велика. Так, для восьми показателей доля различий между кластерами превысила 90%. При разрезании дендрита по уровню сходства в 30 условных единиц анализ привел к выделению четырех кластеров.
По данному фактору инвестиционно привлекательными можно считать два кластера, которые занимают лидирующие позиции с точки зрения отраслевых характеристик: это город Краснодар (который статистически достоверно отличается от других муниципальных образований) и следующие муниципальные образования: г. Анапа, Туапсинский район, г. Геледжик, г. Армавир, г. Горячий Ключ, г. Новороссийск, г. Сочи. Город Краснодар выделяется как экономический и торговый центр с развитой инфраструктурой, где наблюдаются высокие показатели доходов, высокая доля зарегистрированных предприятий и организаций, высокий объем работ по строительству, объем инвестиций, оборот торговли и объем платных услуг населению. Второй кластер характеризуется как экономически развитый с выраженной направленностью развития промышленности, торговли и туризма.
В третий кластер вошли: Абинский район, Кавказский район, Усть-Лабинский район, Крымский район, Белореченский район, Динской район, Славянский район, Тихорецкий район, Темрюкский район, Каневский район, Северский район, Ейский район, Тимашевский район, Калининский район, Курганинский район, Староминский район, Лабинский район, Ленинградский район. Данный кластер имеет промышленную и сельскохозяйственную направленность.
В четвертую группу попали: Апшеронский район, Мостовский район, Белоглинский район, Крыловский район, Брюховецкий район, Новопокровский район, Приморско-Ахтарский район, Щербиновский район, Новокубанский район, Отрадненский район, Успенский район, Тбилисский район, Выселковский район, Кущевский район, Павловский район, Гулькевичский район, Кореновский район, Красноармейский район. Данные районы по праву могут считаться сельскохозяйственными территориями, т.к. по данным муниципальным образованиям наибольшие значения показателей характерны для сельскохозяйственной отрасли: объем продукции сельского хозяйства (растениеводства и животноводства), посевная площадь с/х культур.
Данная классификация может служить источником получения необходимой информации о муниципальных образованиях Краснодарского края по степени благоприятности вложения в различные территории региона.
Кроме того, важность исследования проблем управления региональной инвестиционной деятельностью определяется тем, что в современных условиях именно инвестиции способны заметно увеличить объемы валового регионального продукта и существенно пополнить местные бюджеты, а для большинства муниципальных образований
- это реальная возможность укрепить конкурентные преимущества, раскрыть свой потенциал [7, 8]. В связи с этим требуется более глубокое теоретическое осмысление и разработка
конкретных практических рекомендаций по совершенствованию управления инвестиционной деятельностью муниципальных образований с учетом особенностей их развития. Для решения различных проблем необходима разработка и выполнение мер по улучшению инвестиционного климата. Основными направлениями по улучшению инвестиционного климата Краснодарского края являются:
1. Упрощение миграционного режима.
2. Сокращение административных барьеров при реализации инвестиционных проектов.
3. Оптимизация процедур по доступу к инфраструктуре.
4. Совершенствование таможенного администрирования.
5. Меры налоговой политики, направленные на стимулирование инвестиций в модернизацию и инновационное развитие экономики.
6. Координация сопровождения инвестиций в экономику и защиты прав инвесторов.
Особый экономический смысл группировки районов Краснодарского края состоит в
том, чтобы создать систему мер государственного воздействия на инвестиционную привлекательность региона с учетом особенностей развития отдельных кластеров. Таким образом, меры государственного регулирования в целях улучшения инвестиционного климата могут стать адресными. На данный момент меры государственного регулирования инвестиционной привлекательности определенного субъекта РФ носят универсальный характер, т.е. органы государственной власти используют общепринятый набор стимулов для улучшения инвестиционного климата для конкретного региона в целом. Однако мы считаем, что меры государственного воздействия должны быть дифференцированы для отдельных муниципальных образований региона.
Специфика четырех кластеров Краснодарского края предопределяет целесообразность использования в каждом конкретном случае определенного набора экономических рычагов и стимулов. Государственные органы власти, прежде всего, должны регулировать процессы организации производства, реализацию крупных экономических, социальных и иных программ в слабо развитых районах.
Региональные органы управления основное внимание должны уделять использованию местных ресурсов, рационализации структуры хозяйств, социально-экономическим и экологическим проблемам. К требующим повышенного внимания районам относятся районы, которые вошли в 3 и 4 кластеры. Это старопромышленные и сельскохозяйственные районы со структурной безработицей и общей экономической депрессивностью, аграрным перенаселением, территории с недостаточной финансово-экономической базой для устойчивого социально-экономического развития. Успешное повышение инвестиционной привлекательности требует всестороннего учета специфики отдельных кластеров в осуществлении основных направлений инвестиционной политики.
В целях повышения инвестиционной активности в данных районах можно предложить выплату инвестиционных премий за сооружение объектов, гарантий на ссуду, помощь в приобретении земель под строительные площадки, предоставление льготных кредитов на инвестирование, создание территориальных и межпроизводственных консорциумов, акционерных обществ для завершения ранее начатого строительства объектов, в которых заинтересованы территории. Методом стимулирования экономики отсталых районов, способствующим оживлению темпов роста производства, а также осуществлению структурной перестройки, будет использование инвестиционного налогового кредита для поощрения вложений в слабые районы и прогрессивные отрасли, требующие новых инвестиций. Кроме того, данным кластерам необходима прямая государственная поддержка в виде дотаций, субсидий, регулирования процентных ставок и налоговых льгот.
Для развитых муниципальных образований Краснодарского края (первый и второй кластеры), которые являются инвестиционно привлекательными, мы рекомендуем развивать инфраструктурный потенциал и поддерживать достигнутый уровень развития, но муниципальные образования, входящие в данные кластеры, не нуждаются в прямой
государственной поддержке.
Таким образом, предложенная методика кластерного зонирования территорий Краснодарского края призвана внести определенный вклад в решение серьезной проблемы эффективности применяемых форм и методов государственной поддержки инвестиционного развития. Вряд ли стоит ожидать в ближайшем будущем появления и развития новых форм государственной региональной структурной политики, тем более, что либерализация экономической жизни страны требует сокращения прямого вмешательства государства и тем более протекционизма в отношении отдельных компаний или отраслей. Тем не менее, дифференциация форм, методов и инструментов государственной региональной структурной политики позволяет более адекватно использовать бюджетные средства, направляемые на развитие деловой среды и качества инвестиционного климата, что, на наш взгляд, является основной экономико-политической функцией региональных властей.
Примечания:
1. Ермакова (Щетинина) Д.П. Природа и формы проявления неоднородности экономического пространства в регионах Юга России. Ломоносов-2005: сб. тез. Междунар. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых, МГУ им. Ломоносова, 12-15 апреля 2005 г. Т. II / гл. ред. В.Н. Сидоренко. М.: Изд-во МГУ, 2005.
2. Национальная экономика. СПб.: Питер, 2005. 240 с.
3. Города и районы Краснодарского края: стат. сб. / Краснодарстат. Краснодар, 2011.
4. Олдендерфер М.С. Кластерный анализ // Олдендерфер М.С., Блэшфилд С.К. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М., 1989. С. 139-210.
5. Шуметов В.Г., Шуметова Л.В. Кластерный анализ: подход с применением ЭВМ. Орел: Изд-во ГТУ, 2000. 118 с.
6. Полиди А.А., Кофанова О.Г. Формирование экономических кластеров на территории Краснодарского края как средство повышения конкурентоспособности региона // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета. 2008. № 3 (24).
7. Полиди А.А. Региональная диверсификация как система мер по повышению конкурентного статуса региона в глобальном инвестиционном пространстве // Инновационная экономика региона: стратегии управления и прогнозирование: сб. ст. Ростов н/Д: Изд-во РИНХ, 2010.
8. Полиди А.А. Государственное управление инвестиционным развитием региона // Стратегия экономического развития региона: сб. тр. / Мин-во эконом. развития. М., 2002.
References:
1. Ermakova (Shchetinina) D.P. The nature and forms of display of heterogeneity of economic space in regions of the South of Russia. Lomonosov-2005: Abstracts. Intern. Conf. of Students, Post-Graduate Students and Young Scientists, the Lomonosov Moscow State University, April, 12-15th, 2005 V. II / Ed. V.N. Sidorenko. М.: Moscow State University Publishing House, 2005.
2. National economy. SPb.: Peter, 2005. 240 p.
3. Cities and areas of Krasnodar territory: Stat.comp. / Krasnodarstat. Krasnodar, 2011.
4. Oldenderfer M.S. The cluster analysis // Oldenderfer M.S, Bleshfield S.K. The factor, discriminant and cluster analysis. М., 1989. P. 139-210.
5. Shumetov VG., Shumetova L.V The cluster analysis: the approach with computer application. Orel: GTU Publishing House, 2000. 118 p.
6. Polidi A.A., Kofanova O.G. Formation of economic clusters in the Krasnodar territory as means of increasing competitiveness of region // The Bulletin of the Russian State Trade and Economic University. 2008. No. 3 (24).
7. Polidi A.A. A regional diversification as a system of measures to increase the competitive status of region in global investment space // Innovative economy of region: strategy of management and forecasting: compilation. Rostov-on-Don: RINH Publishing House, 2010.
8. Polidi A.A. The government control of investment development of region // Strategy of economic development of region: Proc. / Ministry of Economic Development. M., 2002.
