CC BY
45
РЕГИОНАЛЬНАЯ И МЕЖДУНАРОДНАЯ ЭКОНОМИКА
УДК 332.143:330.332.012
Т. А. Бурцева
Филиал Государственного университета управления в г. Обнинске ул. Курчатова, 21, Обнинск, 249031, Россия E-mail: [email protected]
МОНИТОРИНГ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ РЕГИОНА НА ОСНОВЕ ИНДИКАТИВНОЙ МОДЕЛИ *
В статье проведен мониторинг инвестиционной привлекательности Калужской области за период 2000-2007 гг. на основе разработанной автором индикативной модели, позволяющей отслеживать устойчивость, стабильность и изменчивость инвестиционной привлекательности региона, а также выделить влияние на нее таких факторов, как региональная эффективность, эффективность ведения бизнеса, инвестиционный и инновационный потенциал региона. В результате проведенного исследования доказано, что Калужская область с каждым годом укрепляет свои конкурентные позиции в ЦФО и в 2007 г. вышла в группу лидеров ЦФО по инвестиционной привлекательности.
Ключевые слова: мониторинг, инвестиционная привлекательность региона, индикативная модель, метод динамического норматива.
Инвестиционная привлекательность (investment climate) - составная часть маркетинга территорий в части оценки ее конкурентоспособности - современное и перспективное направление научных исследований в России и мире. Большинство экономистов придерживается точки зрения, что инвестиционная привлекательность есть обобщенная характеристика совокупности социальных, экономических, организационных, правовых, политических, социокультурных предпосылок, предопределяющих привлекательность и целесообразность инвестирования в ту или иную хозяйственную систему (экономику страны, региона, предприятия) [1. С. 52].
При построении оценок инвестиционной привлекательности территории для реализации ее мониторинга в современной науке используются три методологических подхода. Первый подход базируется на оценке динамики макроэкономических индикаторов, характеризующих развитие инвестиционных рынков. Второй подход основывается на оценивании инвестиционного потенциала и инвестиционного риска как его параметра. Третий подход основан на оценке набора факторов, влияющих на инвестиционный климат [2. С. 82-87]. Факторный подход оценивания инвестиционного климата наиболее соответствует большинству методологических требований, так как:
• учитывает многоуровневую конструкцию экономической системы страны;
• позволяет учесть взаимодействие многих факторов-ресурсов;
• базируется на использовании статистических данных, нивелирующих субъективизм экспертных оценок;
• позволяет использовать статистические методы для задачи оценивания инвестиционного климата [3. С. 9].
Инвестиционный климат хозяйственной системы характеризуется чрезвычайным динамизмом, поэтому для обеспечения эффективного управления инвестиционной привлекательностью хозяйственной системы необходима непрерывная интерпретация сигналов и выдача оповещений при возникновении ситуаций, требующих вмешательства, иначе - инвестиционный мониторинг. В «Государственной стратегии экономической безопасности Российской Федерации» среди мер, направленных на обеспечение экономической безопасности, назван
* Исследования выполнены при финансовой поддержке РГНФ и Правительства Калужской области в рамках научно-исследовательского проекта № 09-02-59209а/Ц «Инвестиционная привлекательность региона: концепт формирования и мониторинг развития ».
ISSN 1818-7862. Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2009. Том 9, выпуск 3 © Т. А. Бурцева, 2009
мониторинг, под которым понимается информационно-аналитическая система наблюдений за динамикой показателей 1. Мониторинг инвестиционного климата строится на практике по одной из моделей:
1) отслеживается состояние инвестиционного климата страны без выделения отдельных хозяйственных систем (одноуровневая модель);
2) мониторинг осуществляется как для страны в целом, так и для отдельных регионов и секторов (многоуровневая модель).
Эффективной для России является вторая модель, поскольку она позволяет учесть сходство и различия инвестиционных условий на уровне страны, региона, сектора; выявить эффекты инвестиционного климата страны, не сводящегося к совокупности инвестиционных климатов регионов и секторов; облегчить развитие системы мониторинга, так как учитывается возрастающая роль субъектов РФ в инвестиционной политике страны; упрощается управление системой мониторинга в рамках сбора, обработки и передачи информации, а также подготовки конкретных рекомендаций по улучшению инвестиционного климата на всех уровнях экономики страны [2. С. 88].
Мировая практика работы на рынках инвестиций имеет уже развитую систему мониторинга инвестиционной привлекательности отдельных рынков и объектов, регулярно публикуются оцениваемые экспертами рейтинги объектов инвестирования (Euromoney, Fortune, The Economist, Wires, Standart&Poor's).
Начиная с 1996 г. консорциумом «Эксперт-РА АК&М», получившим мировое признание, проводится рейтинг инвестиционной привлекательности регионов России 2. Однако из-за закрытости методики построения данные рейтинга сложно использовать для осуществления мониторинга инвестиционной привлекательности территории органами государственного управления. В табл. 1 приводится динамика оценок инвестиционного климата Калужской области по данным консорциума за 2000-2007 гг. Постоянными лидерами в ЦФО рейтинга консорциума «Эксперт-РА АК&М» являются Москва и Московская, область.
Таблица 1
Оценка инвестиционного климата Калужской области в 2000-2007 гг. консорциумом «Эксперт-РА АК&М»
Год Рейтинг Калужской области Лидеры рейтинга консорциума «Эксперт-РА АК&М» по характеру инвестиционного климата
2000 3В1 Москва, Московская, Белгородская
2001 3В1 Москва, Московская, Белгородская
2002 3В1 Москва, Московская, Ярославская
2003 3С1 Москва, Московская, Ярославская, Белгородская, Костромская, Ивановская, Орловская
2004 3В1 Москва, Московская
2005 3В1 Москва, Московская, Белгородская
2006 3В1 Москва, Московская, Белгородская
2007 3В1 Москва, Московская, Белгородская, Липецкая
1 Государственная стратегия экономической безопасности РФ (основные положения) //www.scrf.gov.ru/ documents/23.html.
2 http://raexpert.ru/raitings/regions
По данным табл. 1 инвестиционный климат Калужской области на протяжении всего периода анализа (кроме 2003 г.) классифицирован как 3В1 - «Пониженный потенциал - умеренный риск», т. е. данный рейтинг не отражает текущие изменения в динамике инвестиционного климата Калужского региона, а значит, его нельзя применять для решения задач мониторинга. Продемонстрируем наглядно наличие изменений в уровне инвестиционного климата Калужской области. Для чего рассчитаем оценки инвестиционной привлекательности регионов ЦФО по известной методике В. Е. Андреева [4], в которой используются не только экспертные рейтинги консорциума «Эксперт-РА АК&М», но и статистические показатели реальных объемов инвестиций в экономику территории (индекс физического объема инвестиций) и доли убыточных предприятий на территории. Результаты расчетов приведены в табл. 2, и на ее основе осуществлена группировка регионов ЦФО по уровню инвестиционной привлекательности (табл. 3). Как видим из табл. 3, начиная с 2005 г., инвестиционная привлекательность Калужской области постоянно растет, в 2007 г. регион перешел в группу регионов с наибольшим ее уровнем. Данный процесс не отслежен рейтингом консорциума «Эксперт-РА АК&М».
Таблица 2
Оценка инвестиционной привлекательности регионов ЦФО РФ (max = 34,2; min = 1,9)
^^^^^ Год Регион 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Калужская 22,3 18,2 16,6 17,4 16 22,9 20,8 25,8
Московская 24,9 19,8 29,6 28,7 27,3 20,2 27,4 27,6
Белгородская 21,2 28,1 17,2 26 25 29,7 29,5 24,9
Липецкая 24,8 24,1 19,8 25,2 25,9 19,2 27,1 21,8
Брянская 13,7 14,2 13,6 13,1 6,7 8,6 16,4 18,7
Владимирская 15,6 19,3 24,5 16,2 13,9 20,8 15,5 20,4
Воронежская 20,4 21,7 24,4 18,4 17,4 21,2 24,3 19,9
Ивановская 17,1 11,3 13,8 17,6 15,9 13,9 11 3,9
Костромская 10,5 8,3 9,7 6,1 18,6 8,9 5 5,7
Курская 10,8 13,6 20 9,6 17,7 11,5 14,1 15,9
Орловская 21,1 15,5 14,1 12,2 15,6 15,2 17,3 21,1
Рязанская 20,4 20,7 10,9 18,1 22,3 18,3 15,1 15,3
Смоленская 5,5 14,3 10,8 10,6 8 12,5 11,6 13,6
Тамбовская 10 15,8 14,5 15,9 12,4 13,3 18,1 20
Тверская 16,8 13,7 17,3 16,8 15,6 10,2 10,7 15,1
Тульская 22,5 11,2 16,3 20,3 14,1 23,9 15,4 15,3
Ярославская 17,9 29,1 19,9 23,3 26,7 28,4 16,8 16,1
Москва 28,6 24,4 27,4 26,4 24,5 25,3 28,8 22,8
На основе той же таблицы можно сделать вывод о том, что основными конкурентами Калужской области в ЦФО могут считаться на текущий момент Московская и Белгородская области.
Таким образом, разработка и практическая апробация индикативной модели мониторинга инвестиционной привлекательности региона является на современном этапе новой и актуальной задачей.
Таблица 3
Группировка регионов ЦФО по уровню инвестиционной привлекательности (в порядке убывания рейтинга внутри групп)
Группы регионов ЦФО по уровню инвестиционной привлекательности Год
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
С наименьшим уровнем 1,9 12,67 Курская Костромская Тамбовская Смоленская Ивановская Тульская Костромская Курская Костромская Тамбовская Смоленская Орловская Смоленская Курская Костромская Тамбовская Смоленская Брянская Смоленская Курская Тверская Костромская Брянская Смоленская Ивановская Тверская Костромская Костромская Ивановская
Со средним уровнем 12,67 23,44 Тульская Калужская Белгородская Орловская Воронежская Рязанская Ярославская Ивановская Тверская Владимирская Брянская Воронежская Рязанская Московская Владимирская Калужская Тамбовская Орловская Смоленская Брянская Тверская Курская Тульская Калужская Белгородская Орловская Воронежская Рязанская Ярославская Ивановская Тверская Владимирская Брянская Ярославская Тульская Воронежская Рязанская Ивановская Калужская Тверская Владимирская Тамбовская Брянская Рязанская Костромская Курская Воронежская Калужская Ивановская Орловская Тверская Тульская Владимирская Калужская Воронежская Владимирская Московская Липецкая Рязанская Орловская Ивановская Тамбовская Калужская Тамбовская Орловская Ярославская Брянская Владимирская Тульская Рязанская Курская Москва Липецкая Орловская Владимирская Тамбовская Воронежская Брянская Ярославская Курская Рязанская Тульская Тверская Смоленская
С наибольшим уровнем 23,44 34,21 Москва Московская Липецкая Ярославская Белгородская Москва Липецкая Москва Московская Липецкая Московская Москва Белгородская Липецкая Московская Ярославская Липецкая Белгородская Москва Белгородская Ярославская Москва Тульская Белгородская Москва Московская Липецкая Воронежская Московская Калужская Белгородская
Таблица 4
Перечень показателей мониторинга инвестиционной привлекательности региона
№ Фактор Название показателя
1 РЭ Численность населения региона
2 РЭ Доходы населения региона
3 РЭ Численность занятого населения в экономике региона
4 БЭ Среднесписочная численность работников, занятых на малых предприятиях региона
5 РЭ Общая численность безработных
6 РЭ Среднегодовая оплата труда работников региона
7 РЭ ВРП
8 ИП Среднегодовая стоимость основных фондов в экономике
9 ИП Основные фонды в экономике по остаточной стоимости
10 11 БЭ Число малых предприятий
БЭ Число организаций
12 БЭ Число убыточных организаций
13 ИП Внутренние затраты на исследования и разработки
14 ИП Валовое накопление основного капитала
15 БЭ Сальдированный финансовый результат деятельности организаций
16 РЭ Налоговые доходы бюджета региона
17 РЭ Доходы консолидированного бюджета региона
18 РЭ Расходы консолидированного бюджета региона
Общее количество экспертных и статистических факторов ИПР, называемых в литературе, более 140. При этом число учитываемых показателей колеблется от 9 в журнале Euromo-му до 381 в анализе Швейцарского Института развития менеджмента [1. С. 56]. На наш взгляд, при разработке модели, позволяющей получить интегральную оценку инвестиционной привлекательности региона (ИПР) с целью ее мониторинга, необходимо комплексно отразить влияние таких факторов как, инвестиционный и инновационный потенциал региона (ИП), эффективность использования ресурсов региона (РЭ) и эффективность ведения бизнеса на территории региона (БЭ). Выбор такого набора факторов позволяет в большей мере оценить влияние на инвестиционный климат деятельности государственной власти, учесть достигнутые уровни региональной эффективности и тем самым оценить качество управления территорией, а также отразить условия создания, ведения и развития предпринимательской деятельности на данной территории, что является определяющим при принятии инвестиционных решений частными инвесторами. При разработке модели в качестве абсолютных показателей ИПР использованы следующие показатели региональной статистики (табл. 4), которые предлагается рассматривать как абсолютные показатели факторов ИПР. На основе данных показателей для характеристики выбранных факторов ИПР предлагаются экономические коэффициенты как относительные показатели ИПР (табл. 5).
Для построения индикативной модели и получения обобщенных оценок ИПР использован метод динамического норматива, разработанный И. М. Сыроежиным на основе ранговой статистики. Его применение позволяет провести обобщение разнородных показателей, получить динамический ряд комплексных интегральных оценок, а также ряды динамики факторных приростов интегральной оценки по выбранным в динамический норматив показателям. Метод динамического норматива позволяет связать «разнообразие результатов хозяйственной системы с разнообразием принимаемых в ней решений» [5. С. 198]. Центральное звено метода - разработка нормативной модели. Нормативные модели - это модели, которые нацелены на достижение каких-то определенных состояний исследуемой системы. Целевые установки выражаются посредством упорядочивания базовых показателей, характеризующих систему по ее составляющим.
Таблица 5
Система показателей мониторинга инвестиционной привлекательности региона
Показатели инвестиционного и инновационного потенциала региона Показатели региональной эффективности Показатели эффективности ведения бизнеса
Название показателя Номер * Название показателя Номер Название показателя Номер
Среднедушевые доходы населения 2/1 Соотношение численности занятых и безработных 5/3 Доля занятых в малом бизнесе в численности занятых в экономике 4/3
Валовое накопление основного капитала на одного занятого 14/3 ВРП на душу населения 7/1 Доля оплаты труда в доходах населения 6/2
ВРП на одного занятого 7/3
Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВРП 14/7 Оплата труда на одного занятого 6/3 Численность занятых в малом бизнесе на одно малое предприятие 4/10
Доля налоговых доходов бюджета в ВРП 16/7
Доходы бюджета на одного занятого 18/3
Коэффициент годности основных фондов экономики 9/8 Доля оплаты труда в ВРП 6/7 Средняя оплата труда на одно предприятие 6/11
Региональная фондоотдача 7/8
Среднегодовая стоимость основных фондов на одну организацию 8/11 Стоимость основных фондов в экономике на одного занятого 8/3 Доля малых предприятий в числе организаций 10/11
Доля занятых в численности населения 3/1
Основные фонды по остаточной стоимости на одну организацию 9/11 Основные фонды в экономике по остаточной стоимости на одного занятого 9/3 Соотношение оплаты труда и финансового результата организаций 6/15
Валовое накопление основного капитала на одну организацию 14/11 Региональная фондоотдача по остаточной стоимости 7/9 Доля убыточных организаций 12/11
Доля валового накопления капитала в ВРП 14/7
Внутренние затраты на исследования и разработки на одну организацию 13/11 Доля внутренних затрат на исследования в ВРП 13/17
Соотношение доходов бюджета и населения 17/2
Расходы бюджета на душу населения 18/1
Примечание: приводятся номера показателей из табл. 4. Доходы бюджета на рубль ВРП 17/7
Расходы консолидированного бюджета на рубль ВРП 18/7
Доля налоговых доходов в доходах бюджета 16/17
Доходы бюджета на душу населения 17/1
Валовое накопление основного капитала на 1 руб. основных фондов 14/8
Валовое накопление основного капитала на 1 руб. основных фондов по остаточной стоимости 14/9
Сальдированный финансовый результат на организацию 15/11
Доля валового накопления капитала в финансовом результате организаций 14/15
Коэффициент покрытия расходов налоговыми доходами бюджета 16/18
Коэффициент покрытия расходов бюджета доходами бюджета 17/18
Объем налоговых доходов бюджета на одну организацию 16/11
Требуемое состояние системы считается достигнутым, если нормативный порядок показателей достигнут и поддерживается. По своему содержанию экономические показатели представляют отражение процессов, происходящих в хозяйственной системе в результате действий, выбранных в процессе принятия управленческих решений. Любое вновь принятое решение и, соответственно, изменение множества реализуемых действий находит свое отражение в дина-
мике экономических показателей. В соответствии с традиционно используемыми методами в качестве признака упорядоченности показателей в данном методе используются меры их динамики (индексы, коэффициенты роста). Ранжированный ряд мер движения показателей позволяет выразить динамику показателей в их взаимном отношении, т. е. позволяет оценить свойство системы, которое ни одним из показателей в отдельности оценено быть не может. Совокупность базовых показателей, характеризующих исследуемую систему по изучаемому свойству, упорядоченных по их коэффициентам роста так, что поддержание этого порядка в реальности обеспечивает получение наилучшего уровня этого свойства, называется динамическим нормативом системы по данному свойству [5. С. 54]. Такой нормативный порядок показателей представляет эталонную нормативную модель, которая может служить точкой отсчета при оценке фактического уровня этого свойства системы. Преимущества метода состоят в том, что он позволяет, во-первых, провести комплексную свертку неаддитивных экономических величин, отражающих различные аспекты функционирования системы (представленные в ординальной шкале измерения); во-вторых, получить интегральную оценку, которая является общесистемным показателем, характеризующим систему по изучаемому свойству в целом с учетом взаимосвязи явлений внутри нее; в-третьих, в динамическом нормативе каждый показатель сохраняет свою собственную роль и отсутствует эффект взаимопогашения «положительных» и «отрицательных» изменений, улавливаемых разными показателями [3. С. 30].
и и
Рис. 1. Алгоритм получения интегральных оценок
Алгоритм формирования модели в виде динамического норматива представлен на рис. 1 [3. С. 37]. Интегральной оценкой инвестиционной привлекательности региона (У) служит оценка близости фактического и нормативно установленного в модели упорядочивания коэффициентов роста (Кр) показателей. Она меняется в диапазоне от 0 до 1. У = 1, если все нормативно установленные соотношения темпов роста показателей фактически выполняются. Совпадение фактического и заданного в модели порядка показателей свидетельствует о наивысшем уровне реализации исследуемого свойства системы. У = 0, если фактический порядок показателей полностью противоположен нормативному порядку показателей в модели. Чем ближе У к 1, тем больше доля нормативных соотношений между показателями реализована в реальной действительности. У является обобщающей оценкой устойчивости инвестиционной привлекательности региона, так как характеризует степень приближения к эталону в данный момент. У от периода к периоду может расти или уменьшаться. При этом ее рост не означает, что произошли только положительные изменения, вызвавшие выполнение тех эталонных соотношений, которые ранее не выполнялись. Рост У может сопровождаться и новыми нарушениями соотношений, установленных в модели. Иначе говоря, выполнение в каком-то периоде эталонного соотношения между парой показателей не является гарантией неизменного выполнения этого соотношения в будущем периоде. В связи с этим наряду с оценкой устойчивости рассчитывается оценка изменчивости ИПР (И), характеризующая изменение структуры выполненных и невыполненных эталонных соотношений с точки зрения направленности изменений на реализацию заданных в нормативной модели целей. Оценка изменчивости характеризует переход от одного уровня реализации зафиксированных в нормативной модели целей к другому, выражает связь между приростом оценки устойчивости, порожденным изменениями в структуре движения показателей и величиной самих структурных изменений.
Таблица 6
Индикативная модель мониторинга инвестиционной привлекательности региона
№ Название показателя 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
1 Численность населения 0 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 1
2 Доходы населения 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
3 Численность занятых в экономике 1 -1 0 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 1
4 Среднесписочная численность работников, занятых на малых предприятиях 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1
5 Общая численность безработных 0 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1
6 Среднегодовая оплата труда работников 1 -1 1 -1 1 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 1
7 ВРП 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 -1 1 -1 1 1 1
8 Среднегодовая стоимость основных фондов 1 0 1 0 1 1 0 -1 0 1 1 -1 -1 -1 1 1 1
9 Основные фонды в экономике по остаточной стоимости 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 -1 -1 -1 1 1 1
10 Число малых предприятий 1 0 1 -1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1
11 Число организаций 1 0 1 -1 1 1 -1 -1 -1 0 1 -1 -1 -1 1 1 1
12 Число убыточных организаций 0 0 0 -1 0 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0
13 Внутренние затраты на исследования и разработки 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1
14 Валовое накопление основного капитала 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 -1 0 -1 1 1 1
15 Сальдированный финансовый результат деятельности организаций 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1
16 Налоговые доходы бюджета региона 1 -1 1 -1 1 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 1 1
17 Доходы консолидированного бюджета 1 -1 1 -1 1 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 0 1
18 Расходы консолидированного бюджета региона -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 -1 0
Эта оценка изменяется от —1 до 1. И = 1, если все выполненные в предыдущем периоде соотношения соблюдаются и в данном периоде. И = —1, если все изменения в структуре движения показателей носят негативный характер (уменьшают У). И = 0, если число перестановок показателей, обеспечивающих улучшение, совпадает с числом перестановок, ухудшающих уровень изучаемого свойства, или в случае неизменности этого уровня. Оценки У и И являются измерителями, независимыми друг от друга. У характеризует исследуемый уровень свойства системы в одном периоде, И оценивает структурные изменения при переходе от одного периода к другому. Интегральная оценка, отражающая совместное влияние этих процессов, называется интегральной оценкой стабильности ИПР (С). Таким образом, посредством этого метода создается модель, которая позволяет осуществлять контроль за состоянием исследуемого процесса (в нашем случае процесса изменения инвестиционной привлекательности региона) и проводить анализ эффективности мероприятий, направленных на его улучшение (т. е. осуществлять мониторинг инвестиционной привлекательности региона).
Для установления опосредованных связей показателей модели производится «-кратное умножение формализованной матрицы предпочтений на себя. Полученная матрица является индикативной моделью мониторинга инвестиционной привлекательности региона, она представлена в табл. 6.
На основе цепных коэффициентов роста базовых показателей, рассчитаны интегральные оценки инвестиционной привлекательности Калужской области и ее основных конкурентов в ЦФО Московской и Белгородской областей за 2000-2007 гг. 3 Динамика оценок приведена на рис. 2-4. На основе рис. 2 сделаны выводы.
1. Устойчивый рост ИПР, начиная с 2005 г., демонстрирует Калужская область, у ее конкурентов устойчивого роста не наблюдается.
2. В 2007 г. наивысший уровень устойчивости ИПР продемонстрировала Калужская область.
0,8 -|
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
п Калужская область 13 Московская область 1=1 Белгородская область
Рис. 2. Динамика оценок устойчивости ИПР
3 Регионы России. Социально-экономические показатели. 2004-2008: Стат. сб. // www.gsk.ru.
0,8 -| 0,6 0,4 0,2 0 1 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1
1_2001
2002 2003
00
200
□
200
200
п Калужская область п Московская области Белгородская область
Рис. 3. Динамика оценок изменчивости ИПР
Гк о
0,8
0,7 "
0,6 " —
0,5 "
0,4 "
0,3 " 1
0,2 " 1
0,1 " 1 —
0 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 п Калужская область0 Московская область0 Белгородская область
Рис. 4. Динамика оценок стабильности ИПР
На основе рис. 3 сделаны выводы.
1. Начиная с 2005 г. изменения ИПР Калужской области носят только положительный характер.
2. Изменения ИПР конкурентов Калужской области не имеют стабильно позитивного характера.
На основе рис. 4 сделаны выводы.
1. Стабильность ИПР Калужской области, начиная с 2005 г., постоянно растет, в отличие от ее конкурентов.
2. Наивысший уровень стабильности ИПР в 2007 г. наблюдается у Калужской области.
Проведя факторное разложение прироста оценки устойчивости Калужской области по показателям модели, выявлено, что в 2005 г., когда начался рост ее ИПР, значимо позитивно повлияли рост валового накопления основного капитала в экономике региона, увеличение объема сальдированного финансового результата деятельности предприятий, увеличение объема внутренних затрат на исследования и разработки. На рис. 5 представлена динамика влияния выделенных факторов на прирост оценки устойчивости ИПР Калужской области, на ее основе сделаны выводы.
• Стабильный рост ИПР Калужской области обеспечивается совместным положительным влиянием выделенных факторов ИПР.
• Снижение уровня ИПР в 2001 г. определено негативными процессами в бизнес среде.
• В 2002 г. негативно повлияли на уровень ИПР все выделенные факторы.
• В 2004 г. снижение ИПР связано со сферой государственного регулирования.
25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% -5,00% -10,00% -15,00%
2001 к 2000 2002 к 2001 2003 к 2002 2004 к 2003 2005 к 2004 2006 к 2005 2007 к 2006
2,17% -11,72% 21,57% -13,04% 11,21% 0,00% 2,53%
-11,59% -4,69% 9,80% 4,35% 5,17% 3,47% 2,53%
2,17% -3,91% 3,92% -7,25% 7,76% 6,25% 2,53%
I Влияние показателей региональной эффективности
Влияние показателей эффективности бизнеса
□ Влияние показателей
инвестиционного потенциала
Рис. 5. Динамика влияния факторов на прирост оценки У
Таким образом, на основе разработанной индикативной модели ИПР доказано, что Калужская область становится регионом-лидером ЦФО по ИПР, который с каждым годом укрепляет свои конкурентные позиции. Рост ИПР Калужской области обеспечивается совместными усилиями бизнеса и власти по эффективному использованию ее инвестиционного и инновационного потенциала.
Результаты анализа, проведенного на основе разработанной индикативной модели ИПР, конкретизируют результаты мониторинга консорциума «Эксперт-РА АК&М». Состоятельность полученных оценок ИПР подтверждается наличием между оценками устойчивости ИПР и оценками ИПР, рассчитанными по методике Андреева, значимой связи для Калужской и Московской областей.
Список литературы
1. Фоломьев А. Н., Ревазов В. Г. Инвестиционный климат регионов России и пути его улучшения // Вопр. экономики, 1999. № 9. С. 57-68.
2. Инвестиционный менеджмент: Учеб. пособие / Под ред. В. В. Мищенко. 2-е изд., пере-раб. и доп. М.: КНОРУС, 2008.
3. Бурцева Т. А. Оценка инвестиционного климата города: Учеб. пособие. М., 2004.
4. Андреев В. Е. Конкурентоспособность региона и методика ее оценки. М.: Инфра-М, 2001.
5. Сыроежин И. М. Теоретические основы анализа работоспособности (эффективности) хозяйственных систем: Учеб. пособие. Л.: ЛФЭИ, 1981.
Материал поступил в редколлегию 06.03.2009
T. A. Burtseva
MONITORING OF THE REGIONAL INVESTMENT CLIMATE BASED ON THE INDICATIVE MODEL
In this paper the author represents a indicative model for estimate of a region investment climate development dynamics. This model enables one to obtain the region's integral estimates de generalizing the currently used regional statistic indicators. The algorithm is also described for constructing such models using the Dynamic Normative Method developed by Russian researcher I. M. Siraejin on the base of rank statistics. The model has been tasted on the real data of Kaluga Region at period 2000-2007 years. In this paper the author represents conclusion on the base of estimates model that investment climate Kaluga Region stability grow from 2005 year. Growth factors of investment climate at Kaluga Region are regional management and a enterpraiship in regional economy.
Keywords: a region investment climate, the Dynamic Normative Method, monitoring, indicative model.
