CC BY
35
Жемчужникова Ю.А.
ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет»
МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТЕЙ МЕЖДУ ПОКАЗАТЕЛЯМИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИМИ ИНВЕСТИЦИОННУЮ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ
В статье предложен подход к моделированию зависимостей между показателями, характеризующими инвестиционную привлекательность, позволяющий учитывать неоднородность данных, как по объектам наблюдения, так и по периодам времени. В результате моделирования выявлены показатели инвестиционного потенциала, оказывающие существенное влияние на инвестиционную активность и, в тоже время, охарактеризовано влияние показателей инвестиционного потенциала и инвестиционной активности на показатели инвестиционного риска.
Вопросы активизации инвестиционной деятельности с целью развития реального сектора экономики являются в настоящее время одними из важнейших. В инвестиционном секторе экономики Оренбургской области до 1990 года наблюдалось ежегодное наращивание объемов инвестиций в основной капитал. Структурные преобразования в экономике в 90-х годах проходили в условиях низкой инвестиционной активности хозяйствующих субъектов, их напряженного финансового положения. В 1995 г. индекс физического объема инвестиций в основной капитал в Оренбургской области составлял 98%. С 1999 года инвестиционная деятельность организаций несколько активизировалась, обозначились определенные позитивные тенденции: в 1999 г. инвестиции в основной капитал увеличились на 2,5%, в 2005 г. на 22,7%, в 2006 г. на 6% по сравнению с предыдущим годом. В последнее время наименьший объем инвестиций в основной капитал среди всех образований Оренбургской области наблюдался в районах, отраслевой специализацией которых являлась пищевая промышленность или сельское хозяйство, а наибольший - в крупных промышленных центрах, где получили развитие нефтедобывающая или газовая отрасли. Для харак-
теристики региональной неоднородности инвестиционного пространства Оренбургской области был рассчитан индекс концентрации Герфиндаля-Хиршманна (НН1) [3]:
HHI = £ (-+- -100)2
j=1 1
(1)
где к - количество административно-территориальных образований в регионе; г] - объем инвестиций в_)-м административно-территориальном образовании;
I - общий объем инвестиций в регионе. Теоретически максимальное значение индекса НН1, равное 10000, достижимо, когда весь объем инвестиций приходится на один муниципалитет. Минимальное его значение соответствует равномерному распределению инвестиций по 47-и муниципалитетам области (212,77=10000/47). В соответствии с методологией Госкомстата России показателем активности инвесторов выступают объем инвестиций в основной капитал. Распределения инвестиций по муниципалитетам, позволяют сделать вывод о достаточно высокой их концентрации в ограниченном числе образований: в 1995 г. наибольшая доля инвестиций в общем объеме приходилась на г. Оренбург, г. Орск, г. Новотро-
_ф_ HHI _и_ min HHI
Рисунок 1. Динамика индекса HHI
Года
ицк, Первомайский район; в 2006 г. наибольшая доля инвестиций приходилась на г. Бу-зулук, г. Новотроицк, г. Оренбург, Оренбургский район. Более отчетливо о тенденции роста концентрации инвестиций свидетельствует динамика индекса ННІ (рисунок 1).
Динамика индекса Герфиндаля-Хирш-манна за период с 1995 по 2006 гг. наглядно указывает на довольно высокий уровень концентрации инвестиций в основной капитал
в отдельных образованиях, с выраженной тенденцией к повышению. С 1995 по 1999 гг. индекс НН1 уменьшался, что вызвано слабой инвестиционной активностью в этот период. Неравномерное распределение инвестиций в последние годы объясняется тем, что, во-первых, существенная их часть стала направляться в те образования, где сосредоточены запасы нефти и газа, во-вторых, значительно ослабла регулирующая роль го-
Таблица 1. Модифицированные коэффициенты корреляции
Показатели ИП Переменная У1 У 2 У3 У4 У5 У6 У 7
Показатели, характеризующие инвестиционную активность у - объем инвестиций в основной капитал на душу населения, рублей 1 0,811 0,989 0,387 -0,513 -0,598 -0,555
у2 - ввод в действие жилых домов на 1000 человек населения, кв. метров общей площади 0,811 1 0,487 0,459 -0,588 -0,555 -0,753
у3 - объем промышленной продукции на душу населения, рублей 0,989 0,487 1 -0,402 -0,406 -0,625 -0,505
у4 - производство (реализация) скота и птицы, центнеров на душу населения 0,387 0,459 -0,402 1 -0,111 -0,356 -0,196
Показатели, характеризующие инвестиционный риск у5 - задолженность организаций по заработной плате, в процентах от общего фонда заработной платы -0,513 -0,588 -0,406 -0,071 1 0,531 0,699
у6 - удельный вес убыточных предприятий и организаций, в процентах от общего числа предприятий -0,598 -0,555 -0,625 -0,293 0,531 1 0,799
у7 - просроченная кредиторская задолженность предприятий, в процентах от общей задолженности -0,555 -0,753 -0,505 -0,317 0,699 0,799 1
Показатели, характеризующие инвестиционный потенциал -^11 - уровень официально зарегистрированной безработицы, в процентах -0,922 -0,277 -0,359 -0,233 0,074 0,205 0,120
•Х"1 2 - доля населения в трудоспособном возрасте в общей численности населения, в процентах 0,356 0,598 0,356 0,599 -0,269 -0,156 -0,599
Х1 з - доля лиц моложе трудоспособного возраста, в общей численности населения, в процентах 0,211 0,111 0,245 0,378 -0,136 -0,178 -0,136
Х1 4 - среднегодовая численность работников, занятых в сельскохозяйственном производстве, человек 0,373 -0,072 -0,498 0,738 0,581 0,379 0,204
х15 - среднегодовая численность работников, занятых в промышленности, человек 0,126 -0,571 0,698 -0,564 -0,546 -0,499 0,354
Х1 6 - число зарегистрированных иностранных рабочих на 1000 человек, человек 0,615 0,433 0,412 0,132 -0,239 -0,368 -0,289
х 21 - сальдированный финансовый результат (прибыль минус убыток) одного предприятия, рублей 0,833 0,497 0,412 0,332 -0,477 -0,448 -0,967
х22 - уровень рентабельности реализованной продукции сельского хозяйства в сельскохозяйственных организациях, в процентах 0,435 0,123 -0,319 0,399 -0,512 -0,548 -0,356
х2 3 - уровень рентабельности реализованной продукции организаций промышленности, в процентах 0,489 0,325 0,501 -0,365 -0,325 -0,499 -0,412
Х3 ! - оборот розничной торговли на душу населения, рублей 0,697 0,496 0,789 0,541 -0,682 -0,598 -0,474
Х3 2 - объем платных услуг на душу населения, рублей 0,455 0,238 0,112 0,211 -0,238 -0,256 -0,365
сударства, сократились государственные инвестиции на развитие региона. В результате существенная доля инвестиций стала аккумулироваться в отдельных, наиболее привлекательных муниципалитетах, что обусловило нарастание неоднородности инвестиционного пространства внутри региона.
Для анализа условий использования инвестиций в экономике традиционно применяется понятие «инвестиционная привлекательность» (ИП), которая является многоуровневой латентной категорией и характеризуется совокупностью признаков, отражающих сложившиеся на территории (в стране, в регионе) условия (экономические, политические, инфраструктурные, трудовые, финансовые и др.) и влияющие на ход инвестиционного процесса. В свою очередь она характеризуется такими категориями, как инвестиционная активность, инвестиционный потенциал и инвестиционный риск [4].
Для выявления факторов, оказывающих существенное влияние на инвестиционную активность и риск, применим нетрадиционный корреляционный анализ, поскольку показатели, характеризующие данные категории, представлены временными рядами, которые к тому же в большинстве случаев являются нестационарными. Информационную базу составили ряды годовой динамики за период с 1995 по 2006 гг. показателей, характеризующих инвестиционную привлекательность.
В таблице 1 представлены результаты расчетов модифицированных коэффициентов корреляции (2).
T
X^t Лх2t
r = -£=2-------------
mod T (2)
XKt Ax21\’
t=2
где Ax1t = xit - xit-i> i =1,2 •
Из приведенных результатов следует: ввод в действие жилых домов, объем промышленной продукции, уровень официально зарегистрированной безработицы, сальдированный финансовый результат одного предприятия тесно коррелируют с инвестициями в основной капитал; между вводом в действие жилых домов и просроченной кредиторской задолженностью предприятий существует тесная отрицательная связь ( rmod = -0,753); объем промышленной продукции коррелирует с удельным весом убыточных предприятий ( rmod = -0,625 ) и оборотом розничной торговли (rmod = 0,789); между просроченной кредиторской задолженностью и удельным весом убыточных предприятий существует тесная положительная связь (/•mod = 0,799) • При этом наиболее тесная связь между показателями соответствует текущему уровню. Исключение составили такие показатели, как задолженность организаций по заработной плате и удельный вес убыточных предприятий, которые коррелируют с показателями инвестиционного риска при единичном лаге.
Учитывая результаты нетрадиционного корреляционного анализа, построена рекурсивная система на основе панельных данных, получено (3).
У1 и = aі - 2556,603 x1 1tt +112,746 x16 tt + 0,004 x2 1 tt,
(1055,257) (57,805) ’ (0,001)
У 2,it =ai+ 0,002 Уи, + 10,675 X1.2,it - 0,008 X1.5,it ,
(0,0007) (1,921) (0,003)
y3,it = «, + 1,516 У1, it + 4,793 X1.5, it + 1,951 x3.1, it,
(0,559) (1,078) (0,799)
У4,it =ai+ 0,022 X1.2,it + 0,0001 X1.4,it,
(0,012) (0,00005)
2, t 1.4, t 1,5, t
(0,013) (0,001) (0,0002) (0,015)
1, t 3, t 5,
(2,091) (0,0001) (0,00004) (0,083)
A2 = 0,748
A2 = 0,916
A2 = 0,779
A2 = 0,802
x, 2.2, t A2 = 0,873
0,538 X2.2,it (0,047) - 0,0005 Х3 1і, (0,0002) , A2 = 0,935
y7it = 187,809- 0,048 y2it +1,015 y5it + 0,120 y6it-1 - 2,425 x12it - 0,000003 x21it, A2 = 0,864
(36,408) (0,021) (0,402) (0,042) (0,601) (0,00001)
5
6
Согласно тесту Хаусмана, для переменных л,у2,у3,у4,у5 предпочтение отдано моделям с фиксированными эффектами, а для переменных у6, у7 - моделям со случайными эффектами.
Анализ полученных результатов показал, что увеличение инвестиций в основной капитал ведет к росту ввода в действие жилых домов и объема промышленной продукции и существенно снижает удельный вес убыточных предприятий и организаций. Увеличение сальдированно-
го финансового результата предприятий приводит к снижению просроченной кредиторской задолженности и увеличению инвестиций в основной капитал. Рост оборота розничной торговли ведет к увеличению объема промышленной продукции и снижению удельного веса убыточных предприятий и организаций. Увеличение задолженности организаций по заработной плате в предыдущий момент времени приводит к росту убыточных предприятий и организаций.
Список использованной литературы:
1. Айвазян С. А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для ВУЗов. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022с.
2. Балаш В. А., Балаш О.С. Модели линейной регрессии для панельных данных: Учебное пособие / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. - М., 2002.-64 с.
3. Валиуллин Х.Х., Шакирова Э.Р. Неоднородность инвестиционного пространства России: региональный аспект. Проблемы прогнозирования 2004г. №1 стр. 157-165
4. Жемчужникова, Ю.А. Основные категории инвестиционного анализа//Развитие университетского комплекса как фактор повышения инновационного и образовательного потенциала региона: материалы Всероссийской научнопрактической конференции. - Оренбург, 2007.
