CC BY
131
ПРЯМЫЕ ИНОСТРАННЫЕ ИНВЕСТИЦИИ: СОВРЕМЕННЫЕ ТРЕНДЫ
Кособуцкая Анна Юрьевна
доктор экономических наук, профессор,
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет» , г. Воронеж, Россия. E-mail: anna.rodnina@mail.ru
Трегубова Виктория Дмитриевна
студент,
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет» , г. Воронеж, Россия. E-mail: v.tregubova99@mail.ru
Равуанжинирина Анни Вильжан
аспирант,
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет» , г. Воронеж, Россия. E-mail: vohangininie@yahoo.fr
Аннотация. Прямые зарубежные инвестиции являются одним из важнейших инструментов решения задач стратегического развития регионов, поэтому создание привлекательных условий для привлечения иностранного капитала в крупнейшие инвестиционные проекты рассматривается как решающий фактор модернизации экономики и повышения уровня жизни населения. Цель исследования - определение ключевых факторов, влияющих на привлечение прямых иностранных инвестиций в регион и на этой основе прогнозирование соответствующих показателей на период до 2024 года. Основные методы исследования - логический, сравнительный, экономико-статистический, нейросетевое прогнозирование. Основные результаты исследования - проведен анализ динамики прямых иностранных инвестиций в Воронежской области, разработаны четыре варианта прогноза притока прямых иностранных инвестиций на 20202024 годы: на основе регрессионного анализ строятся оптимистичный, базовый и пессимистичный варианты изменения показателя, дается прогноз на основе использования аппарата нейронных сетей.
Ключевые слова: прямые иностранные инвестиции (ПИИ); инвестиционная привлекательность; факторы; прогнозирование; корреляционно-регрессионный анализ; нейронные сети; регион.
JEL codes: C1; С45; E22; E27; R11
Для цитирования: Кособуцкая, А.Ю. Прямые иностранные инвестиции: современные тренды / А.Ю. Кособуцкая, В.Д. Трегубова, А.В. Равуанжинирина. - DOI 10.52957/22213260_2021_7_106. - Текст : электронный // Теоретическая экономика. - 2021 - №7. - С.106-118. - URL: http://www.theoreticaleconomy.ru (Дата публикации: 31.07.2021)
DOI: 10.52957/22213260_2021_7_106
Введение
В современной экономической ситуации для обеспечения устойчивого социально-экономического развития региона (территории) необходимо обеспечить достаточный объем инвестиционных ресурсов. Однако в российской экономике наблюдается сокращение внутренних инвестиционных ресурсов, а последствия экономических санкций, установленных странами Запада, снижают возможности страны в привлечении иностранного капитала [1].
В силу того, что в последние годы изменяются масштабы иностранных инвестиций, усложняются формы ввоза и вывоза капитала, соответственно изменяется и теоретическое осмысление данного процесса.
В соответствии с классификацией, предложенной Международным Валютным Фондом, прямые
иностранные инвестиции (ПИИ) являются одной из трех форм международного движения капитала: прямые, портфельные и прочие, связанные с торговыми кредитами, банковскими депозитами и займами [2].
Особенностями ПИИ, отличающими их от других форм международного движения капитала, являются [3, 4]:
1) долгосрочный характер;
2) осуществляются крупными, неделимыми долями - в российской практике доля иностранного инвестора должна составлять не менее 10% капитала компании;
3) сохраняют за инвестором право собственности на предоставляемые финансовые ресурсы и материальные активы;
4) задачами ПИИ является получение влияния и контроля над активами, установление долгосрочных экономических связей, рост эффективности деятельности инвестора за счет реализации на зарубежном рынке полученных ранее конкурентных преимуществ;
5) включают в себя не только финансовые активы, но и приток управленческих и интеллектуальных ресурсов, используемых технологий;
6) осуществляются в формах слияния и поглощения (приобретение существующей компании или ее значительной доли иностранным инвестором), а также создания бизнеса с нуля;
7) осуществляются по двум каналам: первый предполагает полный перенос производства в страну-реципиента (горизонтальные инвестиции), второй - географическое разделение процесса производства транснациональными компаниями (вертикальные инвестиции).
Традиционно исследователи проблематики прямых иностранных инвестиций пытаются ответить на следующие вопросы:
1) Каковы преимущества и риски ввоза и вывоза капитала для всех участников процесса, т.е. стран-экспортеров и импортеров капитала? В этом контексте исследуются направления, объемы, формы и последствия вывоза капитала, а также вопросы необходимости регулирования данного процесса на национальном и наднациональном уровнях.
2) Какие факторы содействуют привлечению ПИИ и формируют благоприятный инвестиционный климат территории, а какие оказывают негативное воздействие?
Выскажемся по указанным вопросам.
Внешние эффекты, связанные с импортом капитала, могут иметь как положительную, так и отрицательную направленность. Но в контексте ПИИ подобное влияние является, как правило, положительным, поскольку это не столько финансовые ресурсы, сколько источник новых технологий и передовой международной практики. Положительное и негативное влияние ПИИ на экономику показано в таблице 1.
Таблица 1 - Влияние прямых иностранных инвестиций на экономику-реципиент
Положительные эффекты Негативные эффекты
- развитие конкуренции, получение доступа к зарубежным рынкам сбыта; - рост объемов выпуска необходимых товаров и услуг; - приращение добавленной стоимости и ускорение темпов роста экономики (в том числе благодаря эффекту мультипликатора - акселератора); - более эффективное использование имеющихся у местной экономики ресурсов; - вытеснение с рынка местных товаропроизводителей, ухудшение их положения; - ухудшение качества экономического роста; - усиление экономической и технологической зависимости; - возрастание дисбаланса экономики по отраслевому признаку, упадок традиционных отраслей; - усиление оттока капитала, вывоз прибылей и ухудшение платежного баланса;
Положительные эффекты Негативные эффекты
- возмещение дефицита национальных сбережений, привлечение низковолатильного долгосрочного капитала; - улучшение платежного баланса и обеспечение притока капитала; - рост налогооблагаемой базы; - рост занятости и доходов населения; - рост производительности труда; - обновление и модернизация производства, привлечение экологически дружеских и передовых технологий; - совершенствование менеджмента в организациях за счет использования зарубежного опыта и технологий управления; - ускорение научно-технического прогресса. - сокращение занятости в результате внедрения в производство технологий с меньшей трудоемкостью; - изменение сложившейся структуры потребления в результате культурного воздействия ТНК; - усиление дифференциации населения по уровню доходов и социального неравенства; - перемещение вредных для окружающей среды производств, эксплуатация природных ресурсов, экологический ущерб; - импорт устаревших технологий, не удовлетворяющих требованиям эффективности.
Источник: составлено авторами на основе [5, с. 9; 6, с. 54-55; 7]
Необходимо отметить, что положительные эффекты от прямых зарубежных инвестиций зависят от способности страны принимать предоставляемые ресурсы и сопровождающие их производственные и управленческие технологии.
Факторы, оказывающие влияние на динамику ПИИ
В основу изучения факторов ПИИ положены различные предпосылки, в том числе имеющие междисциплинарный характер, что приводит к появлению разнообразных оценок. Анализируя результаты исследований отечественных и зарубежных ученых по данной проблематике, можно выделить два основных подхода к определению факторов, влияющих на динамику прямых инвестиций между экономическими системами [8].
В рамках первого подхода происходит оценка гравитационной зависимости взаимных инвестиций между экономиками [9-11]. Такая оценка предполагает, что размеры ВВП положительно влияют на поток прямых инвестиций между двумя странами, а расстояние между ними -отрицательно. Как следствие, предпринимаются попытки выявить дополнительные факторы, от которых могут зависеть двусторонние потоки прямых иностранных инвестиций, и построить модели, позволяющие объяснить их движение между странами с наибольшей достоверностью. К числу таких факторов относятся открытость экономики импортера инвестиций, территориальная удаленность от других стран, уровень издержек у реципиента инвестиций, темпы инфляции, а также такие институциональные факторы как политическая стабильность, уровень коррупции, уровень защиты инвесторов. При проведении исследований используются показатели, отражающие степень сходства стран между собой: это и наличие общих границ, и общий язык, и причастность к определенным историческим событиям [10, с. 312].
Второй подход предполагает установление ключевых макроэкономических и институциональных факторов, влияющих на инвестиционный поток. Количественные оценки проводятся в данном случае на основе статистических данных по инвестиционному взаимодействию экономики и внешней среды. При этом, факторы, влияющие на уровень инвестиционного риска, и факторы, воздействующие на инвестиционный потенциал экономики, в большинстве случаев рассматриваются в качестве таких институциональных переменных. Информационная база для выполнения расчетов включает в себя различные инвестиционные рейтинги, которые публикуются международными и национальными
рейтинговыми агентствами и организациями [12].
Основные факторы, используемые в отечественных и зарубежных рейтингах, представлены в таблице 2.
Таблица 2 - Сводная таблица факторов, используемых рейтинговыми агентствами при оценке инвестиционного потенциала и инвестиционного риска территории
Факторы Национальное рейтинговое агентство «Эксперт РА» Агентство стратегических инициатив Минэко-номраз-вития Журнал Еигошопеу
Географические и ресурсные + + + +
Трудовые + + + + +
Инфраструктурные + + + +
Потребительские + +
Производственные + + + +
Институциональные + + + +
Финансовые + + + +
Инновационные +
Туристические +
Политические +
Источник: сочтавлено авторами
К настоящему времени наработано множество исследований, объясняющих и прогнозирующих на базе обозначенных подходов тенденцию изменения прямых инвестиций как на национальном, так и на региональном уровнях, однако единой универсальной модели и факторов, которые бы однозначно обуславливали привлечение ПИИ, не существует.
Принято считать, что между показателями, отражающими инвестиционный потенциал, и притоком прямых зарубежных инвестиций существует прямая зависимость, а между притоком ПИИ и рейтинговым показателем инвестиционного риска - обратная. Однако в настоящее время существуют серьезные исследования (например, Д.А. Изотова), показывающие, что, начиная с 2014 года, в регионах России перестает прослеживаться статистически значимая связь между притоком в страну прямых иностранных инвестиций и ее инвестиционным риском, выраженным рейтинговым показателем, вследствие тенденции к возрастанию рисков для экономики страны в целом. Кроме того, произошло относительное выравнивание регионов России по данному параметру. По мнению Д.А. Изотова, «для увеличения притока ПИИ среднее снижение агрегированных рисков между регионами явно недостаточно для преодоления высоких рисков, генерируемых национальной экономикой в целом» [8, с. 68].
В силу того, что инвестиционный потенциал и инвестиционные риски территории формируют ее инвестиционную привлекательность, укрупненно все факторы, которые оказывают влияние на инвестиционную привлекательность территории, можно разделить на 3 большие группы:
1) Гибкие (или мягкие) - факторы, способные к изменению в достаточно короткие сроки: территориальное законодательство, открытость экономики, заинтересованность региональных органов власти в привлечении зарубежных инвестиций, успешный опыт реализации инвестиционных проектов с ПИИ, организационное сопровождение инвестиционных проектов, административная поддержка иностранных инвесторов, финансовое и налоговое стимулирование.
2) Факторы со средней гибкостью, для изменения которых требуется более продолжительное время: институциональные [11, 13], производственные [14], финансовые (в том числе размер национальных сбережений [15, 16]), трудовые [17] и прочие, а также уровень доверия к институциональной среде [18, с. 80-81]. В.Н. Мякшин предлагает в данной группе отдельно выделять факторы развития (инновационные, институциональные, инфраструктурные) [19, с. 24].
3) Жесткие факторы, не поддающиеся изменению: природные ресурсы и прочие географические характеристики (расположение, климат и т.д.)
При этом, по мнению ряда авторов, в настоящее время значимость «жёстких» факторов снижается, и соответствующие слабые стороны территории могут быть нивелированы «мягкими» факторами. При этом негативные «мягкие» факторы невозможно полностью компенсировать «жесткими». [20, с. 84]
Среди «жестких» факторов одним из наиболее весомых является наличие природных ресурсов, которое рассматривается как конкурентное преимущество территории. Географическое положение не является первостепенно значимым, однако тесно связано с более гибкими факторами, такими как «эффект соседства» и «эффект культурно-исторической близости» [21], в силу того, что, в соответствии с подходом Бела Балашша [22], важнейшими предпосылками региональной экономической интеграции являются, прежде всего, близость стран и наличие культурной и исторической общности.
Не стоит забывать и о действии «фактора региональной калитки» [23], который заключается в том, что отдельные страны или территории используются лишь в качестве прохода («калитки») для проникновения ПИИ в более крупные страны.
Региональные тенденции прямых иностранных инвестиций (пример Воронежской области)
Инвестиционный климат территории и ее инвестиционная привлекательность оказывают существенное влияние на ситуацию с привлечением ПИИ в регионы. Однако приток ПИИ зависит и от результатов работы самих регионов по улучшению инвестиционного климата, формированию инвестиционной инфраструктуры, активизации спроса на инвестиции. Так, в 2017 году на долю 25 регионов с высокой инвестиционной привлекательностью приходилось 86% общего количества прямых иностранных инвестиций [12, с. 35]. К числу таких регионов относится и Воронежская область.
Воронежская область достаточно высоко оценивается в рейтингах инвестиционной привлекательности регионов, например, согласно данным Национального рейтингового агентства, регион относится к первой категории группе IC3, то есть оценивается как высоко привлекательный. Согласно рейтинговому агентству «Эксперт РА», Воронежская область занимает 8 место по России, что является весьма хорошим показателем.
Высокий уровень инвестиционной привлекательности региона обеспечивается прежде всего природно-географическими характеристиками, а именно выгодным географическим и транспортным положением, плодородностью земель и благоприятными погодными условиями, а также наличием в регионе квалифицированных кадров, развитой инфраструктуры, что формирует инвестиционные преимущества для вложения средств в различные сферы деятельности, в том числе сельское хозяйство, торговлю, промышленность.
Доля инвестиционных проектов, использующих ПИИ, в агропромышленном комплексе региона в 2019 году составила 31,2%; наибольшие средства поступили из США, Германии, Франции, ОАЭ, Голландии [24]. Среди примеров успешных проектов с участием иностранных инвестиций можно выделить АПК «Дон» (объем инвестиций 35 млрд руб.), финансовое участие в которой и технологическое сопровождение осуществляла компания Tonnies Fleisch. Еще один крупный проект с прямыми иностранными инвестициями в размере 3 млрд руб. был реализован в Воронежской области с запуском молочного комплекса компании «ЭкоНива-АПК Холдинг».
Наличие в Воронежской области особой экономической зоны «Центр», специализирующейся на электронной, химической и пищевой промышленности делает регион еще более привлекательным для инвесторов, так как обеспечивает их возможностью ведения бизнеса с использованием особых налоговых льгот и прочих преференций.
Динамика показателя прямых иностранных инвестиций в Воронежской области представлена на рисунке 1.
Рисунок 1 - Динамика показателя «Прямые иностранные инвестиции» Воронежской области за
2000-2019 гг., млн долл (составлено по [25, 26])
Источник: составлено авторами по [25, 26]
Из данного графика следует, что в период 2000 - 2010 гг. объем прямых иностранных инвестиций стабильно находился на низком уровне, затем в 2011-2012 годах произошел резкий скачок показателя, и за 2 года его значение увеличилось на 264 млн долл. или в 9,5 раз. Данная тенденция во многом связана с деятельностью регионального Правительства, направленной на формирование благоприятного инвестиционного климата Воронежской области. Одной из важных мер было утверждение в 2011 г. региональной программы «Повышение инвестиционной привлекательности Воронежской области на 2011-2014 годы», основными задачами которой стали:
- совершенствование нормативно-правовой базы;
- развитие инфраструктуры;
- кадровое обеспечение инвестиций;
- формирование финансовых механизмов привлечения и поддержки инвестиций;
- создание бренда региона. [27]
Однако 2012 год оказался пиковым за исследуемый промежуток времени, в последующие годы объем прямых иностранных инвестиций начал циклически снижаться и в итоге к 2019 году его значение составило 174 млн долларов.
Для разработки прогноза притока прямых иностранных инвестиций в регион были выбраны 3 функции, характеризующие тренды ПИИ с достаточной долей достоверности (Я2 > 0,5): полиномиальная, линейная и степенная.
Отметим, что тренд по логарифмической функции был исключен из анализа в виду низкого значения коэффициента детерминации. Прогноз, построенный по экспоненциальной
функции, несмотря на высокое значение ее коэффициента детерминации (Я2= 0,7184) видится нам нереалистичным, так как предполагает увеличение притока ПИИ в Воронежскую область более чем в 5 раз по сравнению с 2019 годом.
Как видно из рис. 1, оптимистичному прогнозу соответствует полиномиальная функция, дающая наибольшие прогнозные значения исследуемого показателя: у = 0,0493х2 + 13,34х - 44,557 Я2 = 0,6335;
Пессимистичному прогнозу с минимальными прогнозируемыми значениями ПИИ - степенная функция:
у = 2,2619х1,3675 Я2 = 0,5057;
и базовому прогнозу - линейная функция: у = 14,375х - 48,353 Я2 = 0,6333.
В результате получены следующие прогнозные значения притока иностранных инвестиций в экономику Воронежской области (табл. 3). Отметим, что 2024 год используется в качестве промежуточного в Стратегиях социально-экономического развития российских регионов на период 2035 года, поэтому он был выбран в качестве порога прогнозирования.
Таблица 3 - Прогнозируемые значения притока зарубежных инвестиций в Воронежскую область, млн долл.
Прогноз Период
2020 2021 2022 2023 2024
Оптимистичный 241,963 257,3243 272,7842 288,3427 303,9998
Базовый 239,147 253,522 267,897 282,272 296,647
Пессимистичный 136,0291 145,4147 154,965998 164,6782 174,547
Отметим, что прогнозирование с использованием трендов не является точным, не учитывает экспертную информацию и предполагает сохранение выявленных зависимостей в будущие периоды, т.е. динамика исследуемых показателей считается инертной, поэтому на следующем этапе исследования был разработан прогноз притока прямых зарубежных инвестиций с использованием аппарата нейронных сетей.
При формировании прогнозной модели принимались во внимание факторы, влияющие на инвестиционную активность и инвестиционную привлекательность регионов. В рамках данных факторов предложены показатели, которые предположительно коррелируют с целевым параметром «Прямые иностранные инвестиции» и подвержены прямому или косвенному воздействию со стороны органов власти (это гибкие факторы и факторы со средней гибкостью).
Составленная нами модель включает экономические, производственные, трудовые, инновационные и прочие показатели, а именно:
Уаг 1 - Прямые иностранные инвестиции, млн долл.
Уаг 2 - Инвестиции в основной капитал на душу населения, тыс. руб.
Уаг 3 - ВРП на душу населения, тыс. руб.
Уаг 4 - Доходы консолидированных бюджетов, млрд руб.
Уаг 5 - Внутренние затраты на научные исследования и разработки, млрд руб.
Уаг 6 - Объем отгруженной продукции обрабатывающих произ-в, млрд руб.
Уаг 7 - Численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета и магистратуры, на 10 тыс. чел. населения
Var 8 - Среднедушевые денежные доходы населения в месяц, тыс. руб.
Var 9 - Продукция сельского хоз-ва, млрд руб.
Var 10 - Среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. руб.
Var 11 - Оборот малых предприятий, млрд руб.
Информационной базой для составления исходного массива данных за период 2000-2019 гг. служили данные официальной статистики [25, 26].
Для выявления взаимосвязей между выбранными параметрами и целевым показателем «Прямые иностранные инвестиции» с помощью встроенного пакета Excel была построена корреляционная матрица, которая показала, что все показатели имеют сильную зависимость с целевым (var1, var2, var3, var4, var8, var9 - более 0,8; var5 и var6 - около 0,79; var11 - 0,696); исключение составляют «Численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета и магистратуры, на 10 тыс. человек населения» (-0,3828) и «Среднегодовая численность занятых в экономике» (0,2178). Было принято решение не исключать данные факторы из анализа, так как они отражают состояние одних из ключевых сфер, влияющих на инвестиционный климат, таких как образование и рынок труда, то есть представляют собой качественную и количественную характеристику рабочей силы региона, его кадрового потенциала, необходимого для поддержания инвестиционной привлекательности области на высоком уровне.
Нейронная сеть была построена с помощью программы Statistica 13. Для этого было обучено 200 сетей и выбрана лучшая для прогноза исследуемого показателя.
Стандартными параметрами пакета Statistica 13 установлены: 75% от выборки отдается на обучение нейронной сети, 15% на ее тестирование и 10% на валидацию.
Для расчета прогноза была выбрана сеть, содержащая 13 внутренних слоев, показатель тренировочной производительности которой был максимально приближен к единице, а график остатков, наоборот, максимально сосредоточен в нуле.
В ходе анализа чувствительности были определены показатели, которые сильнее остальных подвержены изменению при колебании целевого параметра. Самой высокой чувствительностью обладают «ВРП на душу населения» и «Инвестиции в основной капитал на душу населения», однако стоит отметить, что значения всех показателей превышают единицу, и, следовательно, при исключении из анализа любого из показателей возрастет ошибка прогнозирования.
Результаты анализа представлены в таблице 4.
Таблица 4 - Анализ чувствительности нейронной сети
Показатель Значение
ВРП на душу населения, тыс. руб. 1,919251
Инвестиции в основной капитал на душу населения, тыс. ру<5. 1,671279
Доходы консолидированных бюджетов, млрд руб. 1,406959
Объем отгруженной продукции обрабатывающих производств, млрд руб. 1,332532
Продукция сельского хоз-ва, млрд руб. 1,318332
Среднедушевые денежные доходы населения в мес., тыс. ру<5. 1,244408
Внутренние затраты на научные исследования и разработки, млрд руб. 1,186909
Оборот малых предприятий, млрд руб. 1,154293
Показатель Значение
Численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета и магистратуры, на 10 тыс. чел. населения 1,103261
Среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. 1,081033
Согласно прогнозу нейронной сети, в будущем сохранится тенденция циклических колебаний показателя прямых иностранных инвестиций. Так, в 2020 году ожидается рост на 4%, после которого ожидается спад на 8% в 2021 году, а затем еще большее снижение на 9% в 2022 году. Таким образом, прогноз, построенный нейронной сетью (таблица 5), оказался достаточно пессимистичным.
Таблица 5 - Результаты прогноза прямых иностранных инвестиций Воронежской области с использованием нейронных сетей
Год ПИИ Воронежской области, млн. долл
2020 180,2234
2021 166,2779
2022 152,1194
Сопоставим полученные результаты с регрессионным прогнозом (таблица 6).
Таблица 6 - Сравнение результатов прогноза нейронной сети и регрессионного прогноза прямых иностранных инвестиций в Воронежской области
Прогноз Период Расхождение с нейронной сетью
2020 2021 2022 2020 2021 2022
Оптимистичный 241,963 257,3243 272,7842 61,7396 91,0464 120,665
Базовый 239,147 253,522 267,897 58,9236 87,2441 115,778
Пессимистичный 136,0291 145,4147 154,965998 -44,194 -20,863 2,8466
Как видим, самое существенное расхождение с нейронной сетью наблюдается в оптимистичном прогнозе на основе полиномиальной функции. Отметим, что в силу относительно низкого значения коэффициента детерминации степенной функции пессимистичный сценарий не может быть признан надежным.
Сравнив результаты прогнозов, построенных разными методами, можно сделать вывод, что существует вероятность получить существенные расхождения между ними. Если в случае прогнозирования инвестиций в основной капитал нейронная сеть совпадала с оптимистичным сценарием [28], то с прямыми иностранными инвестициями наблюдается обратная ситуация, когда нейронная сеть оказалась более пессимистичной. Таким образом, использование данных инструментов прогнозирования в совокупности позволяет нам получить усредненный результат с достаточной степенью точности. А при наличии соответствующих показателей в стратегиях социально-экономического развития регионов оценить точность прогнозирования.
Выводы
Из анализа прогнозных значений показателя прямых иностранных инвестиций можно сделать вывод о нестабильности объема иностранного капитала, привлекаемого в Воронежскую область. Однако его значение в современных условиях весьма велико, поэтому при формировании мер, направленных на улучшение инвестиционного климата в регионе следует учитывать запросы и предпочтения не только российских, но и зарубежных инвесторов, так как иностранный капитал может являться мощным драйвером развития региона.
На фоне усложнившейся геополитической обстановки очень важно грамотно разработать инвестиционную политику таким образом, чтобы обеспечить максимальный приток капитала в область из разных источников, при этом исключая ситуацию значительной зависимости от иностранных источников финансирования, которые могут попасть под влияние санкций.
В процессе исследования было установлено, что сочетание корреляционно-регрессионного и нейросетевого методов прогнозирования позволяет: определить перечень ключевых показателей, имеющих корреляцию с целевым параметром «Прямые иностранные инвестиции»; составить несколько вариантов прогноза изменения целевого параметра (оптимистичный, базовый и пессимистичный, прогноз нейросети); установить степень различия между вариантами прогноза динамики целевого параметра.
При формировании прогнозной модели принимались во внимание факторы, влияющие на инвестиционную активность и инвестиционную привлекательность регионов. В рамках данных факторов предложены показатели, которые коррелируют с целевым параметром «Прямые иностранные инвестиции» и могут быть подвержены прямому или косвенному воздействию со стороны органов власти (это гибкие факторы и факторы со средней гибкостью). Степень гибкости фактора крайне существенна, так как воздействуя на него, органы власти могут управлять инвестиционной привлекательностью региона и влиять на количественные характеристики прямых иностранных инвестиций.
Отметим, что используемые в прогнозной модели показатели характеризуют не только исследуемый параметр, но и связанные с ним процессы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Kosobutskaya A., Ravohanginirina A., Amosova N. (2019) The impact of anti-Russian sanctions on the regional investment climate of Russia. Proceedings of the 2nd International Conference on Economy, Management and Entrepreneurship (ICOEME 2019). Advances in Economics, Business and Management Research, volume 85. Pp. 27-33.
2. IMF. Balance of Payment Manual, 5th edition. - Washington: IMF, 1993 [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www.imf.org/external/pubs/ft/bopman/bopman.pdf
3. Salike N. (2010) Effect of Regional Integration Agreement on FDI: A Theoretical Perspective, MPRA paper №. 31859. Munich University Library, Germany. 16 p.
4. Гуржиева К.О. Классификация прямых иностранных инвестиций по способам ведения международной хозяйственной деятельности // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2013. - №. 88. - С. 1-17.
5. Гордячкова О.В. Управление привлечением иностранных инвестиций на региональном уровне (на примере Республики Саха (Якутия)). Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика). Автореф. на соис. уч. степени канд. экон. наук. Якутск, 2018. - 24 с.
6. Сотникова Л.Н. Особенности инвестиций различных форм собственности / Л.Н. Сотникова, А.С. Алышова // Финансовый вестник. - 2019. - № 1(44). - С. 50-57. С. 54-55.
7. Артемкина Л.Р. Роль прямых иностранных инвестиций в развитии национальных экономик / Л.Р. Артемкина // Инновации и инвестиции. - 2020. - № 1. - С. 56-59.
8. Изотов Д.А. Поступление прямых иностранных инвестиций в российские регионы: факторы потенциала и риска / Д.А. Изотов // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. - 2019. - Т. 12. - № 2. - С. 56-72. - DOI 10.15838/esc.2019.2.62.3
9. Драпкин И.М. Гравитационный подход к эмпирической оценке факторов прямых зарубежных инвестиций в Российской экономике / И.М. Драпкин, О.С. Мариев, К.В. Чукавина // Вестник
УрФУ. Серия: Экономика и управление. - 2014. - № 6. - С. 58-66.
10. Драпкин И.М. Эконометрическое моделирование потенциала региона по привлечению прямых иностранных инвестиций / И.М. Драпкин, Е.О. Дубинина // Экономика региона. - 2020. - Т. 16.
- № 1. - С. 310-324. - DOI 10.17059/2020-1-23.
11. Грозных Р.И. Влияние институциональных факторов на притоки прямых иностранных инвестиций: межстрановой анализ / Р.И. Грозных, О.С. Мариев // Журнал экономической теории. - 2019.
- Т. 16. - № 2. - С. 305-311. - DOI 10.31063/2073-6517/2019.16-2.11.
12. Кособуцкая А.Ю. Инвестиционная привлекательность региона: методики оценки / А.Ю. Ко-собуцкая, А.В. Равуанжинирина // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. - 2019. - № 1. - С. 32-37.
13. Драпкин И.М. Институциональные факторы активизации привлечения прямых иностранных инвестиций в экономику развивающихся стран / И.М. Драпкин, О.С. Мариев, А. Д. Галенкова // Экономика региона. - 2019. - Т. 15. - № 3. - С. 952-966. - DOI 10.17059/2019-3-24.
14. Муха Д.В. Влияние Индустрии 4.0 на глобальные цепочки создания стоимости, бизнес-модели и прямые иностранные инвестиции / Д.В. Муха // Экономическая наука сегодня : сб. науч. ст. / БНТУ - Минск, 2021. - Вып. 13. - С. 75-84. DOI: 10.21122/2309-6667-2021-13-75-84
15. Feldstein M., Horioka C. (1980) Domestic Savings and International Capital Flows /The Economic Journal. № 90 (358), 1980. Р. 314-329.
16. Зубарев А. Парадокс Фельдштейна-Хориоки: современные аспекты / А. Зубарев, П. Трунин // Экономическая политика. - 2013. - № 4. - С. 54-73.
17. Карелин И.Н. Оценка влияния человеческого капитала на объемы инвестиций в основной капитал в регионах России / И. Н. Карелин, А. В. Корицкий // Развитие территорий. - 2020. - № 1(19).
- С. 44-53. - DOI 10.32324/2412-8945-2020-1-44-53.
18. Винокуров С. Влияние фактора доверия на международное движение капитала (на примере прямых иностранных инвестиций) / С. Винокуров, П. Гурьянов, А. Медведь // Общество и экономика. - 2017. - № 3-4. - С. 68-81.
19. Мякшин В.Н. Факторы инвестиционной привлекательности региона и их оценка / В.Н. Мя-кшин // Региональная экономика: теория и практика. - 2014. - № 14(341). - С. 23-33.
20. Герасимова Е.А. Факторы, оказывающие влияние на приток прямых иностранных инвестиций в российские регионы / Е.А. Герасимова, О.М. Гизатуллина, Ж.О. Коренькова // Вестник СамГУПС.
- 2015. - № 1(27). - С. 82-87.
21. ЕС и Россия: от прямых капиталовложений к инвестиционному сотрудничеству / А.В. Кузнецов, Е.С. Хесин, Е.П. Островская и др.; отв. ред. А.В. Кузнецов. - М.: Наука, 2008. - 335 с.
22. Balassa B. (1961) Towards a theory of economic integration. Kyklos, 14: 1-17. DOI. org/10.1111/j.1467-6435.1961.tb02365.x
23. Лачининский С.С. География прямых инвестиций США за рубежом: закономерности и сдвиги / С.С. Лачининский. - LAP Lambert Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2010. - 180 c.
24. Гайворонская С.А. Результаты влияния иностранных инвестиций на развитие аграрного сектора Воронежской области / С.А. Гайворонская, М.В. Никоненко // European research: сборник статей XXI Международной научно-практической конференции: в 2 ч., Пенза, 07 июня 2019 года. - Пенза: «Наука и Просвещение» (ИП Гуляев Г.Ю.), 2019. - С. 48-52.
25. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат. сб./ Росстат. - М., 2010.
- 996 c.
26. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020: Стат. сб./ Росстат. - М., 2019.
- 1242 c.
27. Распоряжение Правительства Воронежской области от 30.06.2011 №458-р Об утверждении региональной программы «Повышение инвестиционной привлекательности Воронежской области
на 2011-2014 годы». [Электронный ресурс] - URL: https://docs.cntd.ru/document/441725310 (дата обращения 20.05.2021)
28. Кособуцкая А.Ю. Прогнозирование инвестиций в основной капитал в Воронежской области / А.Ю. Кособуцкая, В.Д. Трегубова, А.В. Равуанжинирина // Стратегическое управление развитием социально-экономических систем: теория и практика: материалы II Всероссийской научно-практической конференции (30 июня 2020 года) / под ред. проф. И. Е. Рисина, проф. Ю. И. Трещевского; Воронежский государственный университет. - Воронеж: Издательский дом ВГУ, 2021. - С. 17-22.
FOREIGN DIRECT INVESTMENT: CURRENT TRENDS
Kosobutskaya Anna Yu.
Doctor of Economics, Associate Professor, Voronezh State University, Voronezh, Russian E-mail: anna.rodnina@mail.ru
Tregubova Viktoria D.
student,
Voronezh State University, Voronezh, Russian E-mail: v.tregubova99@mail.ru
Ravohanginirina Anni V.
postgraduate student,
Voronezh State University, Voronezh, Russian E-mail: vohangininie@yahoo.fr
Annotation. Direct foreign investments are one of the most important tools used to solve the problems of the region's strategic development, so creating favorable conditions in order to attract foreign capital in major investment projects is a decisive factor in modernizing the economy and improving the standard of living of the population. The purpose of the study is to identify the key factors influencing the attraction of foreign direct investment in the region and, on this basis, to forecast the relevant indicators for the period up to 2024. The main methods of research are logical, comparative, economic-statistical, neural network forecasting. The main results of the research - the analysis of the trends in foreign direct investment in the Voronezh region has been carried out. Four options for predicting the inflow of foreign direct investment in 2020-2024 years have been developed: optimistic, basic and pessimistic scenarios of the index changes are based on the regression analysis, the forecast with the use of neural networks is given.
Keywords: foreign direct investment (FDI); investment attractiveness; factors; forecasting; correlation and regression analysis; neural networks; region.
JEL codes: C1; C45; E22; E27; R11
For citation: Kosobutskaya, A. Yu. Foreign direct investment: current trends / A. Yu. Kosobutskaya, V. D. Tregubova, A.V. Ravuanginirina. - DOI 10.52957/22213260_2021_7_106. - Text : electronic // Theoretical economy. - 2021-No. 7. - Pp. 106-118. -URL: http://www.theoreticaleconomy.ru (Publication date: 31.07.2021)
DOI: 10.52957/22213260_2021_7_106
