Научная статья на тему 'Определение уровня инвестиционно-инновационной привлекательности региона'

Определение уровня инвестиционно-инновационной привлекательности региона Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
118
56
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КЛАСТЕР / АНАЛИЗ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ РЕГИОНА / РАНЖИРОВАНИЕ / ФАКТОРЫ / CLUSTER / ANALYSIS OF ATTRACTIVENESS OF THE REGION / RANKING / FACTORS

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Захарченко Виталий Иванович, Акулюшина Марина Александровна

В статье рассматривается возможность определения инвестиционно-инновационной привлекаельности регионов методом многомерного анализа с использованием программы STATISTICA. Определяется ряд факторов, характеризующих инвестиционную и инновационную деятельность в регионах за период 2008-2010 гг., исследуется влияние мирового финансового кризиса на изменение рейтинга регионов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Detection of attractiveness’s level for investment and innovation to the region

In the article it’s considered possibility to detect an attractiveness of investment and innovation to the regions by multivariate analysis method with using the Statistuca software. There is detected the range of factors are characterized the investment and innovation activity in the regions during 2008-2010 years and it is investigated the influence of the world financial crisis on changing the rating of the regions.

Текст научной работы на тему «Определение уровня инвестиционно-инновационной привлекательности региона»

УДК 330.322:338.45

ВИЗНАЧЕННЯ Р1ВНЯ ШВЕСТИЦШНО-ШНОВАЩЙНО1 ПРИВАБЛИВОСТ1

РЕГ1ОНУ

В.1. Захарченко, д.е.н., професор

Одеський нацюнальний утверситет 1мет 1.1. Мечникова, Одеса, Украта М.О. Акулюшина, ст. викладач Одеський нацюнальний полгтехтчний унгверситет, Одеса, Украта

Акулюшина М.О., Захарченко В.1. Визначення ргвня 1нвестицшночнновацтно1 привабливостг реггону.

В статп розглядаеться можливють визначення швестицшно-шновацшно! привабливосп регiонiв методом багатомiрного аналiзу i3 використанням програми STATISTICA. Визначаеться ряд факторiв, що характеризують iнвестицiйну та iнновацiйну дiяльнiсть у репонах за перiод 20082010 рр., дослiджуеться вплив свггово! фшансово! кризи на змiну рейтингу репошв.

Ключовi слова: кластер, аналiз привабливостi регiону, рангування, фактори

Акулюшина М.А., Захарченко В.И. Определение уровня инвестиционно-инновационной привлекательности региона.

В статье рассматривается возможность определения инвестиционно-инновационной привлекательности регионов методом многомерного анализа с использованием программы STATISTICA. Определяется ряд факторов, характеризующих инвестиционную и инновационную деятельность в регионах за период 2008-2010 гг, исследуется влияние мирового финансового кризиса на изменение рейтинга регионов.

Ключевые слова: кластер, анализ привлекательности региона, ранжирование, факторы

Akuliushina M.O., Zaharchenko V.I. Detection of attractiveness's level for investment and innovation to the region.

In the article it's considered possibility to detect an attractiveness of investment and innovation to the regions by multivariate analysis method with using the Statistuca software. There is detected the range of factors are characterized the investment and innovation activity in the regions during 2008-2010 years and it is investigated the influence of the world financial crisis on changing the rating of the regions.

Keywords: cluster, analysis of attractiveness of the region, ranking, factors

Питання розвитку швестицшно1 дiяльнос-п являеться одним iз прюритетним, особливо у розрiзi репонального розвитку економiки краши. Економжа кожного репону е стрижнем юнування та розвитку держа-ви. Вщ рiвня розвитку економiки репону залежить добробут мюцевого населення, надходження до мiсцевого та державного бюджепв, i як наслвдок -соцiальна та iнфраструктурна сфера репону та вае1 держави. Питання формування швестицшно1 привабливостi краши, репону чи певно! територп для бiзнесу, являються на сьогоднi найбiльш актуальними.

Аналiз останнiх дослiджень та публiкацiй

Багато вичизняних економiстiв таких як О. Амоша, Б. Буркинський, В. Захарченко, О. Кузьмш, В. Осипов, С. Харiчков, С. Фiлиппова, Н. Чухрай та ш. у сво!х наукових працях присвя-чують значну увагу проблемам репонального розвитку та аспектам швестицшного потенщалу регiонiв [1-3]. Велика шльшсть статей, публiкацiй, монографiй стосовно визначення та покращення швестицшно1 привабливосп краши та регiонiв не дае можливосп усунути регiональнi диспропорцп розвитку. Недолшом iснуючих методiв е враху-вання загальноекономiчних факторiв, та втрата таким чином факторiв, що враховують специфiку кожного регiону.

Постановка завдання

Актуальними залишаються питання визначен-ня територiй в Укра1ш, яш потенцiйно швести-цiйно привабливi, а також пошук тих швестицш-но-непривабливих регiонiв, що потребують невщ-кладних заходiв, спрямованих на полiпшення !х iнвестицiйного клiмату.

Метою до^дження е визначення основних напрямшв розвитку швестицшно-шновацшно1 привабливостi укра1нських регiонiв у тслякризо-вий перiод та в рамках реформ впроваджуваних Урядом краши.

Основний матерiал

Вибiр з регiонiв найбшьш швестицшно-шнова-цiйно привабливого проводиться в бшьшосп випадк1в при 1хньому рангуванш. До критерпв

оцшки вщносяться показники загальноекономiч-ного розвитку репону, рiвня розвитку ринкових вiдносин i комерцшно1 iнфраструктури, демогра-фiчна характеристика репону, природно-ресурс-ний потенцiал, рiвень iнституцiонального розвитку, рiвень ризишв. Шляхом максимiзащl iндивiду-альних оцшок аналiтичних показник1в на регю-нальному рiвнi й перебування максимального штегрального показника проводиться розрахунок усiх варiантiв оцiнок швестицшно1 привабливостi i вибiр максимального показника. У пiдсумку для кожного репону розраховано шдивщуальний показник штегрально! оцiнки швестицшно-шнова-цшно1 привабливосп. Потiм проводиться ранжу-вання уах варiантiв пiдсумкових оцiнок, як1 е iнтегральними узагальнюючими показниками швестицшно1 привабливосп окремо взятого регю-ну i вибираеться максимальний показник. Вiн буде включати iнтегральну оцiнку i вказувати на швес-тицiйно привабливу сферу вкладення капiталу [1].

Отриманi результати в процеа штегрально1 оцiнки швестицшно-шновацшно1 привабливостi регiону дозволяють визначити напрямки прюри-тетного iнвестування й економiчного розвитку пiдприемств регiонiв, що визначають науково-технiчний прогрес.

Для виправлення дано1 ситуацп ряд вичизня-них авторiв використовуе для аналiзу та визначен-ня привабливостi регiонiв за низкою факторiв багатомiрний аналiз, а саме кластерний, за допо-могою програмно-обчислювано1 системи STATISTICA [4].

Кластерний аналiз (англ. Data clustering) - це задача розбиття задано1 вибiрки об'ектiв (ситуа-цiй) на тдмножини, що називаються кластерами, так, щоб кожен кластер складався з схожих об'ек-тiв, а об'екти рiзних кластерiв iстотно вiдрiзняли-ся. Завдання кластеризаци вiдноситься до статис-тично1 обробки, а також до широкого класу зав-дань навчання без вчителя. Кластерний аналiз — це багатовимiрна статистична процедура, яка виконуе збiр даних, що мiстять шформацш про вибiрку об'ектiв i попм упорядковуе об'екти в порiвняно однорщш групи - кластери (Q-класте-ризация, або Q-технiка, власне кластерний аналiз).

Основна мета кластерного аналiзу - знаход-ження груп схожих об'екпв у вибiрцi. Спектр застосувань кластерного аналiзу дуже широкий: його використовують в археологи, антропологи, медицинi, психологи, х1ми, бюлоги, державному управлiннi, фшологи, маркетингу, соцюлоги та iнших дисциплшах. Однак унiверсальнiсть засто-сування привела до появи велико1 кiлькостi несушсних термiнiв, методiв i пiдходiв, що ускладнюють однозначне використання i несупе-речливу iнтерпретацiю кластерного аналiзу [4].

Якщо аналiз даних передбачае використання велико1 кiлькостi взаемопов'язаних ознак, доцшь-но застосувати спецiальнi методи та алгоритми багатовимiрноl статистики. Цi методи потребують значних обчислень, для ефективного застосування яких необхiдно мати обчислювальну технiку та

спещальне програмне забезпечення. Серед мето-д1в багатовим1рно1 статистики найуживашшими е методи факторного та кластерного анал1зу.

Суть факторного анал1зу полягае в тому, що групу сильно скорельованих ознак можна поясни-ти та описати невеликою шльшстю прихованих (латентних) фактор1в, як1 безпосередньо не спостер1гаються, але визначають значення ознак ц1е! групи.

Алгоритми кластерного анал1зу дають змогу под1лити сукупшсть об'ект1в на однор1дн1 за пев-ним формальним критер1ем под1бност1 групи (кластери). Основною властив1стю цих груп е те, що об'екти, яш належать одному кластеру, бшьш под1бш м1ж собою, н1ж об'екти з р1зних кластер1в. Таку класиф1кац1ю можна виконувати одночасно за досить великою шльшстю ознак. Таких як показники, що характеризують р1вень соц1ально-економ1чного розвитку адм1н1стративних район1в кра1ни: шльшсть населення, к1льк1сть безроб1тних, протяжн1сть шосейних дор1г, к1льк1сть квадратних метр1в житла на одну людину тощо. Таке групу-вання може бути ефективно проведене методом кластерного анал1зу, оск1льки при такому групу-ванн1 враховуеться i узагальнюеться велика к1ль-к1сть показнишв [4].

Результатом кластеризац^' е групи об'екпв, об'еднаш за певною характеристикою чи характеристиками. Однак щ результати можуть бути штерпретоваш по-рiзному. Зокрема, при аналiзi результапв соцiологiчних дослiджень рекоменду-еться здшснювати аналiз iерархiчними методами, наприклад методом Уорда, при якому всерединi кластерiв оптимiзуеться мiнiмальна дисперсiя i в результап створюються кластери приблизно рiв-них розмiрiв. В якостi мiри вiдмiнностi мiж кластерами використовуеться квадратична евкль дова вiдстань, що сприяе збiльшенню контраст-ностi кластерiв.

Отже, для ефективного використання на мате-матичних методiв статистичного аналiзу для визначення iнновацiно-iнвестицiйного рейтингу регiонiв необхiдно в першу чергу визначити фак-тори, яш будуть характеризувати 1'х швестицшно-iнновацiйну привабливiсть. Цi данi будуть явля-тись латентними показниками для проведення багатомiрного аналiзу [4].

Серед таких, що найбшьше визначають еконо-мiчний стан регiону та його швестицшно-шно-вацiйний розвиток були запропоноваш наступнi:

— iндекс ВРП на душу населення;

— вдекс доходу на 1-го працюючого в регюнц

— iндекс обсягу П11 на одного працюючого;

— обсяг залучених П11 за рiк в млн.грн.;

— iндекс частки iнвестицiй в основний каттал в

ВРП;

— iндекс iнновацiйно-активних пiдприемств у

загальнiй шлькосп зареестрованих у регiонi;

— вдекс участi регiону у формуваннi ВДВ ;

— ВДВ репону;

— iндекс експорту у ВРП;

— обсяг ВРП у млн.грн.;

— частка 1ОК за рахунок шоземних iнвесторiв;

Багатомiрний аналiз дае змогу ощнювати об'екти за рiзними ознаками, привiвши !х до единого виду за допомогою процедури стандартизации Загальний алгоритм проведения багатомiрного аналiзу представлений у виглядi схеми (рис. 1).

Таким чином тсля проведения стандартизацп визначаеться еталон по кожному iз обраних для оцшки показнику. Пiсля визначення еталону проводиться процедура ранжування.

— iндекс виробничого потенцiалу промислових пiдприемств.

Для оцiнки швестицшно-шновацшо1 привабли-востi регiонiв за визначеними ознаками необхщно також враховувати перiод аналiзу та економiчну ситуацiю в кра1ш. Це дасть змогу iнтерпретувати отримаш у ходi аналiзу результати [5].

Так тд час проведення кластерного аналiзу швестицшно-шновацшно1 привабливостi регiонiв за 2008 рш ранги визначились наступним чином (таблиця 2).

Таблиця 1. Вихiднi даш для оцiнки швестицшно-шновацшо! привабливостi репону

Регiон iBPn iвдв inii П11, млн. грн ВДВ млн.грн ^тн-акт iввед. експл. iексп ВРП, млн.грн ^iок/iноз. iвир.пот

АР Кр. 13,88 3,70 790,46 726,2 25647 0,08 79,6 79,6 27365 4,6 0,17

Вшн. 12,02 2,68 210,31 152,6 18597 0,17 91,4 91,4 20094 2 0,20

Волин. 12,34 1,69 894,66 392,4 11743 0,13 108,4 108,4 12784 0,5 0,26

Днiпр. 30,80 13,2 0 1857,2 2934,3 91514 0,07 103,8 103,8 104687 0,7 0,45

Дон. 25,92 14,8 8 633,63 1355,2 103145 0,09 118,0 118,0 117646 4,3 0,40

Житом. 11,50 2,00 305,53 173,6 13870 0,18 112,1 112,1 15008 2,4 0,28

Закарп. 10,63 1,78 625,32 345,3 12368 0,16 111,9 111,9 13208 1,7 0,14

Запор. 23,16 5,30 895,34 761,4 36717 0,08 98,6 98,6 42445 3,4 0,48

1вано-Фр. 12,93 2,29 710,83 385,2 15874 0,39 113,4 113,4 17883 2,8 0,34

Кшв.-ка 20,54 4,58 1361,1 1083,6 31727 0,14 135,9 135,9 35687 9,6 0,25

Кiров. 13,43 1,88 120,45 55,3 13045 0,17 106,6 106,6 13961 1,2 0,19

Луган. 18,25 5,30 289,20 309,1 36732 0,14 96,2 96,2 42985 1,6 0,42

Львш. 13,88 4,68 706,18 771,5 32436 0,17 116,6 116,6 35534 7,3 0,21

Микол. 16,13 2,57 249,41 136,8 17829 0,15 105,1 105,1 19410 0,2 0,38

Одеська 19,62 6,36 825,34 880,8 44079 0,07 106,8 106,8 46994 5 0,15

Полтавська 22,37 4,16 531,95 367,9 28878 0,13 93,9 93,9 34118 4,5 0,35

Рiвнен. 12,22 1,85 487,55 233,1 12843 0,16 68,0 68,0 14074 6,2 0,46

Сум.-ка 13,54 2,17 331,98 180,5 15038 0,13 107,5 107,5 16210 3,2 0,31

Терноп. 9,67 1,44 120,03 51 9984 0,21 100,1 100,1 10618 1,3 0,19

Харкiв. 21,24 7,88 973,9 1278,7 54632 0,15 41,4 41,4 59389 2,9 0,13

Херсон. 11,90 1,77 307,9 156,2 12278 0,10 122,8 122,8 13174 2,3 0,20

Хмельн. 11,89 2,14 217,0 129 14813 0,06 99,6 99,6 16061 0,4 0,32

Черкас. 14,52 2,49 300,1 175 17282 0,14 79,9 79,9 19101 3,9 0,32

Чертв. 9,77 1,23 134,4 51,2 8494 0,19 119,6 119,6 8833 1,5 0,14

Чернiг. 13,13 1,99 172,7 86,6 13796 0,22 109,2 109,2 14918 1,2 0,33

1. Вщб1р ознак-симптом1в латентного показника й формування матриц Х

' I

2. Визначення й облж статистичних ваг^ вдабраних ознак-симптом1в

I

3. Стандартизащя ознак-симптом1в [ перехщ до матрищ Z

I

4. Завдання еталона

I

5. Виб1р метрики вщсташ

I

6. Розрахунок вщсташ d¡ м1ж вама об'ектами [ еталоном

Рис. 1 Алгоритм оцшки латентного показника на базi функцп вщсташ

Таблиця 2. Ранжування репошв за швестицшно-шновацшною приваблив1стю методом кластерного

анал1зу, 2008 рж

Регiон di Ранг

Донецька 6,45 1

Днiпропетровська 6,47 2

Ки'вська 8,23 3

Запорiзька 8,61 4

Львшська 9,08 5

Одеська 9,13 6

Полтавська 9,25 7

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Луганська 9,43 8

Харювська 9,55 9

Iвано-Франкiвська 9,61 10

АР Крим 10,58 11

Микола'вська 10,68 12

Сумська 10,69 13

Черкаська 10,79 14

Рiвненська 10,81 15

Закарпатська 10,86 16

Житомирська 10,89 17

Чертпвська 10,94 18

Волинська 10,95 19

Вiнницька 11,25 20

Херсонська 11,48 21

Юровоградська 11,49 22

Тернопiльська 11,81 23

Чернiвецька 11,83 24

Хмельницька 11,89 25

При цьому до кластеру л1дер1в увшшли два репони: Донецький та Дшпропетровський, тобто репони i3 чгтко вираженим промисловим напрям-ком розвитку. До наступного кластеру увшшли 8 репошв якi також розподiляються за даними на наступш 3 групи: тi, що слiдують за лвдером, регiони посередньо' швестицшно-шновацшно' привабливостi та репони, що мають рiвень при-вабливостi нижче середнього рiвня. Таким чином до групи слщуючих за лщером входили: Ки'вська, Запорiзька та Львiвська областi, до групи середнього рiвня - Одеська та Полтавська, а до рiвня нижче середнього - Луганська, Харшвська та 1вано-Франшвська.

Решта 15 регiонiв за методом кластеризацп потрапили до найбшьшого кластеру - аутсайдерiв. Але буде доречним розподшити ii також на групи:

— аутсайдерiв, що розвиваються;

— аутсайдерiв, що знаходяться у сташ стагнацп чи занепаду.

До першо' ввшшли наступнi регiони: АР Крим, Микола'вська, Сумська, Черкаська, Рiвненська, Закарпатська, Житомирська та Чернiгiвська облас-тi. До групи вщстаючих аутсайдерiв: Волинська, Вшницька, Херсонська, Кiровоградська, Терно-пiльська, Чершвецька та Хмельницька областi.

Необхiдно зазначити, що при аналiзi регiонiв не включались мюта Ки1'в та Севастополь.

Як видно iз проведеного аналiзу до групи лще-рiв 2008 року увшшли репони, що найбшьш кон-центрованi на промисловому розвитку. Така ж тенденщя спостерiгаeться i в групi «слщуючих за лщером». Виключенням може бути Львiвщина,

але на формування позитивного потенцiалу впли-нув розвиток туристичних об'eктiв (спещальних економiчних зон) та початок у 2008 рощ фшансу-вання об'екпв до £вро-2012.

Одеський регiон входить в групу середнього рiвня, яш можна також охарактеризувати як групу сталого розвитку. На користь привабливосп для iнвесторiв сприяе унiкальне поеднання туристич-но-курортного центру iз промислово-орiентова-ним мегаполiсом де розвиваються металосервюна, машинобудiвельна та транспортно-логiстична галузi. Полтавський регiон за дослiджуваний перiод характеризувався досить стабшьними показниками економiчно-соцiального розвитку.

Незначш коливання у показниках економiчно-го стану вплинула на результати ранжування у Луганськ1й, Харк1вськ1й та 1вано-Франк1вськ1й областях. При цьому необхщно зазначити, що Луганська область входить до основних експорт-но-орiентованих (36,9%), також в даному репош активно розвиваеться легка промисловють та металургiя. Харк1вський регiон - промисловий осередок Укра'ни, де сконцентовано виробництво як у машинобудiвнiй, транспортнш сферi, так i фармацевтичнiй, харчовш, логiстичнiй, шформа-цiйнiй та ш. Харк1вська область е лiдером кластеризацп у сферi високих технологш, що поясню-еться li високим науково-технологiчним потенща-лом ще з чаав СРСР. Також в 1вано-Франшвськш областi дiе вiдомий Тисменицький хутряний кластер на базi ВАТ «Хутрофiрма Тисмениця» [1].

Стосовно групи аутсайдерiв можна зробити наступнi висновки:

— данi обласп поступаються в першу чергу за piBHeM зростання шновацшно! та швестищйно! активностi;

— значнi перешкоди на шляху впровадження та освоения швестицшних коштiв знижуе piвeнь пpивабливостi репошв;

— падiния тeмпiв промислового виробництва;

— вiдсутнi концeнтpацiя на потенцшно привабли-вих галузях та ресурсах репошв;

— невисок темпи peалiзацil кластерно! форми господарювання та ш

Нeобхiдно також врахувати той факт, що саме з 2008 року розпочались кpизовi явища як1 викли-

Склад кластеру лiдepiв залишився без змш Донецька та Днiпpопeтpовська обласп Але поpiв-няно iз докризовим перюдом Донецький peгiон перейшов на щабель нижче та посiв друге мюце. А от в склащ кластepiв «середнячков» та «аутсай-дepiв» вiдбулись суттевi змiни (таблиця 4).

Як видно з представлено! таблиц ряд репошв втратили сво! позицп внаслiдок зниження piвнiв виробництва, зниження темтв виробництва та peалiзацil продукцп, зниження залучення та освоення швестицшних кошпв, падiння piвня доходу населення. Таким чином pозподiлeння за кластерами репошв мало наступний вигляд (таблиця 4):

— Харк1вський репон завдяки високим темпам виробництва та залучення швестицшних кошпв утримав сво! позицп та навиъ увiйшов в групу «слщуючих за л1дером» [4];

кали негативш тенденцп в eкономiчнiй сфepi внаслiдок свггово! фшансово! кризи. Негативш тенденцп продовжувалисъ i в наступних роках. Криза 2008-2009 рошв вщкинула Украшу в еконо-мiчному розвитку на калька рок1в назад, вщдалив-ши тepмiн li виходу з трансформацшно! кризи 1990-х рошв, в кращому випадку, до друго! поло-вини нинiшнъого дeсятилiття.

Ситуащя в eкономiчному розвитку peгiонiв вплинула на змiну peйтингiв. Пpовiвши анал1з за вказаними вище показниками та прорангувавши отpиманi резулътати у 2009 рощ виявлеш наступнi змiни (таблиця 3).

— також покращив свш показник Полтавсъкий peгiон змiнивши 7-му позицш на 5-ту;

— Одеський peгiон утримав попepeднi досягнен-ня у загальному рейтингу, незважаючи на коливання та нeгативнi змiни у цей перюд у всiх сферах господарювання;

— на три щаблi нижче перейшов Львiвський peri-он, це викликано в першу чергу вщсутшстю значного виробничого комплексу, зниженням piвня валового peгiоналъного продукту та зниження темтв залучення швестицшних кошпв;

— дещо покращили сво! позицп вщносно 2008 року Кримський та 1вано-Франшвський репо-ни, але вони залишились в кластepi «нижче середнього piвня»;

— найпомiтнiша змша у кластepi «аутсайдери» вiдбуласъ за рейтингом Хмельницького репо-ну, який змiнився на 10 пунктiв поpiвняно iз

Таблиця 4. Ранжування peгiонiв за швестицшно-шновацшною пpивабливiстю методом кластерного

аналiзу, 2009 piк

Рeгiон di Ранг

Дншропетровська 7,62 1

Донецька 8,91 2

Хаpкiвсъка 8,93 3

Кшвська 9,79 4

Полтавська 10,49 5

Одеська 10,54 6

Заж^зька 10,58 7

Львшська 10,80 8

Iвано-Фpанкiвсъка 11,13 9

АР Крим 11,28 10

Луганська 11,45 11

Миколашська 11,54 12

Сумська 11,66 13

Черкаська 11,72 14

Хмельницька 11,76 15

Закарпатська 11,83 16

Рiвнeнсъка 11,87 17

Чepнiгiвсъка 12,16 18

Волинська 12,21 19

Житомирська 12,25 20

Вiнницъка 12,38 21

Херсонська 12,48 22

Кipовогpадсъка 12,74 23

Тepнопiлъсъка 12,80 24

Чертвецька 13,0 25

2008 p0K0M, ^ noacHroeTbca thm, ^o BHacjigoK KpH3H HaHÖi^bme nocTpa^gajH rajy3i noB'a3aHi i3 eKcnopToopieHToBaHHM внpo6ннцтвoм Ta 3a^yHeHHHM iHBecm^HHHx KomTiB iHBecTopiB. TaKHM hhhom Ha $orn 3arajbHoro nagiHHa bh-po6HHnoro noTeH^any rnmux perioHiB, TeMnu nagiHHa y XMenbHH^KoMy 3MiHHjHcb HecyTTe-

bo, ^o go3BojHjo perioHy yBirnu go rpynu «ayrcangepiB, ^o po3BHBaroTbca»; — pemTa perioHiB gaHoro KjacTepy 3MiHMBanH cboi no3H^l Ha 1 nyHKT, a6o B3araji 3ajHmajHcb Ha nonepegHix noKa3HHKax 3arajbHoro po3BHTKy perioHiB.

Ta6nu^ 4. 3MiHa no3H^l KjacTeproa^l perioHiB (2009 p. nopiBHaHo 3 2008 p.)

KnacTep PerioHH Mio^e 3a 3MiHa peftTHHry 3MiHa

peHTHHroM b BigHocHo пoзнцiн

2009 p. 2008 p. (nyHKTiB)

^mEPH ^HinponeTpoBcLKHH 1 A 1

,Цoнeцbкнн 2 + 1

CEPEflHbOrO PIBH3:

«Crngyroni 3a jigepoM» XapKiBcbKHH 3 X 6

khibclkhh 4 I 1

nojiTaBcbKHH 5 2

«nocepegHtoro piBHa OgecLKHH 6 -

po3BHTKy» 3anopixcLKHH 7 - 3

«PiBeHb HHxne .hlb iB cLKHH 8 i 3

cepegHboro» ib . -OpaHKiBcbKHH 9 I 1

KpHMcbKHH 10 + 1

AyTCAH^EPH:

«Ti, ^o po3BHBaroTbca» ^yraHcbKHH 11 i 3

МнкoJalвcLKнн 12 - -

CyMcbKHH 13 - -

^epKacbKHH 14 - -

XмeJLHнцbкнн 15 10

3aкapпaтcLKнн 16 1 -

PiBHeHcbKHH 17 T 2

^epHiriBcbKHH 18 - -

«CTagil 3aHenagy Bojhhclkhh 19 - -

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

(cTaraa^l)» ^htomhpclkhh 20 1

BiHHmbKHH 21 1

XepcoHcbKHH 22 1

KipoBorpagcbKHH 23 1

ТepнoпiJLCLKнн 24 1

^epнiвeцbкнн 25 1

nogi6Ha cmya^a BigHocHo iHBecm^HHo-iHHo-Ba^HHol npHBa6^HBocTi 36eperaacb i b 2010 poцi. Ba^^HBHM ^aKTopoM BnjHBy bhhbhbcs Kypc, ^o o6paja oHoB^eHa «BepxiBKa» gep^aBH Ta nonaTOK ^nol HH3KH co^aflbHo-eKoHoMiHHHx pe^opM [4]. OgHaK caMe ^h nepiog 3acjyroBye Ha BH3HaneHHa nonaTKy Bigpog^eHHH eKoHoMiKH KpaiHH b ^noMy Ta perioHa^bHoro po3BHTKy (Ta6juua 5).

3MiHy cKjagy KjacTepiB y 2010 poцi npogeMoH-cTpyeMo b Ta6flH^ 6.

^k BHgHo i3 npegcTaB^eHoro aHaji3y HaaBHi cTpyKTypHi npo6jeMH iHBecm^HHo-iHHoBa^HHHx npoцeciв y perioHax b cyKynHocTi 3 giero kph3obhx npH3Be^H go noraH6neHHa gucnponop^H b o6carax i cTpyKTypi iHBecm^HHHx noToKiB Ta piBHa ix iHBecm^HHo-iHHoBa^HHoi npHBa6flHBocri. XapaKTepHHMH e nepeBa^aHHa perioHiB ge 3HanHa nacTKa KaniTajoBKjageHb npuxogHTbca Ha rajy3i 3i mBHgKHM o6opoTOM KaniTajy (^rnaHcoBoMy ceKTopi,

c$epi nocjyr), go rany3eH nEK Ta MeTajypril, BHnepeg^aroHHH npupicT iHBecm^H y ogHHx perioHax Ha $orn nogajbmoro 3HH®eHHa iHBecm^HHol npHBa6^HBocTi pemTH perioHiB. O6caru 3anyneHHx y perioHH iHBecm^HHHx pecypciB npaMo 3ane®aTb Big eKoHoMinHoro noTeH^any, 3a6e3neneHocri npupog-hhmh pecypcaMH, piBHa po3BHTKy nrogcbKoro Kani-Tajy. 3 iHmoro 6oKy, HegocTaTHicTb iHBecTH^HHHx pecypciB cnpHHHHae ^e 6ijbme 3By®eHHa mo®jh-BocTen c^a6opo3BHHeHHx perioHiB rpynu «AyrcaH-gepu», ^ogo 3gincHeHHa cTpyKTypHHx nepeTBopeHb eKoHoMiKH Ta BHpimeHHa co^anbHHx 3aBgaHb.

Thm He MeHme, iHBecm^HHo-iHHoBa^HHHH pe-cypc (aK BHyTpimHin, TaKi i 3oBHimmH) 6yB i 3ajH-maeTbca BaroMHM hhhhhkom aKTHBi3a^l eKoHoMm-hhx npoцeciв Ha perioHajbHoMy piBHi. iHBecm^H-Ho-iHHoBa^HHa giajbHicTb y perioHax yKpalHH npo-TaroM 2010 poKy geMoHcTpye noMiTHe no^BaBjeHHa nicja KpH3oBoro nepiogy 2008-2009 poKiB.

Таблиця 5. Ранжування регiонiв за iнвестицiйно-iнновацiйною привабливiстю методом кластерного

аналiзу, 2010 рiк

Репон di Ранг

Донецька 9,26 1

Днiпpoпeтpoвська 9,31 2

Луганська 10,13 3

Хаpкiвська 10,27 4

Кшвська 10,71 5

Львшська 11,06 6

Полтавська 11,14 7

Запopiзька 11,16 8

Одеська 11,25 9

1вано-Франювська 11,44 10

Микола1вська 11,78 11

Житомирська 11,95 12

Рiвнeнська 12,02 13

АР Крим 12,15 14

Сумська 12,24 15

Черкаська 12,26 16

Таблиця 6. Склад KracrepiB iнвестицiйно-iнновацiйною привабливосп репошв, 2010 piK

Кластер Рeгioн Ранг

ЛВДЕРИ Донецька 1

Днiпpoпeтpoвська 2

СЕРЕДНЬОГО Р1ВНЯ: Луганська 3

«Слвдуюга за лвдером» Харювська 4

Ки1вська 5

«Посереднього piвня розвитку» Львшська 6

Полтавська 7

Заж^зька 8

<^вень нижче середнього» Одеська 9

Iванo-Фpанкiвська 10

Микола1вська 11

АУТСАИДЕРИ: Житомирська 12

Рiвнeнська 13

«Ti, що розвиваються» АР Крим 14

Сумська 15

Черкаська 16

Херсонська 17

Хмельницька 18

Чepнiгiвська 19

«Стадп занепаду Закарпатська 20

(стагнаци)» Tepнoпiльська 21

Волинська 22

Вiнницька 23

Чepнiвeцька 24

Кipoвoгpадська 25

Поряд з цим, репональш iнвестицiйнi процеси характеризуются суперечливих тенденцiй i проблем, серед яких:

1) Уповiльнення динамiки залучення прямих iноземних iнвестицiй та прискорення динамiки iнвестицiй в основний каштал. Обсяг прямих шо-земних швестицш протягом 2010 р. зрiс загалом на 11,6 % (станом на 01.01.2011 р. у розрахунку на одну особу вш склав 978,5 дол. США), а зростання спостерпалося у 20 регiонах. Порiвняно з 2010 р. зменшилась на 4 шльшсть регiонiв, де спостерь гався прирют прямих iноземних iнвестицiй, i тем-пи зростання обсягiв зменшились на 0,8 в.п.

Водночас у розрахунку на одну особу обсяг швестицш 3pic на 114,9 дол. США.

Збшьшення обсяпв швестування в основний капiтал у 2010 р. пopiвнянo з 2009 р. спостерпало-ся в 13 peгioнах Укра1ни; найбшьше - у Запо-piзькiй обласп (зростання становило 162,2 %). У 2009 р. пopiвнянo з 2008 р. жоден репон не демон-стрував пpиpiст oбсягiв iнвeстування, найбшьше скорочення спoстepiгалoся в 1вано-Франк1вськ1й обласп (на 48,4 %).

2) Диспропорцшшсть poзпoдiлу швестицш-них peсуpсiв мiж peгioнами. Найбiльша частка капiтальних швестицш припадае на poзвинeнi

perioHH, ^mpu npoMHcjoBol Ta $rnaHcoBol giajb-Hocri, TaKi aK KhIb (18,5% o6cary), AHinponeT-poBcbKa (8,3%) i flpHe^Ka (8,1%) o6jacri. Han-6ijbmi o6caru npaMHx iHo3eMHHx iHBecm^H TaKo® 30cepeg®eH0 y perioHax - jigepax 3a noKa3HHKaMH c0^ajbH0-eK0H0MiHH0r0 po3BHTKy: y KueBi (48,9%), ^HinponeTpoBcbKin (16,7%) Ta XapKiBcb-Kin o6jacrax (6,1%).

3) OopMyBaHHa «3aMKHeHoro Koja iHBecry-BaHHa» y cja6opo3BHHeHHx perioHax. Aja npucKo-peHHa внpo6ннцтвa Heo6xigHHH 3HanHHH o6car iHBecm^HHHx pecypciB, aKHH M0®Ha HaKonuHHTH jume 3a yM0BH 3a6e3neneHHa oniKyBaHb iHBecTopiB ^ogo 3HanHoro eK0H0MiHH0r0 e^eKTy npu BKjagaH-Hi pecypciB. npoTe eK0H0MiHHa cTpyKTypa cja6opo3-BHHeHHx perioHiB Ta BigcyTHicTb rn^opMa^HHoi nig-TpuMKH i npocyBaHHa HaaBHoro iHBecm^HHoro noieH^any He cnpuaroTb aKyMyjroBaHHro pecypciB gja aKTHBi3a^l 6iзнec-npoцeciв y TaKHx perioHax.

4) Hu3bKa e^eKTHBHicTb BHKopHcraHHa 3ajy-neHux iHBecm^H, Hee^eKTHBHa peani3a^a gep®aB-hhx ^jlobhx nporpaM, He3HanHHH eKoHoMinHHH (HeMo®jHBicTb npoBegeHHa crpyKTypHHx pe^opM) Ta co^anbHHH (He3a6e3neneHHa e$eKTHBHoi' 3anHa-TocTi) pe3yjbTaT Big KaniTajoBKjageHb gja eK0H0Mi-kh perioHy - b nepmy nepry nepe3 Te, ^o iHBecrH^i BKjagaroTbca go c$ep 3i mBugKHM o6opoToM Kani-Tajy.

5) He3ajyneHicTb 3HanHoro o6cary noieH^n-hhx iHBecm^HHHx pecypciB go Bupo6HHHoro npo-цecy. Hepo3BHHeHicTb $0HgoBoro pHHKy, He3HanHa HucejbHicTb KpeguTHux ycTaHoB, Henpo3opicTb Ta pu3HKoBaHicTb lx giajbHocri, o6Me®eHi M0®jHB0cii inoTenHoro KpegrnyBaHHH, HH3bKi noKa3HHKH iHBec-TyBaHHa KomTiB HacejeHHa - no36aBjaroTb eK0H0Mi-KH perioHiB M0®jHB0creH aKyMyja^i' cyrreBoi nac-thhh noieH^HHux iHBecTH^HHHx pecypciB.

^HHHHKaMH Hee^eKTHBHocTi Ta HepiBHoMipHocTi iHBecm^HHHx npo^ciB y perioHax crajH TaKi:

— BigcyTHicTb yMoB Ta po3BHHeHol m^pacipyKTypH gja iHBeciyBaHHa, HegocraTHa KijbKicTb o6'eKTiB gja iHBeciyBaHHa Ta lx HH3bKa npuBa6jHBicTb, a TaKo® HegociynHicTb m^opMa^i' npo TaKi o6'eK-

TH;

— BigcyTHicTb npogyMaHol nojiTHKH cnpuaHHa 3ajyneHHM iHBecTH^n 3 npo3opHMH MexaHi3Ma-mh peam3a^l Ha gep®aBH0My Ta мicцeвoмy piBHax;

— Hepo3BHHeHicTb nepeBa®Hol 6iflbmocri phhkobhx iHcTHTyriB, noKjHKaHHx cnpuaTH iHBecTH^HHo-My npo^cy - KopnopaTHBHoro ceKTopa, pHHKy ^hhhx nanepiB, 3eMji, HepyxoMocri;

— HH3bKa KoHKypeHTocnpoMo®HicTb ToBapiB perio-HajbHHx Bupo6HHKiB, ^o po6uTb HeBHrigHHM nogajbme iHBeciyBaHHa y lx внpo6ннцтвo;

— BigcyTHicTb MoTHBa^l Ta iHepTHicTb мicцeвoi Bjagu ^ogo cnpuaHHa npunjHBy iHBecm^H, BigcyTHicTb peajbHHx MexaHi3MiB aктнвiзaцii iHBecm^HHoro npo^ciB.

Ao BKa3aHoro cjig gogaTH i giro MaKpoeKoHo-MinHoro HHHHHKa: cKoponeHHa cyKynHoro nonuiy Ha 3aco6u BHpo6HHnTBa; 3MeHmeHHa o6cariB goxogiB HacejeHHa Ta, BignoBigHo, 3ao^ag®eHb; ynoBijb-

HeHHa gHHaMiKH 6ygiBejbHoi rajy3i Ta 3MeHmeHHa noipe6u y iHBecm^HHHx pecypcax. y cyKynHocii BKa3aHi hhhhhkh MyjbTHnjiKyBajH nogajbme 36ijb-meHHa HepiBHoMipHocTi b o6carax 3ajyneHHa iHBec-Tнцiн i cnpHHHHaroTb BHHHKHeHHa i po3bhtok TaKux pu3HKiB iHBecm^HHoro po3BHTKy perioHiB:

— BigcyTHicTb eKoHoMiHHHx cTHMyjiB Ta gociaT-Hboro o6cary KomTiB gja aKicHHx cipyKTypHHx 3MiH b eкoнoмiцi, nogajbma ge$opмaцia crpyK-TypH eKoHoMiKH perioHiB;

— HegHBepcu^iKoBaHHH xapaKTep iнвecтнцiнннx npo^ciB (BHnepeg®aronHH po3bhtok ogHHx perioHiB npu cтarнaцii iHmux, nocujeHHa koh-^HTpa^I iнвecтнцiнннx noioKiB HaBKojo agMi-HicipaTHBHHx цeнтpiв perioHiB, 3aHenag nepu^e-pii) Ta Hee^eKTHBHa rajy3eBa cTpyKTypa iHBecry-BaHHa;

— aцanтaцia внpo6ннцтвa y perioHax Ha 3oBHimHi puHKH 3 BignoBigHHM iнвecтнцiнннм 3a6e3ne-neHHaM, nogajbme 3HH®eHHa KoHKypeHTocnpo-Mo®Hocii iMnopio3aMiHHoro внpo6ннцтвa. Cjig 3a3HaHHTH, ^o coцiaJbнo-eкoнoмiннa Kpu-

3a 2008-2009 pp. He jume 36eperja goKpu3oBi Bagu coцiaJbнo-eкoнoмiннoro po3BHTKy perioHiB, aje h cnpoBoKyBaja BHHHKHeHHa hobhx npo6jeM:

1) 36epiraeTbca Ta nocujroeTbca gucnponop-цiннicтb noKa3HHKiB coцiaJbнo-eкoнoмiннoro po3-BHTKy perioHiB. CynepenjHBi тeнgeнцiI po3BHTKy perioHiB y 2009 p. ge^o 3MeHmuju Mi®perioHajbHy acuMeipiro po3BHTKy 3a 6ijbmiciro noKa3HHKiB no-piBHaHo 3 2008 p. Cjig 3a3HanHTH, ^o 3MeHmeHHa acuMeipil Big6yjoca 3a paxyHoK Ha6jH®eHHa perio-HiB-jigepiB go Bigciajux perioHiB, a He HaBnaKH, to6to Kpu3a 6ijbme BnjHHyja Ha perioHH 3 HanBH-^hmh noKa3HHKaMH po3BHTKy. HaioMicTb 3a pe3yjb-TaiaMH 2010 p. gнcnponopцiннicтb 3a ochobhhmh noKa3HHKaMH coцiaJbнo-eкoнoмiннoro po3BHTKy 3HoBy 36ijbmujaca .

2) CnociepiraeTbca nopymeHHa KoHcojigoBa-Horo eKoHoMinHoro npociopy KpaiHu BHacjigoK He-BHrigHocii OopMyBaHHa BHyipimHix кoonepaцiнннx 3B'a3KiB i 6ijbmol e^eKTHBHocii eKcnopTHoro BHpo6HHnrBa. npo цe cBignaTb:

— 3HanHa eKcnopTHa opieHToBaHicTb eKoHoMiKH perioHiB. TaK, y 2010 p. 14 perioHiB eKcnopiy-BajH 3a KopgoH noHag TpeTHHy 3arajbHoro o6ca-ry peaji3oBaHol npoMucjoBol npogyKqii', y ToMy HHcni iHgycipiajbHi Aoнeцbкa (55,6%), AHinpo-neipoBcbKa (40,5%), 3anopi3bKa (39,4%), Hy-raHcbKa (36,9 %) o6jacii;

— HH3bKa iHTeHcuBHicTb rocnogapcbKHx 3B'a3KiB ycepegHHi KpaiHu (nacTKa Mi®perioHajbHoro o6opoiy y BBn KpaiHH npoiaroM ociaHHix poKiB He nepeBH^ye 25%);

— o6Me®eHicTb BHyipimHboro nonuiy Ha npogyK-цiro iHHoBa^HHoro xapaKTepy, nepegyciM Ha puHKy 3aco6iB внpo6ннцтвa;

— J0кaJiзaцia цeнтpiв eKoHoMiHHoro 3pociaHHa y npoMucjoBHx Miciax, ^rnaHcoBux цeнтpax, TpaHcn0pTH0-TpaH3HTHHx цeнтpax, 36epe®eHHa M0H0$yHKqi0HajbH0r0 внpo6ннцтвa b 6araTbox HacejeHHx nyHKTax (Majux Miciax to^o).

3) Тривае зволiкання з вирiшенням низки питань сощально! сфери, що належать до ком-петенцп мiсцевих оргашв влади й органiв мiс-цевого самоврядування:

— залишаються значнi розриви в абсолютних значениях номiнальних доходiв на одну особу, а також у темпах !х зростання Так, за шдсумка-ми 2010 р. лише 5 репошв перевищили серед-не значення цього показника по кра!ш При цьому в 2010 р. середньомюячний дохiд на одну особу не досягав 1000 грн. лише у 2 репо-нах, а в 2008 р. - у 13, у 2009 р. - у 7;

— спостерпаеться вщплив трудового потенщалу з економiчно слаборозвинених репошв, звщси -зменшення чисельносп населення в окремих адмiнiстративно-територiальних одиницях, !х поступовий занепад;

— досi невирiшеними залишаються питання еко-номiчного обгрунтування тарифiв, стабшьно! оплати комунальних послуг, вщновлення об'ектiв сощально! iнфраструктури, ефектив-но! експлуатацп житловокомунального госпо-дарства тощо.

4) Посилюеться неспроможиiсть бiльшостi громад i репошв самостшно фiнансувати власний розвиток. Формами цього прояву е:

— щорiчне збiльшения частки трансфертiв (44,5%, 46,7%, 49,1% у доходах мюцевих бюд-жетiв у 2008, 2009 та 2010 рр. вщповщно) i падшня частки власних доходiв громад. Частка дотацш вирiвнювания зростае (53,6% та 56,1% у 2009 i 2010 рр. вщповщно), як i частка суб-венцiй iз соцiального захисту населення (36,7% i 38,3 %), натомють частки додаткових дотацiй та шших субвенцiй скорочуються.

5) Залишаеться нерозвиненою виробнича та транспортна шфраструктура регiонiв. Незважаючи на безсумнiвну важливють як1сного розвитку iнфраструктури та пряму залежиiсть вiд цього соцiально-економiчно! динамiки в регiонах, доводиться констатувати, що сучасний стан репональ-но! iнфраструктури в Укра!ш об'ективно не вщпо-вiдае нi сучасним вимогам, ш внутрiшнiм потребам репошв, ш прiоритетам держави у сферi репонально! полiтики.

6) Залишаеться недiевим органiзацiйне за-безпечення реалiзацi! репонально! полiтики, що проявляеться таким чином:

— досi законодавчо не визначено основш засади державно! регiонально! полiтики як складово! соцiально-економiчно! полiтики кра!ни - не прийнято закон про засади державно! репонально! политики;

— тривалий час було ненормовано питання щодо центрального органу виконавчо! влади, що мае здiйснювати репональну полiтику;

— тiльки нещодавно питання формування та за-безпечення реалiзацi! державно! регiонально! полiтики визначено серед основних завдань Мшекономрозвитку Укра!ни;

— тривае конфлшт мiж органами мюцевого само-врядування та мiсцевими державними адмшь

страцiями щодо розпорядження наявними ресурсами;

— вщсутне стратегiчне бачення розвитку репошв, бшъштсть !х програмних докуменпв мають декларативний характер;

— центральнi органи виконавчо! влади шертно ставляться до шдготовки та укладання угод щодо репонального розвитку, процедури роз-роблення й укладання угод тривалi у чай, залежш вiд полiтично! кон'юнктури; перешкодою до прискорення укладання останшх е не-визначенi перспективи створення Державного фонду регiонального розвитку, що, зпдно iз законопроектами, також мае ошкуватися питаннями фiнансувания реалiзацi! угод. Пожвавлення iнвестицiйно! дiяльностi у репо-

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

нах потребуе передусiм вiдповiдного нормативно-правового забезпечення, спрямованого на створен-ня у регiонах розвинено! швестицшно! бази.

За останнi роки у законодавчш сферi здiйснено низку суттевих крок1в, як1 дозволяють сподiватися на ефективш зрушення в аспектi збшьшення при-пливу iнвестицiй та ефективного використання iнвестицiйного ресурсу. Було прийнято Концеп-цiю державно! цiльово! економiчно! програми розвитку iнвестицiйно! дiяльностi на 2011-2015 роки [6]. Серед очшуваних результатiв реалiзацi! Державно! цшьово! економiчно! програми розвитку швестицшно! дiяльностi на 2011-2015 роки, що матимуть вагоме значення саме для реструктури-заци економiки регiонiв, слiд назвати: створення умов для переходу до шновацшно-швестицшно! моделi розвитку економiки, стимулювання залу-чення приватних iнвестицiй, розвиток швестицш-ного ринку та швестицшно! шфраструктури, забезпечення розвитку ринку цшних паперiв, за-безпечення пiдвищения ефективносп та прозорос-тi механiзмiв державно-приватного партнерства (концесп, спiльна дiяльнiсть, угоди про розподш продукцi!), налагодження на державних шдприем-ствах (крiм казенних) внутршньогосподарських вiдносин, як1 сприятимуть створенню рiзноманiт-них органiзацiйних форм господарювання ринко-вого типу та залученню недержавних iнвестицiй [6]. Натомiсть, сама Програма досi залишаеться не ухваленою. Крiм цього, було затверджено Програ-му розвитку iнвестицiйно! та шновацшно! дiяль-ностi в Укра!нi [7]. I! виконання дасть змогу забез-печити залучення iнвестицiй з метою реалiзацi! iнвестицiйних та iнновацiйних проекпв, що про-йшли конкурсний вiдбiр i забезпечать розвиток базових галузей економiки, збiльшения обсягу експорту та замщення товарiв критичного iмпор-ту, впровадження високих технологiй, забезпечен-ня розвитку ринково! iнфраструктури та репошв. Проте вказаш документи при вах !х позитивних рисах i передбачених дiевих iнструментах регулю-вання швестицшно! дiяльностi не мiстять поло-жень щодо активiзацi! ролi органiв мюцевого самоврядування та мiсцевих органiв виконавчо! влади у стимулюванш притоку швестицш, а також не сприяють формуванню в регiонах виробничо! та шфраструктурно! основи для припливу цих

ресурйв, тобто не стосуються питань формування швестицшного потенцiалу регiонiв. Разом з тим, для пожвавлення iнвестицiйних процесiв в Укра!'ш у 2011 р. прийнята «1нвестицшна реформа», яка в першу чергу направлена на реалiзацiю програми «Нацюнальш проекти» за принципом «£диного iнвестицiйного вiкиа», для залучення швестицш-них коштiв у регiони Укра!ни. Реалiзацiя програми «Нацiональнi проекти» дасть змогу реалiзувати iнвестицiйнi проекти практично по всш територi! Укра!ни, задiяти потенцiал кожного регiону, в тому чи^ i найменш привабливих для потенцiйного iнвестора. Це сприятиме бiльш рiвномiрному розвитку економiки регiонiв та !х перспектив, тдви-щенню iнтересу iноземних iнвесторiв, стимулю-

вання шновацшного розвитку кра!ни та репошв [8].

Висновки

Розвиток швестицшно! д1яльност1 та покра-щення швестицшно-шновацшно! привабливосп репошв Укра!ни являеться одним i3 прюритетних напрямк1в розвитку економiки Укра!ни на наступ-m 5-10 рошв. Але для реально! шдтримки та реал> зацй поставлених задач необхщно в першу чергу створення на всiх рiвнях умов для ефективного швестицшного проектування, полшшення швес-тицiйного клiмату, розширення швестицшних ре-сурсiв, ефективно! реалiзацi! «1нвестицшно! ре-форми» держави.

Список лператури:

1. Захарченко В.И. Кластерная форма территориально-производственной организации / В.И. Захарченко, В.Н. Осипов. - Ч. 1. [Экономические кластеры как новая форма организации производства в регионе]. - Одесса: «Фаворит», 2010. - 122 с.

2. Смоквша Г.А. Политика шновацшно-швестицшного розвитку репону в умовах ринкових трансформацш структурний шдхщ: Монографiя // [Г.А. Смоквша, С.В. Фшппова]; Одеський нацiональний полiтехнiчний унiверситет. - Одеса: Букаев В.В., 2008. - 74 с.

3. Кузьмш О.£. 1нвестицшна та iнновацiйна дiяльнiсть: монографiя / О.£. Кузьмiн, С.В. Князь, Н.В. Тувакова, А.Я. Кузнецова. - Львiв : Вид-во ЛБ1 НБУ, 2003. - 233 с.

4. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows: Основы теории и интенсивная практика на компьютере : [учеб. пособ] / Г.И. Ивченко. - [2-е изд. перераб. и доп.]. - М. : Финансы и Статистика, 2006. - 368 с.: ил.

5. Офщшний веб-сайт Державно! служби статистики Укра!ни. - http://www.ukrstat.gov.ua/

6. Розпорядження Кабшету Мшс^в Укра!ни «Про схвалення Концепцп державно! цшьово! економiчно! програми розвитку швестицшно! дiяльностi на 2011-2015 роки» ввд 29 вересня 2010 р. № 1900-р.

7. Постанова Кабiнету Мiнiстрiв Укра!ни «Про затвердження Програми розвитку iнвестицiйно! та шновацшно! дiяльностi в Укра!нi» вiд 2 лютого 2011 р. № 389.

8. 1нвестицшна реформа в Укра!ш // Електронний ресурс: http://www.ukrproject.gov.ua/page/investitsiina-reforma-v-ukraini.

Надано до редакцп 07.09.2012 Захарченко Вгталш 1ванович / Vitaliy I. Zaharchenko

Акулюшина Марина Олександрiвна / Marina O. Akuliushina

akmarin@ukr. net

Посилання на статтю /Reference a Journal Article:

Визначення рiвня iHBecmu^üHO-iHHOBa^ünoi nривабливостi регiону [Електронний ресурс] / В.1. Захарченко, М.О. Акулюшина //Економiка: реалН часу. Науковий журнал. — 2012. — № 3-4 (4-5). — С. 157-166. — Режим доступу до журн.: http://economics. opu. ua/files/archive/2012/n4-5. html

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.