CC BY
23
2005.- №34 [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.delkuz.ru/200506/34investicii.shtml, свободный.
2. Скворцов A.B. Разработка геоинформационных и инженерных систем на факультете информатики и в ООО «ИндорСофт» // Вестник Томского госуд. университета - 2003- № 280 - С. 346-349.
3. Официальный сайт ГИПРОДОРНИИ [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.giprodor.ru, свободный.
4. Официальный сайт компании «Кредо-Диалог» [Электронный ресурс].- Режим доступа: http:// www.credo-dialogue.com, свободный.
5. Бойков В.Н. Автоматизированное проектирование автомобильных дорог (на примере IndorCAD/Road) / В.Н. Бойков, Г.А. Федотов, В.И. Пуркин.- М.: Изд-во МАДИ (ГТУ), 2005.- 223 с.
6. Официальный сайт НПФ «ТОПОМАТИК» [Электронный ресурс].- Режим доступа: www.topomatic.ru, свободный.
7. Официальный сайт Bentley Systems [Электронный ресурс].- Режим доступа: www.bentley.com, свободный.
8. GeoniCS Трассы 2005 [Электронный ресурс].- Режим доступа: http : //www. р lant4d. ru/pres s/ne ws/ news 2005-03-14 10892.html. свободный.
9. Комплекс автоматизированного проектирования профиля автодорог v.2003 [Электронный ресурс].- Режим доступа: www.kappasoft.narod.ru, свободный.
10. Официальный сайт АОЗТ «Терра» [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.tfmik. ru / terra/kasOl.html, свободный.
11. Официальный сайт ГП РосДорНИИ [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.rosdornii.ru, свободный.
12. Официальный сайт ФГУП СНПЦ [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.rdt.ru, свободный.
13. ИПС «МОСТ» [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://aha.ru/~rdnii/bridge/index.html, свободный.
14. Бушин A.B. Внедрение нового информационного обеспечения по ИССО / A.B. Бушин, С.А. Бока-рев, С.С. Прибытков // Путь и путевое хозяйство.- 2003.- № 2- С. 9-10.
15. Официальный сайт фирмы «Дата +» [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.dataplus.ru, свободный.
16. Официальный сайт фирмы Compalex Software [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.compalex.ru/passport.html, свободный.
17. Хвостова Е.А. Информационно-расчетная система «Паспорта автомобильных дорог» // Сборник лучших докладов студентов и аспирантов Кузбасского государственного технического университета. Доклады 51-й научно-практической конференции, 17-21 апреля 2006 г.- Кемерово: ГУ КузГТУ, 2006.- С. 246-249.
18. МИНАВТОДОР РСФСР. ВСН 1-83 «Типовая инструкция по техническому учету и паспортизации автомобильных дорог общего пользования».
19. Темкина A.JI. Краткий обзор сметных программ, предлагаемых на рынке. [Электронный ресурс].-Режим доступа: http://www.shtein.ru/sravnenie.htm, свободный.
□ Авторы статьи:
Хвостова Должиков Пимонов
Евгения Александровна Алексей Иванович Александр Григорьевич
- выпускница каф. вычислительной - канд. техн. наук, доц. каф. авто- - докт. техн. наук, проф., зав. каф.
техники и информационных техноло- мобильных дорог вычислительной техники и инфор-
гий (группа ПИ-011) мационных технологий
УДК 5:519.876.3.
А.Б. Логов, Р.Ю. Замараев, H.A. Упорова
СРАВНЕНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ (с иллюстрацией для муниципальных образований Кемеровской области)
Неопределенность понятий или, иначе, сложных свойств -рейтинга, инвестиционной привлекательности, конкурентоспособности - усиливается тем, что нет единого правила выбора
показателей, которые целесообразно включать в модель. Значительную роль могут играть временной фактор, специфика региона и т.п., но главное -мнение лица, принимающего
решение. Поэтому в данной статье акцент делается на методические правила работы с произвольными характеристиками.
В основу метода был положен вытекающий из энтропий-
ного анализа [1,2] способ взвешивания для /-го элемента удельных весов С2(И]) на цену (р(Ук) с последующим нормированием /2(7/^' \ф).
Чтобы проиллюстрировать возможности теоретических положений и полезность проведенного тестирования (вычислительного эксперимента) [3], мы приняли к рассмотрению разнообразный и, в некоторой степени, эклектичный набор показателей, заимствованный из известных данных Кемеровского областного комитета государственной статистики.
Поскольку главной задачей определено моделирование специфических для базового метода энтропийного анализа обобщенных и комбинированных характеристик, а не исследование (пусть интересных и важных частностей), то в данной статье оцениваются, иллюстрируются и анализируются именно такие показатели.
Одновременно подвергается ревизии необходимость и достаточность общепринятых показателей при оценивании сложного свойства - инвестиционной привлекательности.
1. Показатели, образующие удельные веса муниципальных образований
В исходных данных присутствуют следующие основные
показатели А(])=А] экономического состояния (будем избегать термина «развитие»): А/ -производство промышленной продукции, млн.р.; А2 - производство с/х продукции, млн.р.; Аз - сальдированный финансовый результат (прибыль, убыток), тыс.р.; А4- налоговые и неналоговые доходы бюджета, тыс.р.; А$ — сбережения населения и приобретение иностранной валюты, млн.р.; А в - оборот розничной торговли, млн. р.; А у - платные услуги, предоставленные населению, млн.р.
К ним примыкают как меры экономического потенциала:
А8 , Ад - численность населения в 2003 и в 2004 гг.
& 0123156189 10 1112 13 14 15 16 17 16 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 0.14 г
^ "0 123446789 10 11 12 13 14 14 16 17 18 19 20 21 22 23 24 24 26 27 28 2» 30 31 32 33 34 3)
Рис.1. Обобщение удельных весов показателей муниципальных образований Кемеровской области: а-прямая оценка; б - оценка с учетом "инвестиционной истории "
Особую для нашего исследования роль играют параметры инвестиций в основной капитал, разделенные по годам и источникам финансирования:
Р] и Р2 - собственные средства предприятий в 2003 и 2004 гг., тыс. р.; , Рз и Р4— аналогичные средства местного бюджета; Р5 и Рб - кредиты банков ; Р? и - заемные средства других предприятий; Рд и Р]0 -прочие инвестиции (включая внебюджетные фонды).
Группу показателей Р(]) мы склонны трактовать как «инвестиционную историю» (по аналогии с «кредитной историей», их можно:
1) не учитывать,
2) учитывать в позитивном
смысле и для более глубокого анализа,
3) учитывать в условно негативном смысле («что было бы без ранее полученных инвестиций?»).
Избегая высказывать собственную экономическую концепцию, сосредоточиваемся на способе строгой реализации любого определения. Поэтому сразу сформулируем понятие обобщения, используя конкретные показатели 9
НА(1) = -^а(1/])-1паа/]) А(И})_ А(И])
34 34
/=1 /=1
Отсюда получаем рассматриваемое далее определение обобщенных удельных весов без учета инвестиционной истории в виде
п,(0 =
^(0 2Х(0'
Рассматривая инвестиционную историю как положительный фактор, получим другое, более полное и глубокое определение
ИА+Р(0 =
1п
П аа/])-<*'»
1п
М ю
+
П ра/»-«'">
Для специфических форм анализа муниципальных объединений обобщение заменяется комбинированием
Соответствующие распределения удельных весов всех типов представлены на рис. 1-2, на первом из которых (рис. 1,а) ярко проявляется лидирующая роль Новокузнецка и приближающаяся к ней - Кемерова. Города (в порядке понижения) Междуреченск, Прокопьевск и Белово образуют довольно однородную подгруппу угольных центров.
Промежуточное состояние занимают города Киселевск и Ленинск-Кузнецкий. Среди прочих обращает внимание тот факт, что Новокузнецкий район (№26) имеет уровень более высокий, чем ряд городов региона, несмотря на довольно значительный убыток (Аз<0).
Инвестиционная история (рис. 1,6) существенно повышает показатель состояния и выводит в лидеры Кемерово с незначительным опережением Новокузнецка. Это можно назвать влиянием «инвестиционной репутации», но особенную значимость данный фактор приобретает у Междуреченска и, в какой-то степени, у Полысаево.
На рис. 2 схематично (без
■Ы|в1|В|||
_0.14'_1_1_1_'_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1-
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1» 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Рис. 2 .Схемароли предшествующих инвестиций
строгого численного соответст- Междуреченска и Полысаево вия!) показано, что предшест- роль «кислорода» - без них со-вующие инвестиции играют для стояние этих городов, а также
0 1 2 3 4 5 6 7 в 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Рис. 3 . Цены, определяемые отношением дохода к прожиточному минимуму
0 1 2 3 4 5 6 7 в 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1» 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Рис. 4 . Цены, обусловленные уровнем коммерциализации
Кемерова, Киселевека и Березовского могло бы «опрокинуться», что близко к разорению. Подобный эффект проявляется и у районов, окружающих некоторые угольные центры (либо из-за юридического адреса предприятий, либо из-за наличия подсобных хозяйств).
Замечательна на этом фоне «самодостаточность» Новокузнецка и Новокузнецкого района.
2. Группа показателей и факторов, рассматриваемых как цены в данном анализе
Исходные данные дают показатели роста (темпов) социально- экономических показателей: £)/ и О2 - производства промышленной продукции в 2003 и в 2004 гг.; и /V производства сельскохозяйственной продукции; Г)з и Г)^ — обновления основных фондов; £>7 и ввода жилых домов.
Обобщение, как способ повышения практической достоверности, здесь выполнило свою миссию - несмотря на то, что отдельные показатели изменяются почти на порядок, результирующая характеристика указывает, что имело место только перераспределение акцентов по срокам и между статьями. Изменений тенденций не выявлено.
Отдельную, но важную цену образует отношение доходов к прожиточному минимуму
<Рк(0 =
34
1пКО)Цк
-1/34
—1/34
34 34
^1пКО)Цк-_ ¿=1
На рис. 3 представлена весьма сложная и неоднородная картина распределения цен, в которой наиболее высоким уровнем выделяются Кемерово, Новокузнецк и Междуреченск.
В отношении Мариинска (при известной структуре производства) с высокой вероятностью может быть высказано
0 1 2 3 4 Ь 6 7 в 9 10 11 12 13 14 14 1« 17 18 1» 20 21 22 23 24 24 26 27 28 2« 30 31 32 33 34 34
Рис. 5 . Цены негативных характеристик
подозрение в «теневом» способе оплаты, как и по ряду районов. Наиболее яркое проявление особенности Ленинск-
Кузнецкого района вызывает версию о преобладании подсобных хозяйств.
Совершенно очевидно, что выявленные при вычислительном эксперименте изменения знаков вкладов будут иметь место и здесь для Ленинск-Кузнецкого района, причем явно с негативной трактовкой. Одновременно доказывается представительность условий и постановки тестовой задачи.
Влияние уровня коммерциализации на состояние городов и районов Кемеровской области исследуется с помощью набора показателей В/ - коммерческие банки и филиалы,
имеющиеся в только в 12 городах; В2 - страховые и лизинговые компании, имеющиеся в 6 городах; В3 - предприятия, получающие иностранные инвестиции в 11 городах и 2 районах; В4 - число предприятий; В5— число малых предприятий
Как следовало ожидать (рис. 4), наибольший уровень коммерциализации характеризует Кемерово и немногим ему уступает Новокузнецк.
Белово, Междуреченск и Прокопьевск находятся в точности на одном уровне, хотя, например, по показателю Вз имеют соотношение 2:7:0.
Интересна самая низкая характеристика коммерциализации г. Тайга, ориентированного на обслуживание естественной государственной монополии -
а[1пК]
0 1 2 3 4 4 6 7 в 9 10 11 12 13 14 14 Хб 17 18 1» 20 21 22 23 24 24 26 27 28 29 30 31 32 33 34 34
Рис. 6. Баланс цен позитивных и негативных факторов
железной дороги.
Не представляет интерес в форме обобщения фактор, который содержит частные показатели: Е1 - число лиц с высшим образованием; Е2 - то же со средним образованием; Ез -трудоспособное население в трудоспособном возрасте.
Несколько сильнее муниципальные образования Кемеровской области дифференцируются по уровню благосостояния. Мы сохранили этот показатель в итоговом результате, хотя не можем сказать - почему он влияет на инвестиционную привлекательность.
Негативное влияние на инвестиционную привлекательность муниципального образование оказывают следующие показатели: С/ - количество убыточных предприятий; С2 -степень износа основных фондов, %; С3 - сумма просроченной кредиторской задолженности, млн. р.; С4 — просроченная задолженность по кредитам, предоставленным банками, млн. р; С5 - официально зарегистрированные безработные; Св -задолженность по заработной плате, млн. р.; С7 - ветхое и аварийное жилье,тыс. м2; -выбросы загрязняющих веществ в атмосферу, тыс. тонн; С9 -сброс загрязненных сточных вод, млн. кубометров; Сю - количество зарегистрированных преступлений.
Можно отметить на рис. 5 минимум негатива в состоянии г. Тайга и Юргинского района.
Обобщение реализовано через вспомогательную модель
Lc(i) =
In
10
П
к=1
C(i/k)x
п са/к)
а[1пС(к)]
и дает распределение цен
<мо=
МО
Хм о
0.3 0.2» 0.2 0.14 0.1 0.0S
t"
■Ii. II 1. i i i i i i ■ i i i i i i i i i i i ■ ■ i i i 1
> 1 1 1 ■ 1 III ■■ 1 i i 1 ■ •
а.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
0.Э 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05
Н-1-1-1-1-1-1—I-1-1-1-1-1-1-1-Г-1—I-1-1—I-1—I-1-1-1-1-1-1-1—I-1—1-Г"
■Ii..
Рис. 7 .Оценка инвестиционной привлекательности муниципальных образований с учетом доходов: а - прямая оценка; б- с поправкой на «инвестиционную историю»
i i i i i н
iL. Hill ■■I-hiIh—!■■!■■■■.»■
а.
0 1 2 3 4 5 6 7 в 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
0.25 0.2 0.15 0.1 0.05
II.!!!!!!! 1——1—I—1—1—| i—I—I—1—1—i—1—I—I—I i 1—1—1—1—I—1—i—1—
||..J||.Ü.|| L-. ■II__■—------
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1В 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 3!
б
Рис. 8. Оценка инвестиционной привлекательности муниципаль-ныхобразований с учетом коммерциализации: а - прямая оценка; б -с поправкой на «инвестиционную историю»
Таким образом, представляется возможным составить баланс позитивных (учтенных!) и негативных показателей социально-экономического состояния муниципальных образова- проявляется в том, что высокие ний Кемеровской области (рис. положительные цены имеют
6)
цо=1в(о+ька)+ьв(о+
+ ЬЕ(0 + 1Р(0-1С0).
Неравномерность развития
0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02
J....U..... III!— .4....i...4-...:r...i...i....i....;....L...i....L..i.....L..L...j....j.....i.........L-i-|-l—
■ ■ ■
iih.li Iii Iii. Illl..llllllll.»l
0 1 2 3 4 5 6 7 В 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Рис. 9 . Влияние качества населения на инвестиционную привлекательность
1 —1—г—1—■—I—1—I—I—1—;—1—I—1—|—I—I—I—I—I—•—•—1—'—!
ш || 1|1.1|||..1-.1||-а—■
только Кемерово и Новокузнецк. Некоторое превышение среднего уровня отмечается в Междуреченске и в Белове. Неординарным следует считать относительный подъем цены города Тайга (за счет малого уровня недостатков) и Юргин-ского района.
3. Множественность оценок инвестиционной привлекательности муниципальных образований Кемеровской области
Выше дана негативная оценка обобщению темпов роста как бессистемному показателю, поэтому взвешивание характеристики состояния по нему не вносит новизны и структурных изменений. По сути, имеем дело с перераспределением темпов роста между годами и муниципальными образованиями.
Поправка на отношение доходов к прожиточному минимуму (рис. 7) резко усиливает контраст, выделяя только три привлекательных города. В остальных нельзя избежать социальной напряженности и социальной апатии.
Еще раз подчеркнем, что Ленинск-Кузнецкий район формально находится в неустойчивом состоянии. Подозрение о «теневой» экономике распространяется на большую группу городов и районов.
Взвешивание по показателям коммерциализации еще сильнее разграничивает центральные города и остальную область, промежуточное поло-
0.35
0.3
0.16 0.14 0.12 0.1 0.00 0.06 0.04 0.02 0
0 1 2 3 4 5 б 7 В 9 10 11 12 13 14 15 16
жение с натяжкой можно признать у Междуреченска (рис. 8). Инвестиционная история последнего несколько повышает формальное мнение о его привлекательности .
С некоторой погрешностью можно заключить, что город Новокузнецк и соответствующий район и без инвестиций мог бы удержать устойчивое состояние. То же распространяется на города Топки, Юргу и самодостаточный Промышлен-новский район.
Показатели образованности и трудоспособности не вносят значимых изменений в структуру инвестиционной привлекательности (рис. 9). Эта ситуация ставит под сомнение целесообразность модных проектов экономических зон - нигде не накоплена «критическая масса» человеческого фактора, способная реализовать «прорывные» технологии.
Вопреки ожиданиям, Юрга с передовым производством не смогла получить какого-либо преимущества.
Взвешивание удельных весов - показателей социально-экономического состояния - по ценам негативных факторов
1» 20 21 22 23 24 25 26 27 2В 29 30 31 32 33 34 35
можно назвать риском инвестиций. По рис. 10 можно судить, что риск минимален в районах области (но там же минимальны привлекательные стороны). Увеличение риска, как следовало ожидать, отмечается в крупных и средних городах. Модель такой связи заложена в номенклатуру государственной статистики и регламент ее исчисления.
Поэтому речь может идти только о соотношениях и нюансах, что делает задачу математического моделирования особенно актуальной и важной.
Итоговый результат, представленный взвешиванием показателей социально-экономического состояния субъектов на цены основных факторов, как раз учитывает соотношения и нюансы, о которых сказано выше. Последовательное применение всех описанных фильтрующих приемов привело к практически полному подавлению «шансов» на получение инвестиций всех муниципальных образований на фоне Кемерова и Новокузнецка (рис. 11).
С учетом инвестиционной «репутации» лидером (с незначительным перевесом) стано-
Рис. 10 . Риск инвестиций в муниципальные образования
0.25 0.2 0.15 0.1 0.05
о
Рис. 11. Результирующая оценка инвестиционной привлекательности муниципальных образований
Кемеровской области
вится Новокузнецк и повышается роль Междуреченска.
Если применительно к угольной отрасли ставить вопрос шире - помнить, что ос-
новные предприятия выходят за пределы городской черты и Кемерово и Новокузнецк являются сосредоточением, то приходим к важнейшему выводу: инве-
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
стиционная привлекательность Севера и Юга Кузбасса оказываются в точности одинаковыми при учтенном наборе параметров.
1. Логов А.Б., Замараев Р.Ю., Логов A.A. Анализ функционального состояния промышленных объектов в фазовом пространстве. Институт угля и углехимии СО РАН, Кемерово: 2004 - 168 с.
2. Логов А.Б., Замараев Р.Ю., Логов A.A. Анализ состояния уникальных объектов (развитие и тестирование). Институт угля и углехимии СО РАН, Кемерово: 2004 - 107 с.
3. Логов А.Б., Крумгольц А.Р. Моделирование риска функционирования сложных теплоэнергетических систем. / Вестн. КузГТУ, 2006, №4 (55),. С. 72-76.
□ Авторы статьи:
Логов
Александр Борисович - докт. техн. наук, профессор, гл. научн. сотр.ИУУ СО РАН
Замараев Роман Юрьевич - канд. техн. наук, ст. научн. сотр.
ИУУ СО РАН
Упорова Наталья Анатольевна -соискатель ИУУ СО РАН
