CC BY
90
МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИНВЕСТИЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИХ ЖЕЛАЕМЫЕ ТЕМПЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА
А.В. Полянин, Н.А. Коптева, А.М. Тимошко
Аннотация. Темпы экономического роста системы регионального уровня определяются степенью инвестиционной активности, соответственно необходима методика прогнозирования показателей инвестиционной активности, обеспечивающих желаемые темпы экономического развития. Полученные автором результаты являются основой для прогнозирования экономического роста и развития регионов.
Ключевые слова: прогнозирование, экономический рост, инвестиционная активность.
Методологически верным является исследование проблем роста инвестиционной активности как в отраслевом аспекте, так и на региональном уровне. Причем оба эти подхода взаимосвязаны и взаимообусловлены, и формирование региональной инвестиционной политики и механизмов регулирования инвестиционной активности первоначально предполагает выбор отраслевых приоритетов территориального развития, которые сначала смогут обеспечить подъем, а в дальнейшем устойчивый экономический рост. Общие концептуально-стратегические аспекты проблемы развития социально-экономических систем регионального уровня могут быть представлены следующим образом: оценка состояния социально-экономического положения региона как основы формирования инвестиционной сферы; позиционирование региона в территориальноотраслевой структуре экономики страны (федерального округа); выявление «секторов и точек роста», оценка потенциала их конкурентоспособности на внутрирегиональном, межрегиональном и внешнем рынках; разработка стратегии роста инвестиционной активности региона.
Основными показателями оценки состояния социально-экономической среды должны служить макрокритерии, характеризующие размер и динамику создаваемого валового регионального продукта (ВРП), состояние и изменения в отраслевой структуре хозяйства, положение в финансовой сфере, уровень инфляционных процессов, уровень жизни населения, состав и квалификацию трудовых ресурсов, степень открытости экономики (величина и динамика внешнеторгового
оборота товаров и услуг, доля импорта в емкости потребительского рынка, доля экспорта в ВРП) и др.
На сегодняшний день наиболее важным аспектом социально-экономического развития регионов страны является рост инвестиционной активности, основные составляющие которой представлены на рисунок 1. Предлагаемая нами модель роста включает две подмодели («снижение рисков» и «рост потенциала»), для каждой из которых необходима разработка частных и интегральных критериев, позволяющих не только оценивать реальное состояние регионального бизнес-пространства (РБП), сравнивать позиции региона с другими субъектами в отечественных и зарубежных рейтингах, но и проводить прогнозные расчеты. Завершающим этапом разработки модели будет создание и реализация программы развития РБП, включающей перечень механизмов стимулирования роста потенциала и снижения рисков, а также систему непрерывного пространственно-временного мониторинга всех составляющих.
За изучаемый период изменилась кластеризация регионов ЦФО (рисунок 2) и определились наиболее привлекательные для инвестиционной деятельности регионы. С помощью математических методов, реализованных в системе 8Р88, на основе экономического моделирования положения регионов ЦФО РФ в 2005-2009 годах выявлены основные тенденции их экономического развития и инвестиционной привлекательности.
Совершенствование процессов управления инвестиционной сферой в Российской Федерации заключается в необходимости оценки и учета степени инвестиционной активности в регионах как результата действия множества факторов, определяющих состояние инвестиционного потенциала каждой территории. Представляется целесообразным включить в множество информативных показателей инвестиционной активности регионов следующее: ВРП на душу населения, руб.; удельный вес численности населения в трудоспособном возрасте в общей численности населения, %; удельный вес лиц с высшим образованием в численности занятых в экономике, %; среднедушевые денежные доходы населения в месяц, руб.; сальдированный; финансовый результат (прибыль минус убытки) деятельности организаций на душу населения, руб.; индекс физического объема инвестиций в основ-
ной капитал, %. Результирующим показателем («выходом») следует принять удельный показатель, характеризующий инвестиционную активность в регионах - объем инвестиций в основной капитал на душу населения в рублях.
В результате применения к данным полной выборки процедуры множественного линейного регрессионного анализа пакета статистических программ 8Р88 оказалось, что статистически значимым является лишь один коэффициент регрессии «функция желательности валовой региональный продукт», а все остальные предикторы оказались неинформативными для пред-
сказания значений функции желательности инвестиций. С учетом статистической значимости коэффициентов, регрессионная модель принимает следующий вид:
¿инвест = 0,05056 + 0,881 ¿врп (1)
Таким образом, для прогнозирования основного показателя инвестиционной активности - величины инвестиций в основной капитал - нами предлагается модель (1), связывающая функцию желательности инвестиций на душу населения с функцией желательности валового регионального продукта на душу населения.
Программа развития регионального бизнес-пространства (РБГТ)
Критерии оценки, механизмы, мониторинг
Снижение рисков
Собственные средства предприятия
Привлеченные средства предприятия
Оптимизация механизмов перераспределения инвестиционных ресурсов
и
Повышение привлекательно сти РБП
Расширение институциональной структуры
N
Максимизация емкости источников инвестиционных ресурсов
и
Активизация функционирова ния систем вовлечения инвестиционных ресурсов
л
4
-І
Критерии оценки, механизмы, мониторинг
Рост потенциала
Средства населения
Средства бюджетов всех уровней
Оптимизация финансовоэкономического механизма
Повышение эффективности использования инвестиционных ресурсов
Рост инвестиционной активности
Рост конкурентоспособности отраслей и секторов
Улучшение позиций на внутреннем рынке (региональном)
Экономический рост
Улучшение позиций на внешнем рынке
Рисунок 1- Составляющие стратегии роста инвестиционной активности региона
2005 год Переходы 2009 год Инвестиционная привлекательность
Субъекты ЦФО Субъекты ЦФО
Кластер 1 Кластер 1 очень низкая
Ивановская область • ► ► ► Ивановская область
Костромская область • Костромская область
Тамбовская область ■ Тамбовская область
Смоленская область * Орловская область
Кластер 2 Кластер 2 низкая
Брянская область —Ъс * Брянская область
Курская область < Калужская область
Орловская область Рязанская область
Рязанская область * Кластер 3 средняя
Тверская область ' Владимирская область
Кластер 3 Смоленская область
Владимирская область . Курская область
Калужская область Тверская область
Липецкая область - Кластер 4 высокая
Тульская область ■ Воронежская область
Кластер 4 Липецкая область
Белгородская область * Тульская область
Воронежская область Ярославская область
Московская область * г. Москва
Ярославская область ‘ Кластер 5 очень высокая
г. Москва “ Белгородская область Московская область
Рисунок 2 - Кластеризация субъектов ЦФО РФ и их инвестиционной привлекательности
Темпы экономического роста системы любого уровня, в т.ч. регионального определяются степенью инвестиционной активности. В связи с этим актуальным становится вопрос разработки методики прогнозирования показателей инвестиционной активности, обеспечивающих желаемые (заданные) темпы экономического развития. Полученная по полной выборке регионов регрессионная модель, связывающая функцию желательности инвестиций на душу населения с функцией желательности ВРП на душу населения (1), с учетом небольшой величины свободного коэффициента, фактически означает наличие прямой пропорциональной зависимости желательности объема инвестиций от полного объема внутреннего регионального продукта. Соответственно существует статистически значимая регрессионная зависимость функции желательности инвестиций от функции желательности ВРП для всех федеральных округов РФ. Помимо функции желательности инвестиций в текущем периоде, в уравнение регрессии необходимо ввести также индекс инвестиционной активности в прошедшем периоде, а также функцию желательности индекса физического объема инвестиций в целом по регионам РФ.
На основе произведенных расчетов уравнение множественной регрессии имеет следующий вид:
¿инвест= -0,439+0,974^фж врп+0,310
Iинвест.актив+0,317dФЖинвест, (2)
Уравнение (21) объясняет 92,7 % дисперсии, что существенно превышает прогностические свойства полученного ранее уравнения (1) с одним предиктором. Конкурирующей моделью является уравнение регрессии:
¿инвест= -0,404+0,994ёфЖ врп+ 0,308
1инвест.актив+0,318^ФЖинвест —0,027 кудор_КЗ, (3)
в которое дополнительно введен коэффициент удорожания капитальных затрат.
Полученные результаты позволяют перейти к этапу построения междурегиональных регрессионных моделей для пяти выделенных кластеров по набору исходных переменных. С учетом спецификации регрессионных уравнений (2) и (3), в множество переменных включены: инвестиции в основной капитал на душу населения, руб. (Х^; ВРП на душу населения, руб. (Х2); коэффициент удорожания капитальных затрат (Х3); среднедушевые денежные доходы населения в месяц, руб. (Х4); удельный вес прибыльных организаций в общем числе организаций, % (Х5); удельный вес численности населения в трудоспособном возрасте в общей численности населения, % (Х6); удельный вес лиц с высшим образованием в численности занятых в экономике, % (Х7); сальдированный финансовый результат (прибыль минус убытки) деятельности организаций на душу населения, руб. (Х8). Результативной переменной приняты инвестиции в основной капитал на душу населения, руб. (У). Алгоритм множественной линейной регрессии предусматривал постепенное исключение статистически незначимых переменных, так что из первоначальных восьми «потенциальных» переменных в модели сохранялись переменные, наиболее существенно влияющие на прогнозируемый результат. Результаты регрессионного анализа (табл. 1), позволили сделать вывод, что для всех уравнений регрессии коэффициент детерминации, отражающий прогностическую ценность моделей, составил величину не менее 0,93. Это означает, что 93 и более процентов разброса инвестиций в основной капитал на душу населения объясняется введенными в уравнение регрессии переменными. Из восьми переменных нами были оставлены только четыре, которые оказывают существенную роль на формирование результативного признака.
Такими показателями стали: инвестиции в основной капитал на душу населения, руб. (ХО; ВРП на душу населения, руб. (Х2); удельный вес численности населения в трудоспособном возрасте в общей численности населения, % (Х6); сальдированный финансовый результат (прибыль минус убытки) деятельности организаций на душу населения, руб. (Х8).
Таблица 1 - Результаты регрессионного анализа инвестиционной активности и привлекательности кла-
В зависимости от кластера знаки и величина коэффициентов регрессии, как правило, существенно различаются. На основании 1-критерия основополагающим
стеров регионов ЦФО.
Переменная Коэф- фици- ент X- критерий Коэффи- циент детерми- нации Стан- дартная ошибка, руб.
Кластер 1
Свободный коэффициент -921,32 -1,231 0,930 586,21
Инвестиции в основной капитал на душу населения в предыдущий период -1,235 10,256
ВРП на душу населения -3,652 4,256
Удельный вес трудоспособного населения 0,329 0,025
Результат организаций на душу населения 0,987 2,387
Кластер 2
Свободный коэффициент -523,14 -0,956 0,946 685,39
Инвестиций в основной капитал на душу населения в предыдущий период -0,235 12,235
ВРП на душу населения -0,021 6,235
Удельный вес трудоспособного населения 0,298 2,394
Результат организаций на душу населения 1,235 0,021
Кластер 3
Свободный коэффициент 125,21 1,230 0,996 982,12
Инвестиций в основной капитал на душу населения в предыдущий период 0,325 16,235
ВРП на душу населения 2,203 7,568
Удельный вес трудоспособного населения -0,186 2,312
Результат организаций на душу населения 0,985 0,658
Кластер 4
Свободный коэффициент 956,23 5,231 0,967 1246,52
Инвестиций в основной капитал на душу населения в предыдущий период 1,235 14,298
ВРП на душу населения 1,012 3,235
Удельный вес трудоспособного населения -0,245 0,025
Результат организаций на душу населения 0,698 3,658
Кластер 5
Свободный коэффициент 869,12 1,253 0,999 865,24
Инвестиций в основной капитал на душу населения в предыдущий период 3,325 11,564
ВРП на душу населения 2,856 6,259
Удельный вес трудоспособного населения 0,946 1,652
Результат организаций на душу населения 5,236 4,412
является показатель инвестиций в основной капитал на душу населения и немаловажным можно считать показатель ВРП на душу населения. Результат моделирования логичен: наибольшее влияние на объем инвестиций в текущем году оказывает объем инвестиций в предшествующий период, т.е. в основном «работает» автокорреляционный фактор «прошлой» инвестиционной активности. Заметим, что с учетом различной размерности предикторов степень их влияния на результирующую переменную следует оценивать не по абсолютной величине коэффициента регрессии, а по значению 1;-критерия: большая величина 1-критерия характеризует большую статистическую значимость соответствующей переменной.
Таким образом, мы получили для каждого из кластеров определенные уравнения регрессии с статистически одинаковыми факторными признаками. Так, для первого кластера (Ивановская, Костромская, Тамбовская и Орловская области) уравнение выглядит следующим образом:
У = -921,32-1,235Х1 -3,652 Х2+0,329Х6 +0,987Х8. (4) Для второго кластера, включающего Брянскую, Калужскую и Рязанскую области, уравнение регрессии:
У = -523,14-0,235Х1 -0,021Х2+0,298Х6+1,235Х8. (5)
Для третьего кластера, включающего Владимирскую, Смоленскую, Курскую и Тверскую области, уравнение регрессии:
У = 125,21+0,325Х1+2,203Х2-0,186Х6+0,985Х8. (6)
Для четвертого кластера, состоящего из г. Москвы, Воронежской, Липецкой, Тульской и Ярославской областей, уравнение регрессии:
У = 956,23 +1,235Х1+1,012Х2-0,245Х6+0,698Х8. (7)
Для пятого кластера, состоящего из Московской и Белгородской областей, уравнение регрессии:
У = 869,12+3,325Х1+2,856Х2+0,946Х6+5,236Х8. (8)
В результате выполненного регрессионного анализа определены уравнения множественной линейной регрессии для однородных кластеров регионов, с достаточно высокой степенью точности аппроксимирующих зависимости объема инвестиций в основной капитал на душу населения от основных предикторов, среди которых первостепенную роль играет уровень данного показателя в предшествующий период. На втором месте по значимости выступает уровень валового регионального продукта на душу населения. Однако направленность влияний факторов может быть как позитивной (+), так и негативной (-). Направленность и степень влияния перечисленных факторов на объем инвестиций в значительной мере определяются характеристиками регионов внутри кластера. Выполненный прогноз следует расценивать в плане принятия соответствующих управленческих решений: содействовать благоприят-
ному прогнозу и противодействовать факторам, обусловливающим отрицательную динамику изменения объема инвестиций в основной капитал. Следовательно, полученные результаты, наряду со сформулированными и реализованными подходами, являются эмпирической и теоретической основой для дальнейших исследований в области методологии региональных особенностей инвестиционных процессов и прогнозирования экономического роста и развития регионов.
Список использованных источников
1 Абашева, О.В. Индикаторы социально-экономического развития в системе регионального мониторинга / О.В. Абашева // Социально-экономические и технические системы: Исследование, проектирование, оптимизация. - 2006. - № 4. -С. 24.
2 Абдуллин, И.И. Структурный и функциональный анализ региональной инвестиционной системы / И.И. Абдуллин // Вестник Татарского государственного гуманитарнопедагогического университета. - 2007. - № 9-10. - С. 122127.
3 Бондаренко, Ю.В. Макроэкономический подход к управлению функционированием и развитием региональной экономической системой / Ю.В. Бондаренко, А.В. Хатунцев // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2009. - №8. - С. 58-61.
4 Докальская, В.К. Методологические аспекты анализа региональных различий социально-экономического развития субъектов Федерации / В.К. Докальская // Федерализм. -2007. - № 4 (48). - С. 179-184.
5 Мироедов, А.А. Статистические показатели для оценки уровня развития региональных социально-экономических систем / А.А. Мироедов, А.А. Чуб // Вопросы статистики. -2007. - № 9. - С. 80-83.
6 Проклин, А.Н. Обоснование и прогнозирование региональных экономических процессов / А.Н. Проклин // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. - 2003. - №5. - С. 28-32.
7 Черкесов, Р.А. Оценка эффективности реализации региональных программ социально-экономического развития: как улучшить методику? / Р.А. Черкесов // Российский экономический журнал. - 2007. - № 11-12. - С. 118-119.
Информация об авторах Полянин Андрей Витальевич, кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой аграрная экономика, ФГОУ ВПО «Орловский ГАУ», тел. 8-920-287-20-81.
Коптева Наталья Алексеевна, кандидат технических наук, начальник планово-экономического отдела ФГОУ ВПО «Курская ГСХА».
Тимошко Александр Михайлович, соискатель ГОУ ВПО «Курский государственный университет».
