Аналитические аспекты исследования информационных факторов инвестиционной привлекательности

 

региона

Киров 2010

УДК 330.131.7 ББК 65.05 У053 К 21

Издается по решению редакционно-издательского отдела Кировского филиала Московской финансово-юридической академии

Каранина Елена Валерьевна

К 21 - Аналитические аспекты исследования информационных факторов инвестиционной привлекательности региона: Монография. - Ки­ров: Московская финансово-юридическая академия, 2010. - 95 с.

В монографии определена концепция совершенствования механизма исследования информационных факторов инвестиционной привлекател ь - ности регионов РФ на примере Приволжского федерального округа, опре­делены и систематизированы с позиции сравнительного подхода факторы и методики оценки инвестиционной привлекательности и риска региона как основы исследования внешних факторов предпринимательской актив­ности, определена значимость инфраструктурного и информационного факторов, сформированы базовые аспекты повышения инвестиционной привлекательности на основе оптимизации информационных факторов развития регионов.

Материалы исследования могут быть полезны для управленческого персонала, практикующих экономистов и риск-менеджеров, аспирантов, преподавателей экономических вузов, а также студентов, обучающихся по экономическим специальностям.

УДК 330.131.7 ББК 65.05 У053

© Каранина Елена Валерьевна, 2010

© Кировский филиал Московской финансово-юридической академии, 2010

Содержание

TOC o "1-3" h z ВВЕДЕНИЕ.................................................................................................................................. 5

ГЛАВА 1. ИНВЕСТИЦИОННАЯ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ РЕГИОНА.......................... 8

Понятия инвестиционной привлекательности и предпринимательского

КЛИМАТА                                                                                                                                        8

Характеристика инвесторов и инвестиций                                                          10

Составляющие факторы инвестиционной привлекательности                11

Экономико-географическое положение                                                                               12

Природные условия и ресурсы                                                                                              13

Население                                                                                                                               15

Хозяйство                                                                                                                              17

Финансово-банковская система                                                                                           22

Региональная политика                                                                                                        24

ГЛАВА 2. СРАВНЕНИЕ РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДИК ОПРЕДЕЛЕНИЯ

ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ РЕГИОНОВ....................................... 29

МЕТОДИКА РЕЙТИНГОВОГО АГЕНТСТВА «ЭКСПЕРТ»                                                                      29

МЕТОДИКА ЛАБОРАТОРИИ РЕГИОНАЛЬНОГО АНАЛИЗА И ПОЛИТИЧЕСКОЙ ГЕОГРАФИИ МГУ

(Экспертный институт)                                                                                                    34

Методика Банка Австрии                                                                                                40

МЕТОДИКА КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ РЕГИОНОВ

А. Шахназарова, И. Ройзмана, И. Гришиной                                                           42

СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАНЖИРОВАНИЯ СУБЪЕКТОВ ПРИВОЛЖСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО

Округа по методикам РА «Эксперт» и МГУ                                                              45

Вклад информационной составляющей в рейтинг региона                        49

ГЛАВА 3. РОЛЬ ИНФОРМАЦИИ В ИНВЕСТИЦИОННОМ ПРОЦЕССЕ ОБЛАСТЕЙ ПРИВОЛЖСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА................................................................................................... 53

Влияние информационной среды региона на инвестиционную

ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ                                                                                                                    53

Показатели, характеризующие информационную среду региона           55

Показатели, используемые для определения влияния информационной среды ОБЛАСТЕЙ ПФО НА ИНВЕСТИЦИИ                                                                                                                  57

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, ОПИСЫВАЮЩИЙ ВЛИЯНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ РЕГИОНА НА ИНВЕСТИЦИИ         61

Инвестиции и классификация значимых инвестиционных показателей 69 ЗАКЛЮЧЕНИЕ........................................................................................................................ 72

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ИНВЕСТИЦИОННЫЙ ПРОЦЕСС В РЕГИОНАХ........................... 74

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. РАЗЛИЧНЫЕ ГРУППЫ РЕГИОНОВ ПО ИНВЕСТИЦИОННОМУ ПОТЕНЦИАЛУ И РИСКУ, ВЫДЕЛЯЕМЫЕ РЕЙТИНГОВЫМ АГЕНТСТВОМ «ЭКСПЕРТ».................... 75

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. ТИПОЛОГИЯ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ РЕЙТИНГОВОГО АГЕНТСТВА «ЭКСПЕРТ»                                                                                                                           .... 75

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. ТИПОЛОГИЯ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ РЕЙТИНГОВОГО АГЕНТСТВА «ЭКСПЕРТ»                                                                                                                           .... 76

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. НЕДОСТАТОК МЕТОДИКИ РА «ЭКСПЕРТ», СВЯЗАННЫЙ С НЕДОЧЕТОМ ПРИ СРАВНЕНИИ СРЕДНЕВЗВЕШЕННОГО РИСКА.............................................................. 76

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. НЕДОСТАТОК МЕТОДИКИ РА «ЭКСПЕРТ», СВЯЗАННЫЙ С НЕДОЧЕТОМ ПРИ СРАВНЕНИИ СРЕДНЕВЗВЕШЕННОГО РИСКА................................................................ 77

ПРИЛОЖЕНИЕ 5. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЛАСТЕЙ ПФО ПО ИНВЕСТИЦИОННОМУ РИСКУ (СОГЛАСНО РА «ЭКСПЕРТ»)................................................................................................ 78

ПРИЛОЖЕНИЕ 6. ПОКАЗАТЕЛИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДЛЯ РАСЧЕТА В МЕТОДИКЕ МГУ (2004 Г.)   79

ПРИЛОЖЕНИЕ 7. РАСЧЕТ КОЭФФИЦИЕНТА РАНГОВОЙ КОРРЕЛЯЦИИ СПИРМЕНА, ОПИСЫВАЮЩЕГО СВЯЗЬ МЕТОДИК............................................................................... 83

ПРИЛОЖЕНИЕ 8. РАЗЛИЧИЕ МЕСТА РЕГИОНА ПО ИНВЕСТИЦИОННОМУ ПОТЕНЦИАЛУ МЕЖДУ МЕТОДИКОЙ «ЭКСПЕРТ» и МЕТОДОМ СУММЫ МЕСТ.............................................. 84

ПРИЛОЖЕНИЕ 9. ВЛИЯНИЕ ИНФРАСТРУКТУРНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ В РЕЙТИНГЕ ПО МЕТОДИКЕ «ЭКСПЕРТ»......................................................................................................... 85

ПРИЛОЖЕНИЕ 10. ИНВЕСТИЦИИ РЕГИОНАХ ПФО...................................................... 86

ПРИЛОЖЕНИЕ 11. ПОКАЗАТЕЛИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ РЕГИОНОВ ПФО 87

ПРИЛОЖЕНИЕ 12. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ ДОЛИ ИНВЕСТИЦИЙ В ВРП 89

ПРИЛОЖЕНИЕ 13. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ ИНВЕСТИЦИЙ....................... 93

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ......................................................................................................... 94

Введение

В современном обществе информационные потоки играют значительную роль в хозяйственной деятельности страны. Знания об экономических процессах, происходящих в любой компании и в окружающей ее среде, позволяют предпринимателям ориенти­роваться в текущей ситуации на рынке. На основе полученной информации менеджеры предприятий принимают свои управлен­ческие решения. Эти решения могут быть направлены на полити­ку ценообразования, внутреннюю политику найма работников, выбор объема и качества выпускаемой продукции или оказывае­мых услуг. Но каждый предприниматель принимает также инве­стиционные решения, направленные на увеличение капитала предприятия. Причем средства могут вкладываться как в матери­альные активы (основной и оборотный капитал), так и в немате­риальные (репутация).

Предприниматель может вкладывать средства как в свою компанию, так и в любую другую компанию посредством покуп­ки ценных бумаг. Информация о текущем экономическом со­стоянии позволяет инвестору выбрать то предприятие, от которо­го он ожидает наибольшую отдачу от своих вложений. Отдача от инвестиций зависит от многих факторов, которые действуют в совокупности на экономическую среду, а значит и на предпри­ятия в этой среде. В каждом регионе эти факторы более или ме­нее одинаковы на его территории, поэтому рассматривается ин­вестиционная привлекательность регионов, по которой можно судить об ожидаемой отдачи от вложений в проекты в данном ре­гионе.

Отсюда возникает важность исследования влияния информа­ции на инвестиционный процесс в регионах, так как информация дает возможность инвестору определить все факторы, которые могут повлиять на экономическую деятельность в данном регио­не, и решить, вкладывать ли в предприятия этого региона или нет.

Помимо инвесторов-фирм, которым необходимо знать об ин­вестиционных возможностях в регионе, данный вопрос интересен и физическим лицам. Обычные люди тоже являются инвестора­ми, вкладывая свои средства в банки, которые уже потом пере­дают их предприятиям. Физические лица заинтересованы в сбе­режении и начислении процентов на свой капитал. И то, и другое зависит от инвестиционного климата региона, в котором люди выбрали кредитную организацию для вложения своих денег. Для определения надежности банков и их процента в настоящем и будущем физические лица также оценивают региональную си­туацию. Для этого им нужна информация об экономических про­цессах, происходящих в регионе. На основе этой информации у них складывается субъективное мнение об инвестиционной при­влекательности региона.

Информация о возможностях инвестирования в субъекты страны важна и государству. Во-первых, оно может выступать в роли обыкновенного инвестора, поэтому ему необходимо знать инвестиционный потенциал своих регионов. Во-вторых, государ­ство само может влиять на инвестиционную привлекательность регионов с помощью проводимой им политики. Ведь государство заинтересовано в экономическом развитии страны, которое во многом зависит от поступающих в регионы инвестиций. Оно мо­жет влиять на информационные потоки, в результате чего мнение инвесторов о регионе может улучшиться.

Наконец, изучение влияния информации на инвестиции явля­ется актуальной темой, так как ей заинтересованы иностранные инвесторы. Для них особенно важны риски, которые они могут оценить только при наличии информации об экономической си­туации в регионах.

Изучение влияния информации на инвестиции важно, так как существует несколько методик оценивания инвестиционной при­влекательности регионов, и, следовательно, существует проблема выбора между данными методиками, ведь в данном случае воз­можны разные мнения по поводу ожиданий прибыли и экономи­ческой ситуации в регионах. Вопрос заключается в том, что инве­стиционный климат оценивается на основе всей доступной ин­формации. Получается, что разные методики пользуются этой информацией, а так как она общедоступна, то объективно рей­тинги по всем методикам должны совпадать, но они не совпада­ют. Это говорит о том, что инвестиционные рейтинги регионов являются субъективными оценками, поэтому сравнение их не представляет какой-либо ценности, однако важность имеет срав­нение одного и того же рейтинга в разные годы, что позволяет определить изменение инвестиционного потенциала регионов.

Целью исследования является определение сущности и фак­торов инвестиционной привлекательности региона, а также ее системной и критериальной взаимосвязи с информационной обеспеченностью.

Поставленная цель обусловила необходимость выявления ос­новных показателей информационной обеспеченности в регионе и определения влияния информационных потоков на инвестиции, направленные на развитие региона.

В качестве объекта исследования рассматривались регионы Приволжского федерального округа. При этом анализировались инвестиционные и информационные потоки в этих регионах.

В качестве информационной базы в работе использованы статистические данные Росстата («Российский статистический ежегодник»), данные рейтингового агентства «Эксперт», данные бизнес портала Приволжского федерального округа (http ://www. ivolga. ru/).

Следует отметить, что процесс влияния информационных по­токов в регионе на инвестиционную активность в других науч­ных трудах практически не рассматривался и не анализировался в позиции системного и критериального воздействия на региональ­но-инвестиционную привлекательность.

Работа состоит из трех глав. В первой главе определено по­нятие инвестиционной привлекательности и рассмотрены факто­ры, влияющие на инвестиционную привлекательность региона. Во второй главе рассмотрены некоторые методики определения инвестиционной привлекательности региона, указаны их пре­имущества и недостатки, проведено сравнение ранжирования ре­гионов ПФО по двум методикам и проведен анализ влияния ин­формационной составляющей на ранг региона в рейтинге. В третьей главе анализируется системное критериальное влияние различных информационных факторов на регионально - инвестиционную активность. В заключении описаны основные результаты работы и приведены перспективы дальнейшего изу­чения данной проблемы.

Глава 1. Инвестиционная привлекательность региона

Понятия инвестиционной привлекательности и предприни­мательского климата

Для того чтобы рассматривать составные части инвестици­онной привлекательности, необходимо понять, что такое инве­стиционная привлекательность[648]. Существуют различные мнения по поводу определения инвестиционной привлекательности. На­пример, исследователи Лаборатории регионального анализа и по­литической географии Географического факультета МГУ рас­сматривают не понятие инвестиционная привлекательность, а понятие предпринимательский климат регионов. Под ним они понимают «общие для всех или большинства предпринимателей, действующих на той или иной территории, возможности или ус­ловия для ведения предпринимательства и достижения его це- лей»[649]. Целями предпринимательской деятельности является сис­тематическое получение прибыли.

Другие исследователи рассматривают понятие инвестицион­ная привлекательность региона, определяя его как «совокуп­ность благоприятных для инвестиций факторов, отличающих данный регион от других»[650]. При этом они же приводят еще одно определение инвестиционной привлекательности как объема ка­питальных вложений, который может быть привлечен исходя из его инвестиционного потенциала и уровня региональных инве­стиционных рисков.

Первое определение МГУ характеризует предприниматель­ский климат как обстоятельства, которые в какой-то мере способ­ствуют развитию предпринимательского бизнеса в регионе. Вто­рое определение придает значение положительным характери­стикам региона, которые выделяют один регион от другого, в то время как в первом регионе констатировалось только состояние предпринимательского климата не зависимо от того, благоприят­но оно или нет. Что касается третьего определения, то оно опи­сывает объем потенциально возможного привлечения инвести­ций в капитал. Поэтому его лучше отнести к результатам инве­стиционной привлекательности, а не к самому термину инвести­ционная привлекательность.

Такое различие в терминах можно объяснить тем, что каждое определение используется для различных методик оценивания инвестиционной привлекательности (предпринимательского климата). Если просмотреть законодательство РФ, то можно най­ти различие между понятиями предпринимательская деятель­ность и инвестиционная деятельность. Под предпринимательской деятельностью понимается деятельность, осуществляемая на свой риск, направленная на систематическое получение прибыли от пользования имуществом, продажи товаров, выполнения работ или оказания услуг лицами, зарегистрированными в этом качест­ве в установленном законом порядке[651].

Под инвестиционной деятельностью понимается вложение инвестиций и осуществление практических действий в целях по­лучения прибыли и (или) достижения иного полезного эффекта[652]. Таким образом, предпринимательская деятельность подразумева­ет систематическое получение прибыли, а инвестиционная дея­тельность может быть как постоянной, так и одномоментной с разовым получением прибыли от инвестиций. С другой стороны, предпринимательская деятельность требует наличия факторов производства. Чтобы факторы производства у предпринимателя имелись, он должен в них вкладывать. Этот процесс вкладывания по определению и есть инвестиционная деятельность. То есть для поддержания предпринимательской деятельности предпринима­тель должен заниматься инвестиционной деятельностью. В отли­чие от предпринимателя, простой инвестор занимается только инвестиционной деятельностью. Получается, что и предпринима­тель, и инвестор занимаются инвестиционной деятельностью, а понятие предпринимательская деятельность шире понятия инве­стиционная деятельность. Значит термин предпринимательский климат шире термина инвестиционная привлекательность.

Предпринимательский климат должен учитываться предприни­мателями, постоянно занимающимися бизнесом в регионе, а ин­вестиционную привлекательность должен учитывать инвестор и предприниматель.

Но здесь важно учесть, что инвестор, вкладывая в экономику региона, передает свои деньги в основном не на разовый проект, который даст ему одномоментную прибыль, а в существующие в регионе предприятия, которые действуют в нем постоянно. По­лучается, что инвестор контактирует с предпринимателем, по­этому косвенно инвестор также заинтересован и в предпринима­тельском климате региона (В Приложении 1 показано взаимодей­ствие инвесторов с объектом инвестирования). Вот почему важно рассматривать и предпринимательский климат, и инвестицион­ную привлекательность как понятия, имеющие право одновре­менного существования, а не пользоваться только одним из поня­тий. Этим и объясняется существование различных рейтингов, оценивающих предпринимательский климат региона и инвести­ционную привлекательность региона.

Характеристика инвесторов и инвестиций

Инвестор - это субъект, который занимается инвестицион­ной деятельностью. Как уже было сказано ранее, предпринима­тель тоже является инвестором, так как он инвестирует в средст­ва производства. В качестве субъекта может выступать физиче­ское лицо, юридическое лицо, государство (включая отдельные регионы - субъекты РФ) и муниципальные образования. Все эти субъекты могут вкладывать свои средства в какой-либо инвести­ционный проект, который является объектом инвестиционной деятельности. В роли объекта может быть какой-либо одномо­ментный проект, направленный на получение разовой выгоды (например, вложение в бескупонные облигации компании), дол­говременный проект, как с разовым (например, вложение в дол­госрочные ценные бумаги), так и с периодическим получением прибыли (покупка акций компании, по которым выплачиваются дивиденды). Таким образом, субъект инвестиционной деятельно­сти - это тот, кто инвестирует, а объект - то, куда идут деньги.

Средства, которые идут на инвестирование, - это деньги или иное имущество (например, валюта), которым инвестор имеет право распоряжаться.

В регион могут привлекаться внутренние и внешние инве­стиции. Внутренние инвестиции - это инвестиции, которые реги­он получает у субъекта, находящегося в данном регионе. Внеш­ние инвестиции - это те, которые регион получает у субъекта, находящегося вне этого региона (в соседнем регионе, или в дру­гой стране).

То есть инвестор по отношении к региону может быть внут­ренним или внешним. Внешнему инвестору, как правило, слож­нее оценить инвестиционную привлекательность региона, так как ему труднее получить качественную информацию о состоянии региона, чем внутреннему инвестору.

Основным показателем, который определяет уровень инве­стиций, является объем инвестиций в основной капитал (если ин­вестор - иностранное лицо, то в качестве оценки можно исполь­зовать объем взносов в капитал, являющихся частью прямых иностранных инвестиций). Кроме инвестиций в основной капи­тал, в качестве привлеченных средств могут быть рассмотрены портфельные инвестиции (в акции или облигации компании) и другие виды инвестиций (например, торговые кредиты).

Составляющие факторы инвестиционной привлекательно­сти

Региональная экономика изучает понятие инвестиционная привлекательность применительно к региону. В РФ регион - это субъект РФ, которым свойственная политическая самостоятель­ность, то есть наличие исполнительной и законодательной вла­сти, замкнутая экономическая система, высокая степень концен­трации финансовых ресурсов, наличие единой производственной и социальной инфраструктуры[653]. То есть региону свойственна од­нородность географическая, экономическая и политическая, по­этому факторы, действующие на инвестиционную привлекатель­ность в пределах региона одинаковы. Вследствие этого инвести­ционная привлекательность оценивается применительно ко всему региону.

Существует насколько факторов инвестиционной привлека­тельности регионов, которые можно разделить на объективные и субъективные. К объективным факторам относятся экономико- географического положение, население, его характер расселения, структура и хозяйство регионов, обусловленные исторически, в ходе их развития. Субъективные факторы - это те, которые зави­сят от человека и его решений: законодательная база, выбранная модель экономического развития. Каждый фактор влияет на ин­вестиционную привлекательность региона и возможности эффек­тивного функционирования предприятия в регионе. Далее прово­дится анализ влияния этих факторов на инвестиционную привле­кательность региона.

Экономико-географическое положение

ЭГП региона составляет важное звено при оценке его инве­стиционной привлекательности. ЭГП - это положение региона относительно объектов как экономического, так и природного характера, определяющее регион по каждой из следующих пози - ций[654], имеющих значение для предпринимательства и инвестиций:

1.  Рентабельность. Данный показатель определяет величину прибыли, которую можно получить в регионе, ведя предприни­мательскую или инвестиционную деятельность в отношении к издержкам, необходимым для ведения предпринимательства или вложений инвестиций.

2.  Потенциальность - определяет возможности открытия и ведения определенного бизнеса в будущем. При этом сущест­вующий бизнес и направления инвестирования в регион уже влияют на потенциальность открытия нового бизнеса.

3.  Рыночное равновесие. Здесь важно учитывать фактор спроса и предложения товаров и услуг. Их изменение может по­влиять на предпринимательскую, а значит и на инвестиционную деятельность. При этом значение имеет спрос и предложение со­седних регионов, так как они способны часть продукции и услуг данного региона перехватить себе. Данная позиция ЭГП связана с возможностью конкуренции в регионе. В теории региональной конкурентоспособности М. Портера конкурентные преимущества (спрос, факторы производства, родственные и поддерживающие отрасли, конкуренция) играют большую роль в развитии бизнеса в регионе. Они определяют совокупность отраслей в регионе, способных функционировать в нем. Поэтому конкурентные пре­имущества необходимо также учитывать при анализе ЭГП.

На все три позиции оказывают влияние наличие таких объек­тов экономического и природного характера, как транспортные магистрали, базы сельхозсырья, основные рынки сбыта, рынки рабочей силы, близость к территориям других стран, выход к морским путям. Поэтому предприниматель и инвестор, осущест­вляя свою деятельность, должны учитывать эти факторы, так как они определяют выгодность и возможность функционирования их бизнес проекта в регионе.

Природные условия и ресурсы

Природные условия - это силы природы, в определенной мере способствующие ведению предпринимательской деятельности в регионе. Природные условия зависят от таких компонентов при­роды, как температура воздуха, вода, почвы, многолетняя мерз­лота. Совокупность этих элементов и возможность возникнове­ния различных неблагоприятных условий (наводнения, землетря­сения, цунами, извержение вулкана, ураганы, эпидемии и т.д.) определяют общую картину природных условий региона. Пред­приниматель или инвестор должен учитывать их в той мере, в ка­кой они способны повлиять на их инвестиционную деятельность, приводящую к дальнейшему извлечению прибыли.

Отсутствие в регионе того или иного компонента, благопри­ятного для ведения бизнеса, еще не говорит, что данная террито­рия является непривлекательной для инвестиций. Это зависит от типа инвестиционного проекта и условий, определяющие способ пользования природными условиями в ходе предприниматель­ской деятельности. Например, проект инвестирования в сельское хозяйство требует анализа качества почв, наличия тепла и воды в регионе. Если же источники воды находятся далеко от места ее использования, то это не значит, что данный проект невыгоден, так как необходимо учитывать все факторы в совокупности. Если в результате анализа выяснится, что отсутствие близкого источ­ника воды ненамного снижает рентабельность проекта, то можно принять решение об инвестировании, так как иной другой способ вложений может быть нерентабельным.

Природные ресурсы - это компоненты природы, которые мо­гут быть использованы в предпринимательской деятельности в качестве факторов производства и предметов потребления. Наи­более значимыми для инвестиционной привлекательности регио­на являются: территориальные ресурсы, земельные ресурсы, ми­неральные топливно-энергетические ресурсы, минерально - сырьевые ресурсы, возобновляемые источники энергии, лесные ресурсы, водные ресурсы и рекреационные ресурсы.

Предпринимательским и инвестиционным проектам может оказаться важным не все виды природных ресурсов, поэтому для принятия решения об инвестировании необходимо принимать во внимание только значимые для бизнеса ресурсы. Предпринима­тель инвестирует свои средства именно в факторы производства, среди которых могут быть и природные ресурсы, поэтому вопрос о наличии природных ресурсов является немаловажным для ин­вестиционной привлекательности региона. Помимо наличия ре­сурсов необходимо учитывать и их цену. Вообще, природные ре­сурсы в процессе инвестиционной деятельности являются затра­тами. Затраты на природные ресурсы состоят из двух частей: 1) прямые затраты на их добычу и использование; 2) затраты в виде налогов на добычу природных ресурсов (с пользователей недр, с пользователей объектов живого мира, с предприятий, осуществ­ляющих поиск, разведку и добычу углеводородов, налог на зем­лю, лесной налог, водный налог) [655].

Для инвестиционной привлекательности важна прибыль­ность использования факторов производства, среди которых есть природные ресурсы. Необходимо сравнить предельную выгоду от использования природного ресурса с предельными затратами на его добычу, которые складываются из предельных прямых затрат на добычу и предельных затрат на налоги. При равенстве этих предельных величин объем использования ресурсов будет опти­мальным. При этом необходимо учитывать ограничение: ожи­даемый поток будущих прибылей от проекта должен быть неот - рицательным[656]. Этот вывод относится не только к использованию природных ресурсов, а ко всему проекту в целом.

Важно учитывать наличие природных ресурсов и природные условия как единое целое, так как в совокупности они определя­ют как издержки производства, так и выгоды от него. Регион с богатыми природными ресурсами, но с плохими природными ус­ловиями будет не привлекателен для инвесторов, так как издерж­ки осуществления проекта (ведения предпринимательской дея­тельности) будут высоки. Вот почему нужен общий анализ при­родных составляющих в совокупности.

Население

Население представляет собой интерес для предпринима­тельской деятельности, так как оно 1) является одним из факто­ров производства (труд); здесь важно наличие не большого числа трудоспособного населения, а числа квалифицированных работ­ников; 2) определяет спрос на товары и услуги, произведенные и оказанные в результате предпринимательской деятельностью; объем спроса является важной составляющей для любых моде­лей, определяющих поведение предпринимателя, к тому же спрос - это одна из компонентов конкурентного преимущества региона; 3) определяет социальную структуру общества, что для предпринимателя является важным моментом при определении социальной составляющей своего бизнеса, то есть социальной направленности его деятельности - может случиться так, что то­вары или услуги не будут пользоваться спросом в регионе, так как они рассчитаны на не преобладающий социальный класс.

Инвестор, определяя свой бизнес-план, должен принять во внимание следующие характеристики населения региона:

1. Численность населения - определяет возможности потре­бительского спроса на продукцию, являющуюся результатом предпринимательской деятельности, в которую вложены средст­ва.

2.  Размещение населения в регионе. Данный фактор опреде­ляет близость рынка сбыта от производства продукции на пред­приятиях, куда инвестируются средства. Важно так же учитывать размещение основных населенных пунктов относительно друг друга, так как оно определяет среднее расстояние между города­ми и, следовательно, издержки по доставке товара основным по­требителям. А от этого зависит прибыльность предприятия и вложений в него.

Еще на привлекательность региона влияет количество ступе­ней иерархии в теории В. Кристаллера[657]. Чем больше число сту­пеней иерархии (K-оценка центрального места), тем больше спрос. Данная теория говорит о том, что оптимальным размеще­нием городов является гексагональная решетка. Тогда услуги или товары одного вида будут равномерно размещены по всему ре­гиону.

3.  Уровень урбанизации региона. Доля городского населения очень важна для определения предпринимательского климата ре­гиона. Наиболее прибыльными являются предприятия промыш­ленности, строительные компании, предприятия по производству высокотехнологической продукции. Такие предприятия разме­щаются вблизи крупных городов, поэтому инвестор должен учи­тывать фактор урбанизации. Конечно, если он вкладывает в предприятия сельского хозяйства, то для него лучше будет, если доля сельского населения выше.

Инвестируя в какой-либо проект, необходимо учитывать предназначение этого проекта и его соответствие функциональ­ному назначению города. Например, в регионе, в котором города имеют в основном рекреационную функцию, не следует инвести­ровать в строительство промышленного предприятия.

4.  Уровень профессиональной подготовки кадров в регионе. Для инвестора важно знать состав трудовых ресурсов региона. При этом имеет значение количество экономически активного населения (занятые и безработные). Чем больше уровень профес­сионально подготовленных работников, тем меньше издержек понесет предприятие, следовательно, прибыльность проекта бу­дет выше.

5.  Динамика численности населения позволяет спрогнозиро­вать объем трудовых ресурсов и объем потребительского спроса в будущем. Предприниматель и инвестор должны учитывать не только текущую рентабельность от вложений, но и возможные прибыли в будущем. Не имеет смысла вкладывать в проект, ко­торый в будущем может понести убытки из-за уменьшения спро­са на продукцию предприятия.

6.  Другие факторы, влияющие на привлекательность - этни­ческая структура, половозрастная структура и некоторые другие факторы, которые могут повлиять на тот или иной бизнес в зави­симости от его типа. В общем случае эти факторы слабо влияют на инвестиционную привлекательность региона.

Хозяйство

Уровень развития хозяйства региона можно охарактеризовать тремя сферами: производственной, непроизводственной и инфра­структурой. К производственной сфере относится промышлен­ность, сельское хозяйство и строительство.

Вкладывая в регион, инвестор выбирает сферу хозяйства, к которой принадлежит инвестируемое предприятие. Поэтому ин­вестор должен учитывать структуру хозяйства региона, так как каждый компонент этой структуры более или менее привлекате­лен с точки зрения прибыльности. Если предприятие принадле­жит сфере промышленности, то привлекательными являются ре­гионы, в которых на данный момент развиты наиболее прибыль­ные отрасли (электроэнергетика, топливная промышленность, черная металлургия).

Анализ сельского хозяйства полезен предпринимателям и инвесторам, вкладывающим деньги в эту сферу. Они должны учитывать природно-климатические условия, значимые для раз­вития сельского хозяйства, и уровень развития отраслей, в кото­рых в качестве сырья используется продукция сельского хозяйст­ва (пищевая, легкая промышленность). Поэтому и предпринима­тели в пищевой и легкой промышленности также должны учиты­вать уровень развития сельского хозяйства.

Если инвестор вкладывает в строительный комплекс[658], то он должен учитывать такие факторы, как спрос на объекты строи­тельства и уровень развития промышленности строительных ма­териалов. Как правило, эти факторы взаимосвязаны: промышлен­ность строительных материалов размещена в местах интенсивно­го промышленного и жилищно-коммунального строительства.

Л

Непроизводственная сфера (сфера услуг ) - важный эле­мент оценки инвестиционной привлекательности как для инве­сторов, вкладывающих средства в эту сферу, так и для инвесто­ров, вкладывающих в предприятия любой другой сферы. В пер­вом случае предприниматель и инвестор должны оценить 1) уро­вень развития конкретных видов обслуживания (куда они хотят инвестировать), чтобы определить возможность конкурентной среды для будущего предприятия; 2) спрос со стороны населения на конкретный вид обслуживания (для этого необходимо проана­лизировать факторы, влияющие на потребность в конкретной ус­луге, в оказание которой инвестор хочет вложить деньги).

Второй случай подразумевает, что уровень развития сферы услуг в регионе важен для любого инвестора, решившего вло­жить свои средства в любую сферу в регионе. Чем больше в ре­гионе уровень предоставляемых услуг, тем он привлекательнее, так как высокий объем услуг говорит о 1) высоких доходах насе­ления (так как эластичность спроса на услуги по доходу в основ­ном больше 1 по модулю); 2) хорошем уровне образования насе­ления в регионе; 3) высоком уровне здравоохранения и других преимуществах социальной сферы в регионе. Первый пункт го­ворит о наличии платежеспособного спроса в регионе (не только на услуги, потому что, если население тратит большие суммы на услуги, это означает, что у них высокий доход, иначе бы они не тратили много денег на услуги, так как спрос на услуги эластич­ный). Пункты 2 и 3 говорят о том, что в регионе есть высокий кадровый потенциал.

Инфраструктура региона является одной из самых важных компонент хозяйства региона. Инфраструктура - это средства, позволяющие предпринимательским структурам во время осуще­ствления бизнеса снизить производственные и трансакционные издержки его ведения. Несмотря на краткость этого определения в нем заложена обширность этого понятия, что связано с широ­той понятия трансакционные издержки. Каждому элементу ре­гиональной инфраструктуры соответствует определенный вид издержек, которые снижаются благодаря этому элементу.

В таблице 1 перечислены компоненты инфраструктуры и со­ответствующие им издержки.

Таблица 1. Компоненты региональной инфраструктуры.

Компонент инфраструктуры

Издержки, снижающиеся благодаря этому эле­менту

1. Транспорт

Издержки перевозок, альтернативные издержки использования времени

2. Энергетическая система

Производственные издержки

3. Снабжение и сбыт

Издержки по доставке ресурсов на предприятие и готовой продукции на рынок сбыта

4. Связь, коммуникации, ин­формационные сети

Издержки передачи информации

5. Бизнес-инфраструктура

Издержки по обеспечению нормального функ­ционирования предприятия

6. Жилищное хозяйство

Издержки на поиск хорошего жилья (для ра­ботников)

7. Социальная сфера

Издержки на поиск кадрового потенциала, из­держки на определение величины спроса

Транспорт - элемент инфраструктуры региона, благодаря которому осуществляются перевозки продукции и пассажиров. Практически любой бизнес нуждается в перевозке своей продук­ции к местам рынка сбыта или перевозке пассажиров от места их проживания к предприятию. На инвестиционную привлекатель­ность региона оказывает влияние густота дорожной сетки в ре­гионе, количество магистралей, связывающих регион с другими субъектами Федерации, виды транспорта и их технологическая новизна, скорость транспорта, надежность сообщения, уровень конкуренции на рынке транспортных услуг (определяет стои­мость перевозок: конкурентная или монопольная цена). Перечис­ленные факторы характеризуют транспортную систему региона. Транспортная система влияет на издержки предприятия по пере­- 19 - возке своей продукции, следовательно, от нее зависит прибыль­ность предприятия. К тому же транспортные издержки повыша­ют цену товара, что повлияет на величину спроса на продукцию и может повлечь дополнительные издержки, связанные не с пря­мыми затратами, а с потерей потенциальных покупателей.

Вообще, важно учитывать не только сам транспорт, но и транспортно-географическое положение региона - относительное положение транспортной системы региона от транспортных сис­тем других регионов. Выше было сказано, что транспортные ма­гистрали характеризуют экономико-географическое положение региона. То есть все факторы, которые влияют на привлекатель­ность региона, взаимозависимы.

Энергетическая система - совокупность электростанций и линий электропередач региона, обеспечивающие энергоснабже­ние предприятий. В зависимости от типа бизнеса, необходимо учитывать вид электростанций (ТЭС, ГЭС, АЭС), их размещение (важность имеет удаленность предприятия от ЛЭП или электро­станции), мощность, наличие резервов производства электро­энергии, эффективность работы (надежность и качество электро­энергии). Энергосистема региона влияет на непрерывность про­изводственного процесса предприятия, что очень важно для при­быльности проекта.

Снабжение и сбыт - очень широкая область инфраструкту­ры региона. Ей посвящены множество экономических наук: мар­кетинг, логистика и некоторые другие. Предприниматель должен учесть всевозможные каналы доставки ресурсов к предприятию (каналы снабжения) и каналы распределения готовой продукции потребителям (каналы сбыта). Для этого ему необходимо оценить издержки во всех случаях (стоимость заказов, включая транс­портные издержки), и прибегнуть к специалистам по маркетингу и логистике, которые помогут оптимальным способом доставить продукт на рынок сбыта[659].

Связь, коммуникации и информационные сети - один из са­мых главных компонентов инфраструктуры. С помощью инфор­мационных сетей возможна передача информации на расстоянии.

Связь и коммуникации, следовательно, имеют значение не только для оценивания уровня развития инфраструктуры региона, но и для определения возможностей функционирования бизнеса при­менительно к любой сфере хозяйства.

Предприниматель и инвестор должны оценить уровень раз­вития связи в регионе, обратив внимание не только на густоту информационных коммуникаций, но и на их технологический уровень. Цена услуг связи тоже имеет значение и зависит от уровня развития технологий передачи информации. Разрабатывая свой бизнес-план, предпринимателю нужно учесть тип информа­ции, с которым он собирается работать. От типа зависит способ передачи информации (почтовая, телефонная, сотовая, Интернет, электронная почта, высокоскоростные подключения к корпора­тивной сети).

Бизнес-инфраструктура не является системой, принадлежа­щей и описывающей только инфраструктуру региона. В бизнес - инфраструктуру входят и организации, характеризующие отдель­ные объективные составляющие инвестиционной привлекатель­ности (например, финансовая система). Бизнес-инфраструктура также включает организации связи, коммуникаций и информаци­онных сетей, аналитические информационные центры, организа­ции по проведению выставок (все выше перечисленные элементы можно отнести к информационной составляющей бизнеса, так как они увеличивают знание инвестора о возможностях вложений в конкретные предприятия региона), организации по обеспече­нию личной, экономической и финансовой безопасности бизнеса (сюда относятся как охранные предприятия, так и система юри­дических и консультационных фирм), учреждения коммунально - бытового обслуживания.

Жилищное хозяйство может увеличить привлекательность региона для инвестиций, если 1) инвестор вкладывает деньги в предприятия ЖКХ; 2) инвестор учитывает необходимость раз­мещения работников предприятия в хорошем жилье; 3) инвестор использует жилье как объект перепродажи с целью получения прибыли. В любом из этих случаев привлекательность региона тем выше, чем лучше качество жилья, лучше условия прожива­ния (обеспеченность коммунальными услугами), ниже стоимость жилья.

Социальная сфера, как было сказано, является непроизводст­венной сферой хозяйства (описана выше).

Все факторы, описывающие уровень развития хозяйства ре­гиона, являются взаимосвязанными, поэтому инвестор или пред­приниматель должен учитывать все влияния, которые оказывают объективные факторы хозяйства друг на друга и на инвестицион­ную привлекательность (особенно важно учитывать и сравнивать противоречащие друг другу влияния разных факторов, чтобы оп­ределить преобладающий фактор).

Финансово-банковская система

Финансовое посредничество - необходимый элемент эконо­мики региона для эффективного функционирования предприятия и управления денежными потоками. Финансово-банковская сис­тема региона состоит из коммерческих банков, имеющих право заниматься банковской деятельностью (согласно лицензии Цен­трального Банка РФ), и системы специальных финансовых ин­ститутов (организации ипотечного кредитования, страховые ком­пании, потребительский кредит, кредит сельскому хозяйству, ин­вестиционные и другие фонды).

Для любого предприятия развитие банковской системы ре­гиона имеет большое значение, так как по закону предприятия обязаны хранить денежные средства на банковских счетах. Для предприятия важна как обеспеченность региона коммерческими банками, так и развитость межбанковского рынка, который обес­печивает надежность банковской системы в случае кризисного состояния отдельных банков. Поэтому для инвестора важны:

1.  Надежность банковской системы. Ее можно оценить, про­анализировав финансовые показатели работы банка - ROE (вели­чина чистой прибыли, деленная на акционерный капитал); чистая процентная маржа, равная чистому процентному доходу, делен­ному на доходные активы; EPS (чистая прибыль, деленная на ко­личество обыкновенных акций). При этом нужно помнить, что чем выше прибыльность банка, тем более рискованные операции банк проводит.

2.  Число банковских услуг. Банки, кроме размещения и при­влечения средств, могут предлагать другие виды услуг (агент­ские, инвестиционные, эмиссионные, лизинговые, консультаци­онные и др.). Это может иметь значение для различных типов бизнеса. К тому же инвестор, вкладывая в то или иное предпри­ятие, сталкивается с проблемой оценки риска, то есть вероятно­сти потерь своих средств. Поэтому он может обратиться к суще­ствующим банкам, которые могут оказать ему услугу определе­ния риска вложений в конкретное предприятие. Банки специали­зируются на определении рисков, и у них есть доступ к специ­альной базе данных для определения кредитного статуса пред­приятия, поэтому они оценят риски быстрее и лучше, чем это сделал бы инвестор.

3. Объем рынка межбанковского кредита. Его можно опреде­лить, посмотрев на количество выданных кредитов одними бан­ками другим. Чем развитее рынок МБК, тем надежнее банковская система, так как меньше вероятность банкротства банков.

Специальные финансовые институты имеют значение в том случае, если инвестор или предприниматель решат вложить свои средства в эти компании. Это один из способов снижения риска вложений, так как финансовые институты вкладывают привле­ченные средства с большей эффективностью, лучше зная регио­нальные риски. Конечно, инвестор, покупая акции инвестицион­ного фонда, заранее получит меньшую доходность, если бы он удачно вложил свои средства без посредников. Но наличие неоп­ределенности играет большую роль при определении способа вложения средств. В любом случае, чем больше в регионе раз­личных инвестиционных и финансовых учреждений, тем более развит в нем фондовый рынок, следовательно, тем более привле­кателен он для инвестора, так как развитость фондового рынка позволяет получить хорошую доходность с большей надежно­стью.

Объективные факторы, влияющие на инвестиционную при­влекательность региона, необходимо учитывать в совокупно­сти, так как все экономические процессы, происходящие в пред­принимательской среде и зависящие от разных факторов, взаи­мосвязаны и определяют уровень доходности вложенных средств. Необходимо рассматривать не только статические показатели, описывающие все объективные факторы, которые приведены выше, но и динамику этих показателей. Это позволит спрогнозировать развитие конкретных объективных факторов и может изменить решение инвестора о вложении средств в дан­ное предприятие региона.

Региональная политика

Региональная политика - политика властей в отношении эко­номических процессов в регионе. Региональная политика отно­сится к субъективным факторам, влияющим на инвестиционную привлекательность региона. Следует различать региональную по­литику федеральных властей и политику региональных властей в отношении своих регионов.

Региональная политика федеральных властей может строить­ся двумя способами: формализованным (центр определяет объек­тивные критерии отношения к различным типам регионов, реше­ния по отдельно взятым регионам не принимаются) и индивиду­альным (отношения между центром и регионами строится на ос­нове договоренностей). Для предпринимателя регион будет при­влекательнее, если к регионам проводится формализованная по­литика федеральных властей. Дело в том, что такая политика на­правлена на выравнивание социально-экономического положения в регионах. Привлекательность региона будет выше, если ему даются дополнительные трансферты со стороны центра. При ин­дивидуальном типе политики некоторым регионам также оказы­вается поддержка, но для таких регионов предельная выгода в основном будет низкой по сравнению с предельной выгодой, ко­торую получат слабые регионы при формализованном типе поли­тики.

В целом, федеральная политика меньше влияет на различие в привлекательности регионов, чем политика регионов в отноше­нии себя. Региональные власти могут проводить политику в сле­дующих направлениях: налоговая, бюджетная, тарифная, инве­стиционная, структурная, институциональная и социальная по­литика.

Далее рассматривается влияние каждой политики на инве­стиционную привлекательность региона.

Налоговая политика проявляется в установлении налоговых платежей и льгот, определяющих налоговую систему в регионах. Инвестор должен рассматривать региональные и местные налоги как фактор различий инвестиционной привлекательности между регионами. Налоговые льготы имеют большое значение для при­влекательности. Предприниматель рассматривает налоги как из­держки, особенно если налог не обладает свойством экономиче­ской нейтральности[660]. Еще следует учитывать налоговые льготы, которые устанавливаются определенным предприятиям, попа­дающим под определенные критерии. То есть предприниматель все это должен учитывать, чтобы оптимизировать свое поведение в регионе.

Бюджетная политика - формирование и использование го­сударственных финансовых ресурсов. Бюджетная политика на федеральном уровне определяет распределение средств бюджета между регионами. Бюджетная политика на региональном уровне определяет распределение государственных средств между раз­личными отраслями и потребностями. В этом случае для инве­стора имеют значение политики всех уровней. Если инвестор вы­бирает между регионами, он должен учитывать критерий распре­деления бюджетных федеральных средств между регионами, чтобы определить объем будущих поступлений в регион и вы­брать наиболее благоприятный для его бизнеса. Анализ регио­нального уровня бюджетной политики позволяет выявить наибо­лее привлекательные отрасли для вложения. Если конкретным отраслям будет оказана поддержка региональных властей, то вложение в эти отрасли будет более привлекательно, так как ве­роятность банкротства меньше.

Тарифная политика - принципы определения сферы госу­дарственного регулирования цен, способов и форм регулирова­ния цен и тарифов. Определяющее влияние на ситуацию в регио­нах оказывает тарифная политика региональных властей (а не по­литика на федеральном уровне). Предпринимателю важно учиты­вать регулирование цен на сырье, используемое на его предпри­ятии (в том числе и на энергоресурсы), регулирование транс­портных тарифов, регулирование цен на выпускаемую им про­дукцию. В любом случае предпринимателю тем лучше, чем мягче тарифная политика, так как в этом случае экономика региона бу­дет иметь либерально-рыночный уклон (это является условием эффективности функционирования бизнеса).

Инвестиционная политика - меры по поддержке инвестици­онной активности хозяйства: критерии и методы распределения между отраслями, предприятиями и проектами капиталовложе­ний за счет средств федерального и регионального бюджетов. Инвестиционная политика региона - одна из самых важных для инвестора, так как определяет напрямую условия инвестирования в регион. Важна законодательная база, поддерживающая инве­стиции. Инвестора должны интересовать налоговые льготы, пре­доставляемые инвесторам, возможность получения бюджетных кредитов под более низкий процент (это важно для предпринима­теля), субсидирование процентной ставки по кредитам, выдан­ным на инвестиционные цели. Административная простота[661]
ука­занных процедур также важна, так как намного снижает трансак - ционные издержки по использованию данных льгот.

Структурная политика региона должна учитываться инве­стором, так как его деятельность направлена на предприятие кон­кретной отрасли, а эта политика и определяет метод и способы развития тех или иных отраслей экономики региона. Структурная политика в основном согласуется с предыдущими видами поли­тик, способствует им и является их результатом.

Институциональная политика - в контексте региональной экономической политики это отношение региональных властей к приватизации и реорганизации форм собственности. Чем выше уровень приватизации, тем привлекательнее является регион для инвестора, так как управление и владение частной собственно­стью повышает стимулы к эффективному функционированию и оптимальной аллокации ресурсов.

Еще к институциональной политике относится формирование методов и порядка прохождения регистрации и лицензирования бизнеса. Как было сказано ранее, административная простота яв­ляется важным критерием выбора региона для инвестора.

Социальная политика региона может проводиться двумя пу­тями: 1) региональные власти используют средства бюджета на социальную сферу (прямые вложения); 2) региональные власти с помощью законодательной системы определяют некоторые обя­зательства коммерческих предприятий по предоставлению насе­лению хороших социальных условий. Высокий уровень социаль­ной сферы региона, с одной стороны, повышает его привлека­тельность. С другой стороны, слишком высокий уровень соци­альных обязательств компаний перед населением снижает при­влекательность инвестирования, так как социальные расходы по­нижают прибыль предприятия.

Как и объективные факторы, субъективные влияния также важно учитывать в совокупности, так как среди них могут ока­заться противоречащие друг другу политики. Для одного бизнеса преобладающей может оказаться одна политика (она будет зна­чимой для инвестора), для другого - учет иной политики будет решающим для инвестора в выборе региона. Поэтому инвестор должен учитывать все влияния региональных политик (ведь именно они определяют различие в привлекательности между ре­гионами) и специфику своего бизнеса или предприятия, в которое он вкладывает свои средства.

Объективные и субъективные факторы, действуя в совокуп­ности, определяют региональную ситуацию. Региональная си­туация складывается из экономической, социальной, финансо­вой, политической, экологической ситуаций. Каждый компонент региональной ситуации может быть значимым для инвестора и предпринимателя. Инвестиционная привлекательность региона напрямую зависит от региональной ситуации. Если инвестор вкладывает свои средства в регион на короткий срок, для него важнее оценка статического состояния региональной ситуации. Если инвестор вкладывает деньги на длительный срок (как пра­вило, в какое-либо предприятие), то для него важнее оценка ди­намики региональной ситуации. При определении динамики, бо­лее привлекательным будет тот, регион, в котором региональ­ная ситуация является стабильной (пусть даже не очень хоро­шей), так как ожидания инвестора по поводу объекта своего ин­вестирования будут оправдываться с большей вероятностью, и

он сможет определить оптимальную стратегию своего инве­стирования.


Глава 2. Сравнение различных методик определения инве­стиционной привлекательности регионов

Все объективные и субъективные факторы, рассмотренные в первой главе, используются для оценки инвестиционной привле­кательности регионов различными рейтинговыми агентствами. Ниже приводится сравнение некоторых методик определения ин­вестиционной привлекательности регионов.

Методика рейтингового агентства «Эксперт»[662]

Рейтинговое агентство «Эксперт» уже около 10 лет проводит оценку инвестиционной привлекательности регионов РФ. Основ­ное отличие этого рейтинга от других рейтингов заключается в том, что оно проводит анализ двух плоскостей, описывающих экономические процессы региона, - риска и потенциала. Данное агентство отходит от определения инвестиционной привлека­тельности (инвестиционного климата), взятого из международной практики[663], где учитываются только некоммерческие риски. Оно также учитывает экономический потенциал регионов, под кото­рым понимаются макроэкономические показатели (насыщен­ность территории факторами производства, потребительский спрос населения и другие параметры).

Данный рейтинг выставляет буквенно-цифровую оценку ка­ждому региону. Цифра означает уровень экономического потен­циала, а буква - уровень инвестиционного риска. В этой конеч­ной оценке используются агрегированные (совокупные) показа­тели потенциала и риска.

Совокупный показатель риска - средневзвешенная сумма индексов инвестиционного риска - относительных отклонений от среднероссийского индекса, равного единице. Совокупный пока­затель риска предполагает риск инвестиционный. Под инвести­ционным риском понимается вероятность потери инвестиций и дохода от них. Индекс инвестиционного риска считается для всех регионов по каждому из семи видов риска, на основе которых строится интегральный показатель - средневзвешенная сумма ча­стных индексов инвестиционного риска. В результате каждый ре­гион получает ранг, рассчитанный по этой окончательной сред­невзвешенной сумме. Чем меньше интегральный показатель ин­вестиционного риска, тем меньше ранг. Для удобства, рейтинго­вое агентство также ранжирует регионы по каждому виду риска (т.е. выставляет региону ранг по индексу конкретного риска).

Виды рисков, из которых строится общий показатель риска, включают законодательный, политический, экономический, фи­нансовый, социальный, криминальный и экологический. Каждо­му виду риска придается различный вес при подсчете средне­взвешенной суммы индексов (т.е. суммарного показателя риска для региона).

Совокупный показатель потенциала[664], аналогично показа­телю инвестиционного риска, является средневзвешенной сумме частных показателей потенциала. Виды потенциалов, входящие в суммарный показатель, включают производственный (совокуп­ный результат деятельности региона), трудовой (наличие профес­сиональной рабочей силы), потребительский (покупательная спо­собность населения), инфраструктурный (уровень развития в ре­гионе производственной, экономической и социальной инфра­структур), ресурсно-сырьевой (обеспеченность экономической деятельности запасами основных видов природных ресурсов), институциональный (наличие институтов, необходимых для ре­гулирования рыночной экономики), инновационный (уровень внедрения достижений научно-технического прогресса и степень модернизации производства в регионе), финансовый (размеры налоговой базы, прибыльность предприятий и т. д.). С 2004 года методика также учитывает рекреационный потенциал, включаю­щий возможности развития туристического бизнеса в регионе.

Буквенно-цифровая оценка состоит из двух частей: первая, цифровая, показывает степень потенциала (1 - высокий, 2 - сред­ний, 3 - низкий); вторая, буквенная, показывает степень риска (A - минимальный, B - умеренный, C -
высокий, D - экстремаль­ный). Таким образом, регионы с высоким потенциалом и умерен­ным риском имеют рейтинг инвестиционного климата 1 B. Еще возможно деление низкого потенциала на пониженный и незна­чительный. В этом случае к рейтингу справа добавляется цифра 1 и 2 соответственно. Например, регион с незначительным потен­циалом и высоким риском будет иметь рейтинг 3С2. Буквенно- цифровое обозначение рейтинга очень удобно, так как оно позво­ляет сразу понять и сравнить возможности инвестирования в ре­гион и риски.

Результаты рейтинга могут быть представлены в виде табли­цы и графиков, включая географическое расположение тех или иных регионов по уровню инвестиционной привлекательности. Изучение графика, на котором расположены точки-регионы в ко­ординатах инвестиционный риск - инвестиционный потенциал позволяет определить границы соответствующих интегральных показателей, которые используются, чтобы выделить указанные группы риска и потенциала (Приложение 2). Согласно данной методике, риск считается минимальным, если интегральный ин­декс инвестиционного риска меньше 0,8. В промежутке от 0,8 до 1,2 риск является умеренным; от 1,2 до 1,8 - высоким и более 1,8

-  экстремальным. Причем экстремальный риск выделяется толь­ко для регионов с низким потенциалом. Это связано с тем, что если у региона высокий или средний потенциал, то в нем, соглас­но данной методике, не бывает экстремального риска.

Деление для потенциала следующее: если интегральный по­казатель инвестиционного потенциала лежит до 1,125, то данный регион имеет низкий потенциал (а для умеренного и высокого риска он еще делится на незначительный - до 0,57 и пониженный

-  от 0,57 до 1,125).

Если показатель инвестиционного потенциала региона при­надлежит промежутку 1,125 - 2,5, то регион имеет средний по­тенциал, а все, что выше 2,5 - высокий потенциал.

Как видно из графика, в России вообще нет регионов с ми­нимальным риском, а также регионов с высоким и средним по­тенциалом при высоком уровне риска.

Теперь нужно понять, как находится общее место региона при ранжировании его по инвестиционной привлекательности. Таблица «Распределение российских регионов по рейтингу инве­стиционного климата в 2004-2005гг.» показывает, что регионы ранжируются по двум критериям. Первоочередный и значимый критерий - это степень риска, то есть вверху рейтинга всегда бу­дут регионы с буквой А, ниже их - B, а затем - C и D. Внутри каждой выделенной группы регионы сортируются по потенциалу (т.е. в каждой группе с одинаковым риском наиболее привлека­тельными будут регионы с цифрой 1, далее 2 и 3). В каждой по­лученной группе регионы снова ранжируются по уровню инте­грального риска. Таким образом, риск является важным фактором при ранжировании регионов по уровню инвестиционного клима­та.

Несмотря на то, что регионы в конченом рейтинге проходят сортировку по уровню индекса инвестиционного риска дважды, уровень потенциала играет очень важную роль. Это можно пока­зать, сравнив положение в итоговом рейтинге инвестиционной привлекательности регионов, имеющих одну и ту же группу рис­ка. Например, регион 61 (Ханты-Мансийский АО) и 46 (Респуб­лика Татарстан) имеют одну и ту же группу риска - B. По индек­су инвестиционного риска видно, что 61 регион рискованней, но он принадлежит группе 1 по инвестиционному потенциалу, а 46 регион - группе 2, поэтому в конечном рейтинге 61 регион стоит выше, хотя у него риск выше. То есть оба фактора являются важ­ными при ранжировании регионов.

Авторы данной методики предлагают согласно своему рей­тингу выделить регионы семи типов: регионы-«локомотивы», «опорные» регионы, регионы-«полюса роста», регионы-«точки роста», регионы с не определившимися перспективами, «про­блемные» регионы, регионы «особого внимания» (Приложение 3). Регионы-«локомотивы» принадлежат в основном группе 1B, «опорные» регионы и регионы-«полюса роста» - 2B, регионы - «точки роста» - 3A и 3B, регионы с не определившимися пер­спективами - 3B1 и 3B2, «проблемные» регионы - 3C2 и 3B2, ре­гионы «особого внимания» - 3C2 и
3D.

Регионы-«локомотивы», «опорные» регионы и регионы - «полюса роста» характеризуются наличием значительных ресур­сов для развития этого региона без поддержки федерального бюджета.

В регионах-«точках роста» потенциал ограничен, поэтому в долгосрочной перспективе инвестиции не будут давать отдачи, так как ресурсы (трудовые, территориальные и т.д.) ограничены.

Регионы с не определившимися перспективами составляют самую большую группу. Их потенциал не высокий, но риск не­большой, поэтому их дальнейшее развитие будет зависеть от по­литики властей, то есть от субъективных факторов.

«Проблемным» регионам не хватает потенциала для того, чтобы привлекать к себе инвестиции. Возможно, что в будущем часть из них может стать «полюсами роста» и «точками роста».

Регионы «особого внимания» характеризуются высоким ин­вестиционным риском и низким экономическим потенциалом. Сложившаяся ситуация не стремится улучшиться, то есть такое положение является устойчивым. Такое деление на типы регио­нов позволяет грамотно проводить региональную политику. На­пример, инвестировать в перспективные регионы, а регионы с низким потенциалом и высоким риском необходимо присоеди­нять к развитым регионам. В этом состоит преимущество данного рейтинга, позволяющего определить тип региона и сформировать стратегию проведения региональной политики применительно к конкретному региону.

Недостатком данной методики является необходимость при расчете агрегированных показателей риска и потенциала подби­рать веса. Здесь существует несколько проблем. Первая проблема заключается в том, что сложно рассчитать какой вес придавать той или иной составляющей. Сам вес является субъективной оценкой, поэтому и рейтинг - во многом основан на субъекти­визме. Вторая проблема - это необходимость применять различ­ные веса для разных периодов, так как оценка инвестиционной привлекательности региона должна строится исходя из тех усло­вий, которые сложились на данный момент. Но если использо­вать разные веса в разные периоды, возникает проблема времен­ного сравнения положения регионов в рейтинге, то есть динамика инвестиционной привлекательности региона будет оценена не­верно. Так как оценка изменения инвестиционного рейтинга ре­гиона - это самое ценное в рейтинге, то проблема выбора весов для построения агрегированных показателей является актуаль­ной.

Методика Лаборатории регионального анализа и политиче­ской географии МГУ (Экспертный институт)[665]

Данная методика была разработана коллективом авторов во главе с А. Лавровым, автором концепции и руководителем проек­та. Под предпринимательским климатом, в отличие от методики рейтингового агентства «Эксперт», здесь понимается не совокуп­ность рисков и потенциала, а возможности и условия для ведения предпринимательства и достижения его целей[666]. Конечно, потен­циал и риск зависит от экономических условий, а возможности - от риска и потенциала.

Авторы утверждают, что составление рейтингов и сам рей­тинг - это просто условность, так как он содержит очень много субъективизма автора[667]. Однако составление рейтингов является небесполезным занятием, так как можно сравнивать положение региона по годам в одном и том же рейтинге. Также если один регион находится выше другого в разных рейтингах, то это опре­деленно говорит о разных в этих регионах условиях для предпри­нимательской и инвестиционной деятельности.

Методика подразумевает деление всех факторов, влияющих на инвестиционный климат, на объективные и субъективные. К объективным факторам относятся экономико-географическое положение, природные условия, природные ресурсы, население, хозяйство. К субъективным относятся факторы, которые зависят от проводимой политики в данном регионе: налоговой, бюджет­ной, ценовой, инвестиционной, структурной, институциональной и социальной. В результате политического воздействия, все ре­гионы можно разделить на две группы, выбравшие либеральную модель (нет прямого воздействия на экономику со стороны ре­гиональных властей) и консервативную модель (существует го­сударственный контроль за экономикой).

Согласно этим факторам, авторы методики предлагают выде­лить 7 показателей, характеризующих объективные влияния и 3 показателя, характеризующих субъективные действия на пред­принимательский климат регионов. К первым относятся:

1.  Природно-ресурсный потенциал - для каждого региона рассчитывается средневзвешенная сумма оценок от 0 до 5 по ос­новным видам ресурсов, где 5 означает максимальные возможно­сти использования и освоения, 0 - минимальные. Полученную сумму делят на среднее значение по России. При расчете средне­взвешенной суммы каждому ресурсу придается свой вес. В рас­чете данного показателя используются балльные оценки для та­ких природных ресурсов, как нефть, природный газ, уголь, же­лезная руда, алюминиевое сырье, строительные материалы, гид­роэнергоресурсы, лесные ресурсы, водные ресурсы и агроклима­тические ресурсы.

При поверхностном взгляде на данный показатель становится понятным, что он имеет множество недостатков. Во-первых, не­понятно, каким образом даются баллы всем природным ресурсам в регионе. Является ли это экспертной оценкой, существует ли какая-либо шкала каких-то показателей, описывающих природ­ные ресурсы, по которой точно ставится такой-то балл. Во- вторых, сложно определить веса для каждого вида ресурсов. Ав­торы предлагают такие веса: 0,2 для нефти, железная руда и газ - 0,15, уголь и агроклиматические ресурсы - 0,1, а остальные ре­сурсы - 0,05. Проблемой является то, что методика предлагает использовать данные веса для всех регионов. Однако это не со­всем оправдано. Веса не учитывают другие факторы, которые действуют на предпринимательский климат в совокупности с природными ресурсами. Например, для одного региона нефть яв­ляется значимым ресурсом, поэтому вес у нее должен быть наи­больший, но для того региона, где нефти нет, это не означает, что он является бесперспективным в плане возможностей инвестиро­вания. Таким образом, система постоянных весов, предложенная авторами методики, не учитывает экономико-географическое по­ложение региона и какие-либо другие факторы.

2.  Демографическая ситуация характеризуется на основе коэффициента изменения численности населения региона, делен­ного на среднероссийский показатель.

Основным преимуществом данного показателя является его простота, т.е. возможность быстро и точно его рассчитать. Но по­казатель не характеризует полностью привлекательность региона с точки зрения инвестирования. В данном случае намного полез­ней будет показатель доли населения в трудоспособном возрасте или доля трудоспособного населения в трудоспособном возрасте. Ведь инвестиции будут лучше работать, если в регионе высокий кадровый потенциал. Поэтому неоправданным является учет прироста всего населения, хотя это тоже частично говорит о пер­спективах инвестирования в данный регион.

3.  Экономический потенциал измеряется как среднее арифметическое доли региона в общероссийском производстве промышленной продукции, продукции сельского хозяйства, ка­питальных вложений, розничном товарообороте. Далее этот по­казатель делится на долю «среднего» субъекта РФ, то есть 1/89 или 1,1%.

В отличие от методики рейтингового агентства «Эксперт», в данном подходе экономический потенциал является одним из многих факторов инвестиционной привлекательности. Недостат­ком данного показателя является то, что авторы не раскрыли, по­чему именно эти показатели характеризуют экономический по­тенциал региона. В методике «Эксперта» данный показатель складывается из не скольких составляющих, в числе которых присутствует трудовой, потребительский, инфраструктурный, производственный потенциалы. Эта же методика такого деления не проводит, поэтому у нее экономический потенциал - это агре­гированная на самом первом этапе величина (т.к. капитальные вложения или производство промышленной продукции учиты­ваются сразу для всех отраслей).

4.  Уровень экономического развития - это среднее ариф­метическое тех же показателей, что и в 3 пункте, но на душу на­селения. То есть данный является относительным, а не абсолют­ным.

Согласно данной методике, уровень экономического разви­тия привязывается к численности населения, что и понятно, так как дает уровень потенциала на 1 человека. Но проблема здесь та же, что и у предыдущего показателя: непонятно, почему именно эти показатели участвуют в определении уровня экономического развития.

5.  Экономическая активность. Здесь рассчитывается сред­нее арифметическое спадов производства в промышленности, сельском хозяйстве и строительстве. Затем оно умножается на отношение среднероссийского уровня безработицы к региональ­ному. Далее, этот показатель делится на его среднероссийский уровень.

В данном показателе чем выше уровень безработицы в ре­гионе или чем больше спад, тем ниже экономическая активность. С одной стороны, это понятно, так как высокая безработица го­ворит о низкой экономической активности. С другой стороны, количество показателей, по которым рассчитывается спад, явно недостаточно. К тому же данные показатели опять же не учиты­вают специфику конкретного региона: может случиться так, что в регионе промышленность малоразвита, поэтому спад в нем учи­тывать бессмысленно.

6.  Уровень жизни населения - среднее арифметическое от­клонений младенческой смертности, покупательной способности доходов, удельного веса бедного населения и обеспеченность легковыми автомобилями от соответствующих среднероссийских показателей. Младенческая смертность рассчитывается число смертей младенцев до года на 1000 родившихся; покупательная способность доходов - отношение среднедушевых доходов к прожиточному минимуму в %; удельный вес бедного населения - доля людей с доходами меньше прожиточного минимума, обес­печенность автомобилями - число автомобилей на 1000 человек.

Показатель уровня жизни населения в данной методике явля­ется достаточно полным, хотя его можно дополнить еще некото­рыми показателями, например, характеризующими здоровье на­селения.

7.  Состояние региональных финансов - рассчитывается так же, как и пункт 6, только берутся показатели обеспеченности региона налоговым потенциалом, доли поступлений из федераль­ного бюджета, удельного веса убыточных предприятий и средне­душевых доходов. Налоговый потенциал - это отношение соб­ранных налогов к бюджетным расходам региона; доля федераль­ного бюджета - доля федеральной помощи в бюджетных дохо­дах.

Данный показатель зависит от федеральной политики, а так­же от региональной политики, поэтому его можно было отнести и к субъективным факторам, но здесь есть показатели убыточности предприятий и среднедушевых доходов, что относится в некото­рой степени к объективным факторам, так как они не всегда зави­сят от проводимой политики.

К субъективным факторам, влияющим на инвестиционную привлекательность, относятся:

8.  Ход экономических реформ. Этот показатель характери­зует «либеральность» или «консервативность» политики регио­нальных властей. Он считается как отклонение от среднего балла балльной оценки по таким характеристикам, как доля субсидий производственным отраслям в общем объеме бюджетных расхо­дов региона, уровень субсидирования сельского хозяйства (пер­воначально это оценивалось как бюджетные субсидии на 100 руб. сельскохозяйственной продукции, а затем переводилось в баллы), уровень малой приватизации (приватизация в торговле, общепите и бытовом обслуживании), доля товаров и услуг с регулируемы­ми ценами, степень регулирования цен на продукты питания (в баллах). Чем выше балл по каждому показателю, тем более либе­ральной является экономическая политика.

Для данного показателя характерны недостатки, связанные с оценкой в баллах. Для всех субъективных показателей характер­на данная проблема. Так как показатель является субъективным сам по себе, то и его оценка также будет субъективной.

9.  Политическая ориентация электората. Данный показа­тель характеризует политические предпочтения населения. Ре­гионы делятся на 4 типа: реформаторский, относительно рефор­маторский, относительно консервативный и консервативный. Каждому типу дается балл (4 - реформаторскому, 1 - консерва­тивному), к которому прибавляется балл, характеризующий ус­тойчивость политических предпочтений (5 - максимальная, 1 - минимальная) и сумма делится на 2. Полученный показатель де­лится на среднероссийский для всех субъектов.

Тип региона определяется с помощью показателя доли голо­сов (%), поданных за различные партии (от коммунистических до демократических). Устойчивость политических предпочтений определяется путем сравнения результатов выборов различных периодов. Если результаты остаются неизменными, то предпоч­тения устойчивы. Если же результаты выборов меняются из года в год (т.е. происходит смена предпочтений населения региона с оппозиционного типа на реформаторский и наоборот), то пред­почтения не устойчивы. Для инвестора важна политическая ус­тойчивость, пусть даже эта ситуация не самая лучшая. Главное, чтобы она была неизменной, так как инвестор в этом случае смо­жет с большей уверенностью строить свои ожидания об отдаче от вложений в проект в данном регионе. Если же политика неустой­чива, это означает, что климат для инвестиций будет меняться, что будет выражаться в неустойчивой законодательной базе. Ес­тественно, в такой регион вложения, особенно долгосрочные, принесут меньше выгоды.

10. Устойчивость и влиятельность региональных вла­стей. Здесь рассчитывается средневзвешенная сумма следующих показателей:

•  устойчивость и влиятельность региональных элит (это средний балл экспертных оценок, деленный на среднероссий­ский);

•  оценка исполнительной власти - отклонения от средне­российского уровня таких параметров, как срок нахождения ны­нешнего главы исполнительной власти, число лет до следующих выборов, доля голосов, набранных в 1 туре последних губерна­торских выборов, балльная оценка политической ориентации, балльная оценка внерегиональной известности;

•  оценка законодательной власти - среднее арифметическое отклонений от среднероссийского уровня ее политической ори­ентации («реформаторская» - 5, «центр» - 4, «правый центр» - 3, «левый центр» - 2, «консервативная» - 1) и числа лет до следую­щих выборов.

Полученные три показателя умножаются на веса - 0,3, 0,6 и 0,1 соответственно. Недостаток данного показателя состоит в том, что он слишком сложный. Нужно объяснять выбор именно таких весов, на которые умножаются используемые три показа­теля. В данном показателе не учитывается судебная власть, ус­тойчивость которой также является важным фактором инвести­ционной привлекательности региона.

Для нахождения сводной оценки для каждого региона нахо­дится среднее арифметическое этих десяти показателей. Чем вы­ше конечная оценка, тем более привлекательным является регион для инвестора. Здесь возникает вопрос, оправдано ли сложение показателей объективных факторов с показателями субъективных факторов. В принципе при расчете первых показателей иногда использовались субъективные оценки, поэтому такое сложение возможно. Но как видно, у каждого из показателей есть недостат­ки, что говорит о том, что такая методика не является идеальной. Сами авторы указывают на то, что их задача была не расставить регионы в порядке убывания привлекательности, а показать, раз­нообразие различных способов определения инвестиционного рейтинга регионов[668].

Данная методика никак не учитывает уровень риска, который занимает большое значение в рейтинге «Эксперта». Авторы про­сто упоминают о том, что необходимо учитывать региональный риск, на который влияет фактор времени. Чем больше срок раз­мещения инвестиций, тем выше риск.

2

Методика Банка Австрии

В этой методике рейтинг регионов составляется с учетом 11 позиций, в каждой из которых рассматриваются от 4 до 18 пока­зателей. Так же, как и в предыдущих методиках, выставляется общий балл по каждой позиции, который рассчитывается как средневзвешенная сумма показателей, входящих в позицию. Да­лее выводится интегрированная оценка в баллах для каждого ре­гиона (генеральный региональный рейтинг), также равная сред­невзвешенной оценке баллов по 11 позициям.

Позиции, по которым определяются рейтинги, включают:

1. Политический рейтинг: внешняя и внутренняя угрозы стабильности, административная власть региона и ее отношение к прямым иностранным инвестициям, правовая обеспеченность реформ на местном уровне, правовые гарантии прямым ино­странным инвестициям, свобода СМИ, позиция населения на вы­борах.

2.  Экономический рейтинг: включает 18 показателей, в т. ч. уровень спада производства, структура производства, доля убы­точных предприятий, общая стоимость основного капитала ре­гиона, динамика доходов населения, ИПЦ.

3.  Финансовый и банковский рейтинг: 15 показателей, в т. ч. местные налоги, состояние их сбора, соотношение местного бюджета с федеральным, уровень инфляции, число банков в ре­гионе, сумма активов региональных банков, юридическая и фи­нансовая независимость местных банков.

4.  Приватизационный рейтинг: 12 показателей, в т. ч. уро­вень приватизации предприятий в промышленности, сельском хозяйстве, строительстве, автомобильном транспорте, жилье, торговле.

5.  Состояние рынка труда: 4 показателя, в т. ч. уровень без­работицы, квалификация рабочей силы, доля работоспособного населения в его общей численности, темпы роста заработной платы.

6.  Развитие транспорта и коммуникаций: 9 показателей, в т. ч. географическое положение региона (удаленность от незамер­зающих портов), «обжитость» региона, плотность дорожной и железнодорожной сетей, количество и состояние аэропортов, ка­чество коммуникационных услуг, развитость и качество теле­фонной связи.

7.  Демографический рейтинг: 3 показателя, включающие темпы роста населения, смертность и миграция (приезд и отъезд людей).

8.  Социальный рейтинг: 5 показателей, в т. ч. удельная без­работица, развитость социальной инфраструктуры, доходы насе­ления, преступность.

9.  Этнополитический рейтинг: 6 показателей - тенденция к суверенизации, острота межнациональных или религиозных от­ношений, межрегиональные территориальные споры, позиции в регионе казачества.

10.  Поведение населения: рассматриваются 4 показателя: доля населения, голосовавших за антидемократических депута­тов, количество и масштаб забастовок, уровень преступности, в т. ч. экономической.

11. Экологический рейтинг: климатические условия, уровень радиационного загрязнения, загрязненность воздуха, во­ды, вероятность распространения эпидемий и инфекций.

Данная методика разделяет все регионы на шесть классов, характеризующих уровень благоприятствования иностранным инвестициям: 1 класс - благоприятная ситуация для вложения, 2 класс - относительно-благоприятная ситуация, 3 класс - проти­воречивая ситуация, 4 класс - неблагоприятная ситуация, 5 класс - серьезно неблагоприятная ситуация, 6 класс - опасная для вло­жения капиталов ситуация.

Преимущества методики Банка Австрии заключаются в том, что здесь собран достаточно полный набор показателей, характе­ризующих инвестиционную привлекательность региона. К тому же этот метод является одним из первых, примененных в России для определения инвестиционной привлекательности. Еще одним преимуществом является разделение регионов на классы. Знание класса региона может быть полезно для проведения региональ­ной политики.

Недостатком можно считать очень большое число показате­лей. Учет некоторых из них вовсе необязателен, так как некото­рые показатели зависят друг от друга, например, уровень инфля­ции (в финансовом рейтинге) и уровень безработицы (состояние рынка труда), зависимость между которыми определяется кривой Филипса.

Методика комплексной оценки инвестиционной привлека­тельности регионов А. Шахназарова, И. Ройзмана, И. Гриши-

ной[669]

В данной методике рассматривается зависимость y = f(x), где X - инвестиционная привлекательность, Y - инвестиционная ак­тивность, которую можно определить как интенсивность привле­чения инвестиций в основной капитал. Инвестиционная привле­кательность региона, как и в методике РА «Эксперт», определя­ется двумя факторами: инвестиционным потенциалом и риском.

Под инвестиционным потенциалом понимается различные свой­ства региона (экономические, социальные и природно - географические), имеющие значимость для инвестиций. Регио­нальные инвестиционные риски - это риски регионального про­исхождения, в результате которых возможно неполное использо­вание инвестиционного потенциала.

Интегральный показатель инвестиционной привлекательно­сти определяется с помощью формулы м = ———, где мг - инте-

Ь.

s

s=1

гральный показатель инвестиционной привлекательности i-го ре­гиона, сопоставимый со среднероссийским уровнем, принятым за 1, i - номер региона, s = 1,..., c, - номер частного показателя, ks -
вес s-го показателя; ря. - значение s-го показателя по i-му регио­ну, ps - значение s-го показателя в среднем по РФ. В методике предполагается, что вес каждого показателя равен 1, поэтому

с

S

s=1

Преимущества данной методики заключаются в том, что ис­пользуются конкретные статистические показатели, и их мало. В методике строится зависимость инвестиционной активности от привлекательности, которая характеризуется высокой корреляци­ей между предпосылками к инвестированию и самим инвестиро­ванием.

Недостатком такой методики то, что она не учитывает право­вую среду для инвестиций. Непонятно, почему авторы предпочли использовать все веса, равные единице. К тому же, связь между инвестиционной активностью и привлекательностью не является в данном методе уникальным преимуществом, так как такую связь можно построить и в других методиках (при этом регионы ранжируются только по индексу ыг). При определении зависимо­сти между инвестиционной привлекательностью и успешности деятельности предприятий (с помощью регрессионного анализа), получилось что регрессия, описывающая метод Шахназарова

Л

имела коэффициент детерминации R меньше, чем регрессии по другим методам[670]. Это означает, что зависимость между инвести­ционной привлекательностью и инвестиционной активностью в меньшей степени объясняется данной методикой.

Все рассмотренные методики, как уже было сказано ранее, носят чисто субъективный характер, и они представляют цен­ность для инвестора, так как позволяют определить изменение положение региона за какой-либо период в одном и том же рей­тинге. Также рейтинг может представлять ценность только в том случае, если сама методика с точным определением интегрально­го индекса и с описанием всех входящих в него показателей дос­тупна всем. В этом смысле не совсем полно описаны методики РА «Эксперт» (описаны только общие составляющие, но не опи­саны конкретные показатели), Австрийского банка[671]. Неполнота описания методики - это такое ее представление (презентация) в открытом доступе, с помощью которого инвестор или предпри­ниматель, имея доступ к соответствующим статистическим ба­зам, сам не сможет построить рейтинг инвестиционной привлека­тельности регионов в связи с отсутствием точного описания дей­ствий, дающих понять, какие конкретные показатели брать и как считать интегральный индекс. В результате инвесторы вынужде­ны довериться рейтинговому агентству и довольствоваться толь­ко общим описанием методики.

Самой полной и понятной из рассмотренных методик являет­ся методика Экспертного института МГУ, которые в своем изда­нии точно описывают расчет интегрального индекса. Другой проблемой является поиск данных, необходимых для расчета ин­тегрального индекса региона. Метод МГУ в этом смысле не явля­ется самым лучшим, так как в нем присутствуют различные пока­затели (часто это очень субъективные показатели), которые сложно найти. И это является недостатком методики. Самым хо­рошим в этом смысле является метод Шахназарова, так как в нем используются конкретные показатели и их мало.

Схожесть всех методик заключается в том, что некоторые показатели присутствуют во всех способах оценки привлекатель­ности (например, трудовой потенциал). Но есть показатели, кото­рые встречаются в одном, но их нет в другом методе оценки (на­пример, показателя, характеризующего инфраструктуру, нет в методике МГУ; показателя, описывающего ЭГП, нет в методе Банка Австрии; в методике МГУ не учитывается экологическое состояние). Предприниматель, выбирая из предложенных мето­дик, должен учитывать характер своей деятельности и значимые для него факторы.

Поскольку все методики являются субъективными оценками инвестиционной привлекательности регионов, то для предприни­мателей или инвесторов будет неправильным принять для себя в качестве истинной только одну методику. Необходимо рассмат­ривать все существующие методики и улавливать общие тенден­ции, которые характерны для всех методик. Эти тенденции наи­более приближены к объективным выводам. Каждый рейтинг оценивает инвестиционную привлекательность, не делая акцент на каком-то определенном виде деятельности (бизнесе). То есть рейтинг пытается описывать региональную ситуацию в целом. Поэтому инвестор должен учитывать конкретные особенности региона, которые связаны с его проектом, даже если эти особен­ности в официальных рейтингах не учтены. Без учета этих осо­бенностей рейтинг может показать, что определенный регион яв­ляется не привлекательным для инвестора, но если эти особен­ности, оказывающие влияние на бизнес, учесть, то привлекатель­ность региона для конкретного инвестора может повыситься. По­этому, под каждый инвестиционный проект должен составляться свой рейтинг привлекательности регионов, учитывающий кон­кретные особенности проекта или предприятия. Рейтинги, созда­ваемые различными экспертами и институтами показывают толь­ко общую тенденцию. Но они также могут быть полезны, если инвестор не учитывает особенности предприятия, в которое он вкладывает, или его удовлетворяют критерии данного рейтинго­вого агентства.

Сравнение результатов ранжирования субъектов Приволж­ского Федерального Округа по методикам РА «Эксперт» и МГУ

В основном регионы Приволжского Федерального Округа находятся в середине рейтингов РФ, что говорит об их средней привлекательности по сравнению с другими регионами России. Но среди них есть и те, которые обладают высокой инвестицион­
ной привлекательностью. То есть внутри округа существует зна­чительная дифференциация по экономическому развитию регио­нов. Изучение областей отдельно от иных субъектов имеет смысл по причинам: 1) в ПФО иные субъекты представлены в основном республиками, имеющими политическую силу в отношениях с центром; это говорит о том, что их экономическое развитие не полностью зависит от объективных и субъективных факторов ре­гиона, но и от договоренностей с центром по предоставлению поддержки (субъективный фактор, исходящий из центра); 2) ре­гиональная политика республик в составе ПФО может отличаться от региональных политик областей в силу различных этнических причин, а также неформальных взаимосвязей между республика­ми ПФО1.

Причина сравнения именно этих методик заключается в том, что методика «Эксперта» пользуется популярностью среди инве­сторов, а методика МГУ является доступной инвесторам. По дру­гим методикам существует проблема отсутствия информации, необходимой для ранжирования регионов.

перт» (2004)

Результаты ранжирования регионов методом рейтингового агентства «Эксперт» доступны любому инвестору2. Области ран­жированы следующим образом:

Таблица 2. Ранжирование областей по методике РА «Экс-

Ранг регио­на (в ПФО)

Область

Рейтинг (оценка)

Тип

1

Нижегородская

Средний потенциал - умеренный риск (2B)

«опорный»

2

Самарская

Средний потенциал - умеренный риск (2B)

«опорный»

3

Пермская

Средний потенциал - умеренный риск (2B)

«опорный»

4

Пензенская

Пониженный потен­циал - умеренный риск (3B1)

с не определив­шимися перспек­тивами

5

Саратовская

Пониженный потен­циал - умеренный риск (3B1)

«полюс роста»

1  Например, такая связь установилась между Татарстаном и Башкортостаном, которые стремятся не от­стать друг друга и участвовать во всех экономических явлениях и событиях.

2  Рейтинг приведен на сайте РА «Эксперт» http://www.raexpert.ru/ratings/regions/.

6

Оренбургская

Пониженный потен­циал - умеренный риск (3B1)

«полюс роста»

7

Ульяновская

Пониженный потен­циал - умеренный риск (3B1)

с не определив­шимися перспек­тивами

8

Кировская

Незначительный по­тенциал - умеренный риск (3B2)

с не определив­шимися перспек­тивами

Согласно данной методике, самой привлекательной областью для инвестора является Нижегородская. Эта область вместе с Са­марской и Пермской входит в 15 первых регионов по инвестици­онной привлекательности[672]. Они являются «опорными» региона­ми, что означает, что они могут развиваться без федеральной поддержки.

Четыре области принадлежат группе 3B1 - регионы с пони­женным потенциалом и умеренным риском. Среди них Пензен­ская область выше всех, но является регионом с не определив­шимися перспективами. Это вызвано тем, что в соответствии с этой методикой Пензенская область имеет риск ниже, чем у ос­тальных трех регионов этой группы, и потенциал области ниже, чем у остальных. Так как третий раз в пределах группы сорти­ровка идет по риску, получилось, что Пензенская область выше всех. Однако на точечной диаграмме (Приложение 2) она лежит в нижней части квадрата 3B1 (номер 52), что и делает ее регионом с не определившимися перспективами (согласно приложению 3). В этом смысле это является недочетом данной методики, так как она позволяет региону с не определившимися перспективами быть привлекательнее регионов-«полюсов роста»[673].

На последнем месте - Кировская область. Ее потенциал со­поставим с Пензенской областью, однако уровень риска выше.

При сравнении рангов отдельных составляющих риска видно, что Кировская область имеет намного более высокий ранг по поли­тическому риску и социальному, чем другие области (чем выше ранг, тем хуже) (Приложение 5).

(2004)

Показатели, которые брались для расчета интегрального ин­декса по методике МГУ, приведены в Приложении 6. Некоторые показатели (ход экономических реформ, предпочтения электора­та, устойчивость и влиятельность региональных элит), по кото­рым отсутствуют данные, брались из источника[674], в котором стро­ится рейтинг за 1996 год. Такое использование возможно, так как эти субъективные факторы не склонны быстро изменяться. Ос­тальные показатели брались за 2004 год. В результате расчета по­лучилось ранжирование регионов (ранг записан в пределах ПФО), приведенное в таблице 3.

Таблица 3. Ранжирование областей по методике МГУ

Ранг региона (в ПФО)

Область

Рейтинг(оценка)

Ранг 1996[675]

1

Самарская

1,489

1

2

Пермская

1,203

2

3

Нижегородская

1,091

3

4

Оренбургская

0,965

4

5

Саратовская

0,944

5

6

Кировская

0,863

6

7

Пензенская

0,842

8

8

Ульяновская

0,738

7

Результаты методики МГУ несколько отличаются от методи­ки «Эксперта». Это связано с субъективизмом определения раз­личных показателей, влияющих, по мнению авторов методик, на общую инвестиционную привлекательность регионов. Сравнение инвестиционной привлекательности в 2004 году с инвестицион­ной привлекательностью 1996 года, рассчитанной по той же ме­тодике, показывает, что области внутри ПФО ранжированы поч­ти одинаково. Только в конце рейтинга Пензенская и Ульянов­ская области поменялись местами. Такое сходство в ранжирова­нии говорит о том, что области развиваются относительно одина­ково и это гарантирует неизменность их привлекательности отно­
сительно друг друга. Конечно, частично похожесть рейтингов связана с тем, что данные по субъективным факторам брались с 1996 г, но так как они в силу своей природы не склонны менять­ся, то проблема почти устраняется.

Необходимо определить, связаны ли результаты двух мето­дик между собой. Так как можно использовать ранг областей, наиболее удобным показателем для определения связи является ранговый коэффициент корреляции Спирмена. Он изменяется от - 1 (полная отрицательная зависимость) до 1 (полная положи­тельная зависимость). В приложении 7 показан расчет данного коэффициента. Он оказался равным 0,714, что говорит о высокой корреляционной связи между инвестиционной привлекательно­стью регионов, рассчитанных по двум разным методикам. Это не говорит о том, что ранг региона в одном регионе зависит от ранга этого региона, рассчитанного по другой методике. Высокая связь между инвестиционной привлекательности регионов, определен­ной по двум методикам, говорит о том, что факторы, влияющие на индексы привлекательности, одинаково действуют на показа­тели этих двух методик.

Высокая связь подтверждает правдоподобность этих методик и существование общей тенденции, описывающей привлекатель­ность регионов. Полная взаимосвязь (то есть коэффициент кор­реляции равен 1) была бы в том случае, если обе методики учи­тывали одни и те же факторы и брали одинаковые показатели. Оставшиеся 0,286 (1 - 0,714) объясняются тем, что методики, принимая во внимание одни и те же факторы, используют в рас­чете различные показатели, часть из которых являются к тому же субъективными.

Вклад информационной составляющей в рейтинг региона

Как уже было отмечено, методики не отражают абсолютно все факторы, влияющие на инвестиционную привлекательность региона. И немногие методики описывают уровень информаци­онного поля (среды), сложившегося в регионе. Информационная среда региона является одной из самых важных составляющих инвестиционной привлекательности. Под информационной сре­дой понимается совокупность различных факторов, увеличиваю­щих знание инвестора о возможности вложений в данный регион.

Изучение воздействия информационной составляющей в ин­вестиционном процессе является очень актуальным, так как в на­стоящее время большая часть компаний действуют благодаря существованию информационных потоков, то есть потоков ин­формации, выраженной в каком-либо объективном виде и нахо­дящейся или распространяющейся по определенным коммуника­циям и информационным сетям. Информационные потоки дела­ют возможным для компании эффективное функционирование и взаимодействие с другими предприятиями и инвесторами. Таким образом, информация является средством доведения сведений о компании (о возможностях инвестирования) потенциальным ин­весторам.

Уловить влияние информации через представленные методи­ки очень сложно. В методике МГУ значение информации в рас­сматриваемых показателях вообще не учитывается. Развитие ин­формационной среды более или менее можно определить, про­анализировав инфраструктуру региона. Показатели, характери­зующие инфраструктуру, включены в определение рейтинга по методике «Эксперта» и Австрийского Банка. В методике «Экс­перта» инфраструктуру можно проанализировать, изучив таблицу инвестиционного потенциала[676], в которой расписаны ранги регио­нов по каждой из составляющих (интерес представляет инфра­структурный потенциал). В методике Австрийского Банка инфра­структура описывается в разделе «Развитие транспорта и комму­никаций».

Проанализировать влияние вклада информационной состав­ляющей можно с помощью таблицы «Инвестиционный потенци­ал российских регионов» (методика «Эксперт»). Нужно пони­мать, что анализ вклада инфраструктурной составляющей может привести к несколько другим числовым результатам, чем анализ информационной составляющей, но так как данные по информа­ционной среде отдельно не представлены, то имеется возмож­ность анализа только инфраструктурной составляющей. Уровень развития информации зависит от уровня развития остальных компонентов инфраструктуры региона, поэтому качественно ре­зультаты не должны измениться.

Методика «Эксперта» определяет общее место региона по инвестиционному потенциалу, определяя ранги каждого вида по­тенциала региона, а потом взвешивая каждый показатель с опре­деленным весом. Так как методика не предоставляет информа­цию о весе каждого потенциала, то анализ вклада инфраструк­турной составляющей можно провести с помощью метода суммы мест.

Сумма рангов по каждому виду потенциала даст сумму мест, по которому можно проранжировать все регионы РФ. Новое ме­сто региона будет отличаться от места по методике «Эксперт», так как эта методика использует различные веса для каждого ти­па потенциала. Сумма мест фактически является той же методи­кой, но веса для каждого типа потенциала берутся одинаковые.

В Приложении 8 приведены места регионов, определенные методикой «Эксперт» и с помощью метода суммы мест. Коэффи­циент корреляции между рангами по этим двум методикам равен 0,9704, что говорит о большой взаимосвязи между двумя спосо­бами ранжирования регионов. Поэтому возможно использование в дальнейшем метода суммы мест, так как статистически его ре­зультаты практически не отличаются от результатов методики «Эксперта».

Чтобы определить вклад инфраструктурного потенциала, можно ввести понятие недоиспользованный инфраструктурный потенциал. Недоиспользованный инфраструктурный потенциал показывает, насколько данный регион будет выше в общем рей­тинге среди всех регионов, если бы ранг его инфраструктурного потенциала был равен 0[677], а ранг остальных регионов - неизмен­ным. Результаты такого ранжирования областей Приволжского федерального округа представлены в Приложении 9.

Из таблицы Приложения 9 видно, что после обнуления ранга инвестиционного потенциала некоторые регионы стали выше в рейтинге (то есть их место снизилось) незначительно, а некото­рые повысились намного. Те регионы, чье место стало ненамного лучше, уже имеют высокий инфраструктурный потенциал (по­этому после вычитания их очень низкого ранга по инфраструк­турному потенциалу из общей суммы мест их положение изме­нилось незначительно). Если регионы значительно улучшили свое положение после обнуления, это означает, что они имеют сейчас очень высокий ранг, а значит, низкий инфраструктурный потенциал. Пять регионов из восьми исследуемых улучшили свои позиции более чем на пять позиций, что говорит о высоком недо­использованном инфраструктурном потенциале.

Если провести такое же ранжирование областей ПФО, но с одновременным вычитанием из суммы мест их ранга по инфра­структурному потенциалу (одновременно у всех регионов ПФО), то результаты не изменятся: регионы с низким потенциалом под­нимутся в рейтинге намного, а регионы с высоким потенциалом улучшат свое положение незначительно.

Проведенный анализ влияния инфраструктурного потенциала на изменение положения региона в рейтинге (по инвестиционно­му потенциалу) показывает, что у многих областей инфраструк­турный потенциал является очень значимым для возможностей улучшений позиций этих регионов в рейтинге и улучшение толь­ко его одного среди совокупности различных потенциалов, рас­сматриваемых методикой «Эксперт», приведет к значительному повышению его инвестиционного потенциала, а значит, инвести­ционной привлекательности. С учетом того, что информационная среда региона составляет значительную часть его инфраструкту­ры, уровень развития информационной среды существенно влия­ет на предпринимательский климат.

Глава 3. Роль информации в инвестиционном процессе облас­тей Приволжского федерального округа

Влияние информационной среды региона на инвестиционную привлекательность

В предыдущей главе говорилось, что информационная среда региона оказывает воздействие на предпринимательский климат. Это влияние происходит из-за того, что информация, поступаю­щая инвестору, дает ему объективные и субъективные оценки происходящих в регионе процессов (говорит о региональной си­туации). На основе этих оценок у инвестора складываются объек­тивные и субъективные мнения по поводу данного региона. К объективным мнениям относятся все выводы, сделанные инве­стором на основе анализа информации, в которой содержатся данные об интересующих его показателях (прибыльности пред­приятий, вероятность банкротства и т. д.). Субъективное мнение инвестора - это его суждение о регионе, основанное на его лич­ном отношении к региону[678]. Какое из мнений имеет большее зна­чение при принятии решения об инвестировании, неизвестно. Для разных инвесторов значимость субъективного и объективно­го мнения различны. В результате инвестиционная активность в регионе определяется взаимодействием объективных и субъек­тивных мнений инвесторов.

Принятие решение об инвестировании происходит следую­щим образом. У инвестора существует требуемая норма доходно­сти. Поступающая информация о регионе дает ему возможность определить ожидаемую доходность, которую он может получить, вложив деньги в проект. Затем инвестор сравнивает ожидаемую норму доходности с требуемой, и если ожидаемая доходность не меньше требуемой, то инвестор примет решение об инвестирова­нии в регион. Как формируется требуемая норма доходности, точно сказать нельзя, так как это зависит от инвестора (его объ­ективных и субъективных мнений). Ожидаемая норма доходно­сти может быть определена только после анализа информации, поступающей из региона инвестору. Таким образом, информация играет ключевую роль в инвестиционном процессе, так как толь­ко благодаря информации возможно принятие решения об инве­стировании.

Принимающим информацию субъектом является инвестор. Субъект, который распространяет информацию, является лицом, заинтересованным в финансировании какого-либо проекта. Это может быть фирма, муниципальное образование, сам субъект РФ и даже физическое лицо, занимающееся предпринимательством. То есть лицо, распространяющее информацию, является предста­вителем объекта инвестиционной деятельности.

Нужно учесть, что информация обладает важной характери­стикой - качеством. Качество информации зависит от ее досто­верности. Чем выше достоверность и соответствие ее реальности, тем выше качество. С качеством информации связана такая эко­номическая характеристика, как величина издержек на ее распро­странение. Чем качественнее информация, тем больше издержек нужно понести, чтобы информация была принята к сведению ин­весторов. Это связано с тем, что инвесторы среди полученной ими информации выбирают качественную, так как у плохих фирм есть стимулы исказить информацию о своих проектах, чтобы привлечь средства и поместить их в высокорисковый проект. Чтобы инвесторы ориентировались именно на достоверную ин­формацию, представитель объекта инвестиционной деятельности должен понести определенные издержки. Чтобы инвестор выбрал в качестве объекта инвестирования тот, представитель которого предоставляет качественную информацию, издержки на ее рас­пространения должны обладать следующими свойствами: 1) лег­кость определения величины издержек инвестором; 2) невозмож­ность другого представителя объекта инвестиционной деятельно­сти, пытающегося предоставить некачественную информацию, понести те же издержки.

При выполнении обоих свойств величина издержек, понесен­ных на распространение информации, является сигналом для ин­вестора о качестве информации. Первое свойство позволяет оп­ределить качество информации. Выполнение второго свойства гарантирует, что плохие фирмы не будут нести крупные издерж­ки, чтобы выдать свою информацию за качественную, так как это для них будет слишком дорого и не принесет им положительных прибылей в долгосрочном периоде.

Ранее были указаны два типа инвесторов: внутренние и внешние. Информационная среда региона воспринимается этими типами инвесторов по-разному. Внутренние инвесторы имеют больше возможностей определить качество информации, так как они находятся в близости от объекта своей инвестиционной дея­тельности и несут меньшие издержки проверки информации на качество. Внешним инвесторам сложнее проверить качество ин­формации, поэтому они несут больший риск при инвестировании в регион. Более высокий риск повышает их требуемую доход­ность по сравнению с внутренними инвесторами. Так как у них требуемая доходность выше, они будут согласны инвестировать в меньшее количество проектов, чем внутренние инвесторы.

Таким образом, в информационной среде региона может оказаться некачественная информация, что может привести к уменьшению инвестиционной активности. Особенно этот эф­фект связан с внешними инвесторами. При этом как внутрен­ние, так и внешние инвесторы принимают решение об инвести­ровании исходя из своих объективных и субъективных оценок, за­висящих в основном от информационной среды региона.

Показатели, характеризующие информационную среду регио­на

В предыдущей главе описывалась значимость информацион­ной среды через инфраструктурный потенциал, так как развитие информации одновременно и зависит от инфраструктуры регио­на, и определяет уровень развития инфраструктуры. Показатели, с помощью которых можно охарактеризовать информационную среду региона, являются частью инфраструктурных показателей.

Информационные показатели можно разделить на две груп­пы:

1) Показатели объема информации - это величины, с помо­щью которых можно прямо или косвенно определить, какой объ­ем информации передается между экономическими агентами в регионе. К этим показателям относятся число предприятий, ис­пользующих информационные технологии, число организаций, имеющих web-сайт в сети Интернет, число организаций, зани­мающихся информационно-вычислительным обслуживанием, число проведенных выставок за год и т. д.

2) Показатели, характеризующие связь - это величины, опре­деляющие уровень развития средств связи. С помощью этих по­казателей можно определить уровень развития информационной среды, так как информация передается с помощью средств связи. К таким показателям можно отнести объем услуг связи населе­нию, количество квартирных телефонных аппаратов сети общего пользования на 1000 человек и т. д.

Этот критерий, по которому классифицируются показатели можно назвать статичностью. Показатели первой группы пред­ставляют собой статику, так как говорят только об объеме ин­формации, привязанной к месту ее нахождения. Для статических показателей важен объем информации, а не ее источник. Показа­тели второй группы являются показателями динамики, так как характеризуют не объем информации, а уровень развития средств, по которым эта информация передается. Для динамиче­ских показателей важен источник информации, то есть способ ее получения или передачи. И те, и другие показатели могут исполь­зоваться при анализе информационной среды региона. Причем не существует четкой границы между этими показателями, так как некоторые из них можно отнести к обеим группам. Например, объем переданной почтовой корреспонденции, с одной стороны, указывает на статику, так как описывает объем переданной ин­формации, с другой, характеризует динамику, так как в нем ука­зан способ непосредственной передачи данных. Таким образом, показатели статики характеризуют уровень объема переданной и используемой информации, а показатели динамики характеризу­ют уровень развития средств связи, по которым эта информация передается.

Еще одним критерием, с помощью которого можно класси­фицировать информационные показатели, является сетевой кри­терий. По нему все показатели можно разделить на две группы:

1) Сетевые показатели - показатели, характеризующие уро­вень взаимодействий экономических агентов друг с другом. Здесь имеется в виду, что взаимодействия направлены прямо на при­влечение инвестиций. То есть участниками сети (взаимодейст­вий) являются инвестор и лицо, привлекающее инвестиции. К этим показателям относятся, например, число фирм, использую­щих информационно-коммуникационные технологии, число фирм, имеющих web-сайт, число выставок, число предприятий связи и т. д.

2) Несетевые показатели - те, которые не характеризуют уровень развития сети. Эти показатели напрямую не связаны с передачей информации от лица, привлекающего инвестиции к инвестору. Они описывают общий уровень информационной сре­ды региона. К ним относятся, например, число предприятий ин­формационно-вычислительного обслуживания или число пред­приятий, занимающихся общей коммерческой деятельностью по обеспечению функционирования рынка.

Отличие сетевых показателей от несетевых в том, что сете­вые показатели непосредственно характеризуют уровень отноше­ний между инвестором и привлекающим инвестиции (то есть под сетью подразумевается такое взаимодействие, которое направле­но именно на привлечение инвестиций от конкретных инвесторов в конкретный объект инвестирования). Несетевые показатели прямо не показывают уровень взаимодействий между инвестором и представителем объекта инвестирования, они только характе­ризуют уровень благоприятности возникновения такого взаимо­действия.

При выявлении влияния уровня информационной среды ре­гиона на инвестиции, необходимо учитывать как статические и динамические показатели, так и сетевые и несетевые, потому что все они характеризуют либо уровень распространенности инфор­мации в регионе и о регионе, либо уровень возможности такого распространения, что может повлиять на решение инвесторов.

Показатели, используемые для определения влияния инфор­мационной среды областей ПФО на инвестиции

Чтобы определить влияние информационной среды регионов на инвестиции, необходимо проанализировать показатели двух типов. К первому типу относятся показатели, характеризующие уровень инвестиций, а ко второму - уровень информационной среды региона.

Для определения уровня инвестиций в работе использованы такие показатели, как инвестиции в основной капитал (млн. руб.) и объем инвестиций, поступивших от иностранных инвесторов (млн. долл. США). Первый показатель рассматривался как объем

w                     w                                                       ТЛ

инвестиций российских инвесторов. К иностранным инвестициям относятся не только прямые инвестиции, но и портфельные (то есть инвестиции в акции, и другие ценные бумаги российских компаний)[679].

Также рассматривались доли этих инвестиций в валовом ре­гиональном продукте. Этот показатель является двойственным. С одной стороны, если он в одном регионе меньше, чем в другом, то это может означать, что в этот регион привлечено меньше ин­вестиций по абсолютному значению (и в отношении к ВРП). С другой стороны, в этот регион может быть привлечено больше инвестиций, чем в другой, но по отношению к ВРП этот показа­тель все равно меньше (это можно объяснить тем, что инвестиции принесли большую отдачу, то есть ВРП является функцией от привлеченных инвестиций и ВРП при росте инвестиций увеличи­вается в большее число раз). Показатели, характеризующие объ­ем инвестиций, представлены в Приложении 10.

В качестве показателей, описывающих уровень информаци­онной среды региона, брались следующие данные (таблица 4):

Таблица 4. Показатели информационной среды региона.

Показатель

Обозначение

Доля организаций, имеющих web-сайт

A

Доля предприятий, использующих глобальные сети

B

Доля организаций, использующих ИКТ

C

Доля организаций, использующих Интернет

D

Доля предприятий связи

E

Доля предприятий информационно-вычислительного об­служивания

F

Доля предприятий в отрасли общей коммерческой дея­тельности по обеспечению функционирования рынка

G

Доля предприятий, имеющих web-сайт, является показателем статическим, так как он характеризует объем информации, и се­тевым, так как web-сайт позволяет передать информацию от представителя инвестиционного объекта к инвестору. Аналогич­ным образом можно проклассифицировать все оставшиеся пока­затели. Результаты приведены в таблице 5:

Таблица 5. Классификация показателей информаци­онной среды

Статические

Динамические (показатели

(показатели объема)

источника или передачи)

Сетевые

Несетевые

Сетевые

Несетевые

A

F

C

B

G

D

C

E

D

Из таблицы видно, что некоторые показатели встречаются и в разделе статических, и в разделе динамических показателей. Это объясняется тем, что эти показатели в равной степени могут ха­рактеризовать и объем информации, и уровень развития способа передачи информации (показатели C и D - с помощью них одно­временно можно характеризовать и уровень развития средств коммуникации, и объем переданной и используемой информации через Интернет и другие информационно-коммуникационные технологии).

Показатель доли предприятий, использующих глобальные сети, рассчитывается на основе числа предприятий, у которых проведены закупки по заказам, переданным по глобальным се­тям. Этот показатель характеризует уровень развития этих сетей и определяет уровень передачи данных, так как вместе с заказами о закупках предприятия передают данные о своей продукции, распространяя информацию о привлекательности отрасли, в ко­торой они работают.

Доля предприятий информационно-вычислительного обслу­живания характеризует статику, так как по этому показателю в основном можно судить об объеме переданной информации. И данный показатель является несетевым, так как предприятия ин­формационно-вычислительного обслуживания направлены не на распространение конкретной информации о конкретном инвести­ционном проекте в регионе, а на распространение информации о возможностях инвестирования. К таким предприятиям относятся различные компании, обеспечивающие СМИ - финансовые жур­налы, газеты, информационно-аналитические центры, электрон­ные справочники и т. д.

Доля предприятий в отрасли общей коммерческой деятель­ности по обеспечению функционирования рынка также является статическим и несетевым показателем, так как он характеризует объем информации о возможностях инвестирования. К таким предприятиям относятся различные консалтинговые компании, фирмы, предоставляющие юридические услуги, рекламные агентства и т. д. То есть эти предприятия сокращают трансакци - онные издержки по ведению бизнеса, так как позволяют пред­принимателям быстрее предпринимать более эффективные реше­ния, обеспечивая их нужной информацией, на поиск которой са­ми предприниматели потратили бы больше средств. Чем развитее такие услуги в регионе, тем лучше там возможности инвестиро­вания.

Доля предприятий в отрасли связи характеризует уровень развития способов передачи информации, поэтому относится к динамическим показателям. Так как эти средства могут исполь­зоваться для передачи информации от привлекающего инвести­ции инвестору, то этот показатель относится к сетевым.

В последнем столбце таблицы 5 нет ни одного рассматривае­мого показателя. К таким показателям относится уровень разви­тия какого-либо средства связи, с помощью которого в основном не производится передача информации от лица, привлекающего инвестиции к инвестору. К ним относятся те же средства связи, которые используются и для передачи информации инвесторам, но в данном случае такие показатели (например, число неделовой корреспонденции) не влияют на инвестиционную привлекатель­ность.

Некоторые показатели информационной среды могут вклю­чать в себя другие показатели. Например, организации, исполь­зующие информационно-коммуникационные технологии, могут в основном включать организации, использующие Интернет, или имеющие web-сайт, поэтому необходимо определить сначала та­кие зависимые переменные.

Расчет соответствующих показателей произведен в Прило­жении 11.

Чтобы определить зависимые переменные, можно провести корреляционный анализ используемых переменных. Результаты этого анализа приведены в Приложении 11. Высокой корреляци­онной связью можно считать между теми переменными, у кото­рых коэффициент корреляции по модулю больше 0,5. Анализ по­казал, что высокая корреляционная связь наблюдается между до­лей предприятий, использующих ИКТ и долей предприятий, ис­пользующих Интернет (коэффициент корреляции 0,7619), а также между долей предприятий связи и долей предприятий информа­ционно-вычислительного обслуживания (коэффициент корреля­ции 0,8333). Первая связь понятна так, как Интернет представля­ет собой информационно-коммуникационную технологию. Вто­рая высокая связь говорит о том, что в регионах ПФО предпри­ятия информационно-вычислительного обслуживания в основном используют средства связи для передачи информации, или поль­зуются этими услугами у других предприятий связи.

Эта высокая зависимость говорит о том, что при построении регрессии эти факторы одновременно не должны присутствовать в качестве независимых переменных, так как регрессия будет плохой из-за наличия мультиколлинеарности (зависимости меж­ду независимыми переменными). Регрессионный анализ будет проведен в следующем разделе для определения влияния рас­сматриваемых показателей информационной среды на уровень инвестиций в регионе.

Регрессионный анализ, описывающий влияние информацион­ной среды региона на инвестиции

Чтобы определить, существует ли зависимость инвестиций от информационной среды региона, можно построить регрессию, в которой зависимой переменной будет доля инвестиций в регионе (пусть Y1 - доля инвестиций в основной капитал в ВРП, а Y2 - доля иностранных инвестиций в ВРП), а независимыми перемен­ными являются показатели, описанные в предыдущем разделе (A, B, C, D, E, F, G). Качеством регрессии будет служить не только коэффициент детерминации R ,
но и F-статистика, определяющая адекватность регрессии (то есть проверяющая гипотезу на равен­ство всех коэффициентов перед переменными нулю).

Нужно учесть еще тот факт, что число наблюдений в регрес­сии составляет всего 8, то есть восемь областей ПФО. Такая не­значительная выборка может привести к различным проблемам, связанным с выяснением значимых коэффициентов (если регрес­сия показывает, что коэффициенты перед независимыми пере­менными незначимы, это не обязательно так) и их величины.

В Приложении 12 приведена регрессионная статистика, рег­рессий Y1 и Y2 на различные наборы независимых переменных. Причем одновременно в регрессии не могли быть переменные C и
D, или E и F, так как было установлено, что между ними суще­ствует высокая корреляционная связь1. Поэтому строились рег­рессия Y1 и Y2 на A, B, D, F, G, затем вместо одной коррели­рующей переменной использовалась вторая, и строились соот­ветствующие регрессии. После этого в полученных регрессиях находились наиболее приемлемые (адекватные, то есть с неболь­шим P-value по F-статистике). Если какие-то регрессии не уст­раивали, то из них убирались самые незначимые переменные и строились новые регрессии.

Результат построенных регрессий представлен в таблице 6:

Таблица 6. Некоторая регрессионная статистика

Номер регрессии

Зависимая переменная

Независимые переменные

R2

F-

значимость (P-value)

1

Y1

A, B, D, F, G

0,3717

0,9157

2

Y2

A, B, D, F, G

0,9746

0,0623

3

Y1

A, B, D, E, G

0,3469

0,9291

4

Y2

A, B, D, E, G

0,9902

0,0243

5

Y1

A, B, C, E, G

0,8519

0,3301

6

Y2

A, B, C, E, G

0,8814

0,2706

7

Y1

A, B, C, F, G

0,8488

0,3363

8

Y2

A, B, C, F, G

0,8267

0,3787

9

Y1

A, B, C, G

0,8484

0,1341

10

Y1

A, B, C

0,6146

0,2397

1 Высокая корреляционная связь не является достаточным или необходимым условием наличия мульти - коллинеарности, но если ввести в регрессию одновременно одну из пар C и D, или E и F, то коэффициент вздутия (VIF) оказывается очень высоким, что и говорит о высокой мультиколлинеарности.

Получилось, что самыми подходящими регрессиями являют­ся четвертая (для доли иностранных инвестиций в ВРП) и девятая (для доли инвестиций в основной капитал в ВРП). 4 регрессия невероятно точно описывает зависимость доли иностранных ин­вестиций в ВРП от рассматриваемых показателей при очень низ­кой F-значимости, что говорит об адекватности регрессии, то есть одновременно все ее коэффициенты не равны нулю. 9 регрессия также точно описывает зависимость доли инвестиций в основной капитал в ВРП, но F-значимость выше, хотя она самая маленькая среди других построенных регрессий. Эта регрессия характеризу­ется более высокой вероятностью того, что она неадекватна (то есть все ее коэффициенты равны нулю). Несмотря на это в ней есть значимые коэффициенты. Значимость коэффициентов при­ведена в таблицах 7 и 8.

Таблица 7. Значимость коэф­

Y1 на A, B, C,

G

Коэффициенты

P-

Значение

Свободный член

0,2790

0,0097

A

-0,8606

0,1193

B

-0,2992

0,1955

C

-2,1923

0,0402

G

1,4126

0,1206

фициентов

При анализе значимости коэф­фициентов в первой регрессии (таблица 7) оказалось, что зна­чимым показателем является до­ля организаций, использующих ИКТ (С)[680]. Причем коэффициент отрицательный. С ростом доли

Таблица 8. Значимость коэффи­

Y2 на A, B, C, D, E, G

Коэффициенты

P-

Значение

Свободный член

0,0680

0,0306

A

0,4577

0,0184

B

-0,1853

0,0280

D

-2,8613

0,0141

E

4,6284

0,0476

G

0,1407

0,3264

циентов

предприятий, использующих ИКТ, доля инвестиций в новной капитал в ВРП падает. Как уже отмечалось, это мож­но объяснить тем, что при увеличении информационных и коммуникационных техно­логий инвестиции дают боль­шую отдачу, то есть повыше­ние регионального продукта происходит в большем масштабе, чем повышение инвестиций. Но более низкое отношение инве­стиций к ВРП также может быть следствием того, что в тот или иной регион привлечено инвестиций по абсолютному значению меньше (то есть из-за этого коэффициент в регрессии отрицате­лен). Чтобы определить, какое из вышеперечисленных предпо­
ложений верно, нужно построить регрессию абсолютного значе­ния инвестиций на рассматриваемые показатели. Это будет сде­лано чуть ниже.

Доля иностранных инвестиций в ВРП адекватно описывается полученной регрессией (таблица 8). Значимыми являются доля организаций, имеющих web-сайт (A), доля предприятий, исполь­зующих глобальные сети (B), доля организаций использующих Интернет (D) и доля предприятий связи (E). Чем выше число ор­ганизаций, имеющих сайт, тем больше доля иностранных инве­стиций в ВРП (коэффициент перед A положителен). То есть для иностранных инвесторов имеет значение информация, предос­тавленная на сайтах компаний, в которые они хотят инвестиро­вать[681].

Доля предприятий связи также имеет значение для иностран­ных инвестиций, так как в регионы, с высокой долей организаций связи, привлекаются более высокие иностранные инвестиции в отношении к ВРП (коэффициент перед E положителен). То есть средства связи широко используются инвесторами при принятии решения об инвестировании в регион.

Чем выше доля предприятий, использующих глобальные сети (включая Интернет), тем ниже уровень иностранных инвестиций в отношении к ВРП (коэффициенты перед B и D отрицательные). Здесь требуется дополнительно проанализировать объем инве­стиций по абсолютной величине, чтобы определить причину бо­лее низкого отношения инвестиций к ВРП при большей доле предприятий, использующих глобальные сети.

Пусть I1 - инвестиции в основной капитал в млн. руб., I2 - иностранные инвестиции. В Приложении 13 приведены регрес­сии I1 и
I2 на объясняемые переменные. Оказалось, что наилуч­шими являются регрессии I1 и I2 на те же независимые перемен­ные, что и Y1 и Y2. Значимость коэффициентов приведена в таб­лицах 9 и 10.

рынка. Коэффициент перед C Таблица 10. Значимость коэффи - является отрицательным, то есть в регионах с более высо­кой долей предприятий ис­пользующих ИКТ инвестиций в основной капитал привлече­но по абсолютному значению меньше. Причем, если строить точно такие же регрессии не абсолютного значения инвестиций, а доли инвестиций среди об­щих инвестиций в ПФО, то результат не изменится (коэффициент R ,
P-Value для всех переменных не изменятся, изменятся коэф­фициенты, но не их знаки), так как просто произойдет нормиров­ка инвестиций.

Для иностранных инвестиций стал незначимым коэффициент перед долей организаций связи. Остальные коэффициенты явля­ются значимыми, причем коэффициенты перед B и D являются отрицательными. Таким образом, выявленная ранее отрицатель­ная зависимость между некоторыми информационными показа­телями и долей инвестиций в ВРП объясняется тем, что в регио­нах с большей долей тех или иных информационных показателей привлечено меньше инвестиций по абсолютному (и относитель­ному к суммарным инвестициям, как было замечено выше) зна­чению.

Таблица 9. Значимость коэф - Для российских инвестиций

в основной капитал (Таблица 9) дополнительно к доле предпри­ятий, использующих ИКТ, стал значимым показатель доли пред­приятий в отрасли общей ком­мерческой деятельности по обеспечению функционирования

I2 на A, B, C, D, E, G

Коэффициенты

P-

Значение

Свободный член

21496,7791

0,0178

A

99322,4005

0,0222

B

-50029,2438

0,0221

D

-881917,0140

0,0085

E

551659,4991

0,1584

G

81861,4918

0,0882

фициентов

I1 на A, B, C, G

Коэффициенты

P-

Значение

Свободный член

45340,0169

0,0348

A

104528,3217

0,3887

B

-140909,4667

0,0580

C

-811122,3093

0,0160

G

1054972,7287

0,0086

циентов

Полученный результат является неожиданным, так как полу­чается, статистически значимым является тот факт, что если в ре­гионе лучше некоторые показатели, характеризующие информа­ционную среду, тем меньше инвестиций они привлекают и по аб­солютному значению (что видно из таблиц 9 и 10), и по отноше­нию к ВРП (таблицы 7 и 8). Статистическая значимость возника­
ет из-за того, что некоторые развитые регионы ПФО (Нижего­родская, Самарская, Пермская области) привлекают во много раз больше инвестиций, но доля предприятий, использующих ИКТ у них меньше, чем у тех регионов, которые привлекает меньше ин­вестиций. В развитых регионах доля таких предприятий низкая, так как у них в несколько раз больше общее число предприятий[682], то есть больше предприятий других отраслей. Если посмотреть зависимость инвестиций в основной капитал от числа предпри­ятий, использующих ИКТ (а не от их доли), то связь у них значи­тельная и положительная (коэффициент корреляции между этими показателями равен 0,634), что означает, что при построении рег­рессии с использованием абсолютного числа предприятий, коэф­фициенты перед этими переменными будут положительными. То же можно сказать и для иностранных инвестиций. Например, ко­эффициент корреляции между иностранными инвестициями и числом предприятий, использующих глобальные сети, весьма высок и равен 0,472.

Здесь необходимо заметить, что именно у тех регионов, в ко­торых функционирует большое число предприятий, инвестици­онная привлекательность выше (по рейтингу инвестиционной привлекательности, глава 2), поэтому они и привлекают больше инвестиций. Получается, что в этих регионах предприятия, ис­пользующие ИКТ и глобальные сети, передают качественную информацию в нужном объеме, чтобы обеспечить привлечение более крупных инвестиций. Причем эти инвестиции идут не только в эти предприятия, но и в другие предприятия, не исполь­зующие ИКТ, так как благодаря предприятиям, использующим информационные технологии и передающим информацию о себе, у инвесторов складывается хорошее объективное и субъективное мнение не только об этих предприятиях, но и о предприятиях всего региона.

У тех регионов, у которых доля предприятий, использующих ИКТ, выше, инвестиционная привлекательность низкая (у Киров­ской и Ульяновской областей доля таких предприятий выше, чем у остальных регионов - 5,24% и 4,87% соответственно, но в рей­тинге инвестиционной привлекательности они находятся ниже всех). Число предприятий, использующих ИКТ, в Самарской об­ласти равно 1760 (1,71%), а в Кировской области - 1801 (5,24%). То есть в Кировской области число таких предприятий даже по абсолютному значению превосходит общее их количество в Са­марской области.

Из всего вышесказанного следует, что существует некоторое оптимальное число предприятий, использующих ИКТ и глобаль­ные сети (включая Интернет), дающее возможность максималь­ного привлечения инвестиций в этот регион. Отрицательный ко­эффициент в регрессии перед этим показателем говорит о том, что в некоторых областях этот показатель не оптимален (не оп­тимальным может быть как доля, так и абсолютное число пред­приятий, использующих ИКТ, Интернет и т. д.), причем он пре­вышает оптимальный. Если же коэффициент перед показателем положителен, это говорит о том, что он либо оптимален, либо меньше оптимального. Например, вероятно, что в Кировской об­ласти число предприятий, использующих ИКТ, не оптимально и превышает оптимум, так как в некоторых других регионах инве­стиций привлечено больше (и по абсолютному значению, и по отношению к ВРП), а предприятий с ИКТ там меньше (и по доле, и по абсолютному значению, например, в Самарской и Оренбург­ской областях при более высоких там инвестициях, чем в Киров­ской). Такая отрицательная связь и определяет отрицательный знак коэффициента.

Положительный знак коэффициента перед показателем гово­рит о том, что в более обеспеченных информацией регионах объ­ем инвестиций больше, то есть либо этот показатель находится на оптимальном уровне, либо меньше оптимального (так как если он был бы больше оптимального, то знак коэффициента был бы от­рицательным).

В начале этой главы введены предпосылки, которые могут быть основной для теоретического обоснования существования оптимума. Для каждого информационного показателя, влияюще­го на инвестиционную привлекательность, существует свой оп­тимум. В совокупности все информационные факторы инвести­ционной привлекательности составляют определенный уровень информационной среды региона. Информационная среда региона будет на оптимальном уровне, если все показатели информаци­онной среды будут на оптимальном уровне. Как было сказано ра­нее, инвестор несет издержки на проверку всей поступающей ему информации на качество. Чем больше объем информации, кото­рый ему поступает, тем больше он должен анализировать эту ин­формацию, чтобы принять верное решение. До достижения в ре­гионе оптимальной информационной среды для инвестора выго­ды от принятия решения об инвестировании превышают издерж­ки анализа этой информации. Но если уровень информационной среды в регионе превышает оптимальный, это означает, что ин­вестору поступает очень большой объем информации, на анализ которой он должен потратить больше времени и иных затрат. Чем больше информации, тем больше в ней доля некачественной информации, так как плохие фирмы, осознавая, что инвестору будет сложно проанализировать такой объем информации, будут распространять хорошую информацию о своих проектах, на са­мом деле являющихся высокорисковыми. Инвестор это также осознает, поэтому при очень большом объеме информации он учитывает ожидаемые потери, связанные с возможностью вложе­ния средств в более рискованные проекты плохих фирм. В ре­зультате его ожидаемая доходность будет ниже требуемой, и он вообще не примет решение об инвестировании. Вот почему в ре­гионах, где уровень информационной среды превышает опти­мальный, уровень инвестиций меньше.

Таким образом, уровень информационной среды влияет на инвестиционную активность в регионе. Существует оптималь­ный уровень информационной среды региона, выше и ниже кото­рого регион привлечет меньше инвестиций. Это связано, прежде всего, с тем, что низкий уровень информационной среды не пре­доставляет достаточно информации для инвесторов и для них такой регион является менее привлекательным, а высокий неоп­тимальный уровень информационной среды ведет к тому, что инвестор несет более высокие издержки на проверку информа­ции на качество, в результате его ожидаемая доходность мо­жет оказаться ниже требуемой, и регион снова будет не при­влекательным. Оптимальный уровень информационной среды при прочих равных условиях обеспечивает максимальную инве­стиционную активность. Нужно помнить, что информационная среда - это только один из факторов инвестиционной привле­кательности, так как существует еще множество факторов, которые влияют на привлекательность региона. Однако инфор­
мационная среда - особенный фактор, так как именно он и пре­доставляет инвесторам информацию о других факторах.

Инвестиции и классификация значимых инвестиционных по­казателей

В предыдущем разделе определены факторы, являющиеся значимыми для инвесторов, вкладывающих в основной капитал внутри страны и иностранных инвесторов. Учитывая оба типа

регрессий (Y и IX Таблица 11. Значимые показатели для

Значимые показа­тели для внутрен­них инвесторов

Значимые показа­тели для внешних инвесторов

A (доля организа­ций, имеющих web- сайт);

B (доля предпри­ятий, использую­щих глобальные се­ти);

D (Доля организа­ций, использующих Интернет); E (Доля предпри­ятий связи)

С (доля предпри­ятий, использую­щих ИКТ); G (доля предпри­ятий в отрасли об­щей коммерческой деятельности по обеспечению функ­ционирования рын­ка)

можно определить                                   разных типов инвесторов

факторы, которые являются значимыми для внутренних[683]
и внешних инвесторов.

Для внутренних инвесторов важны статические и дина­мические показате­ли, причем в стати­ческих важен несе­тевой показатель G.

Для внешних инвесторов важны динамические и ста­тические показатели, являющиеся сетевыми. То есть для внешних инвесторов важна информация, которая непосредственно переходит к ним от лица, привлекающего инвестиции. Им необязательно, чтобы в регионе были развиты предприятия информационно-вычислительного об­служивания или предприятия в отрасли общей коммерческой деятельности по обеспечению функционирования рынка, потому что, как правило, внешним инвесторам сложно получить доступ к услугам этих организаций. Вот почему для внутренних инвесто­ров последний показатель значим (G), то есть они пользуются различными консультационными, юридическими услугами, пре­доставляемых им, чтобы определить возможности и инвестиро­
вания (консультационные) и защитить свои вложения от банкрот­ства, например (юридические услуги).

Для внутренних инвесторов значимым показателем является доля предприятий, использующих информационно - коммуникационные технологии (C), а для внешних значимым яв­ляется только одна часть ИКТ - предприятия, использующие Ин­тернет (D), глобальные сети (B), а также доля предприятий, имеющих web-сайт (A). То есть внешние инвесторы используют более доступный им источник информации - Интернет, так как он позволяет сократить их трансакционные издержки на приня­тие инвестиционного решения.

Для внутренних инвесторов оказался не значимым показа­тель доли компаний, имеющих web-сайт, то есть они в меньшей степени предпочитают такой источник информации о возможно­стях инвестирования в предприятия, чем внешние инвесторы. Для внешних также важна доля предприятий связи, а для внут­ренних инвесторов предприятия связи не являются значимыми. Отсюда следует, что внутренние инвесторы в меньшей степени пользуются услугами таких предприятий. Это можно объяснить большим использованием ими других источников информации, доступных им в большей степени, чем внешним инвесторам.

Для подтверждения можно проанализировать некоторые таб­лицы Приложений 10 и 11. Уровень иностранных инвестиций больше в тех регионах, где выше, например, доля организаций, имеющих web-сайт (Нижегородская, Самарская) и доля предпри­ятий связи. Уровень инвестиций в основной капитал (внутрен­них) выше там, где больше доля предприятий в отрасли общей коммерческой деятельности по обеспечению функционирования рынка (Самарская, Пермская, Саратовская).

Таким образом, внешние инвесторы пользуются той частью информационной среды региона, которая обеспечивает их ин­формацией с минимальными трансакционными издержками, причем для них важны только те источники информации, кото­рые непосредственно передают им информацию от конкретного объекта инвестирования (сетевые показатели информационной среды). Внутренние инвесторы пользуются различными источ­никами информации, включая те, которые обеспечивают их и н-

формацией о возможностях инвестирования в тот или иной ре­гион (несетевые показатели информационной среды).

Заключение

Несмотря на то, что понятие инвестиционная привлекатель­ность употребляется и понимается разными инвесторами и рей­тинговыми агентствами по-разному, все эти агенты в основном используют одинаковые факторы для определения привлекатель­ности региона. Факторы инвестиционной привлекательности мо­гут быть объективными и субъективными. В совокупности все факторы инвестиционной привлекательности определяют регио­нальную ситуацию, от которой зависит инвестиционная привле­кательность региона.

Существует несколько методик определения инвестиционной привлекательности регионов. Во многих из них используются и объективные, и субъективные факторы. Но часто конченые пока­затели являются слишком агрегированными и отражают только субъективной мнение авторов методики об инвестиционной при­влекательности регионов. Поэтому инвестор должен учитывать особенности проекта, в который он вкладывает деньги. В соот­ветствии с этими особенностями должны учитываться опреде­ленные характеристики региона. То есть методика выбора регио­на для инвестирования зависит от инвестиционного проекта, и в идеале следует для каждого проекта создавать свой рейтинг.

Информационная среда региона, т.е. совокупность потоков информации о благоприятных возможностях инвестирования в регион, значительно влияет на инвестиционную активность в этом регионе. Это следует из того, что инвестор принимает ре­шение об инвестировании на основе поступающей ему информа­ции, которая позволяет определить ожидаемую доходность от инвестирования. Каждый инвестор имеет требуемую доходность, с которой он сравнивает ожидаемую.

Информационная среда региона состоит из нескольких ис­точников информации. Все эти источники могут быть определе­ны через показатели, которые обладают различными характери­стиками. Эти характеристики играют роль при принятии решения различными типами инвесторов. Внутренние инвесторы пользу­ются информацией, более доступной им внутри региона. Внеш­ние инвесторы учитывают информацию, поступающую через глобальные сети, так как этот источник получения информации для них не связан с высокими издержками.

Все показатели информационной среды в совокупности оп­ределяют уровень общей информационной среды региона. Из-за того, что информация может поступать инвестору в больших ко­личествах, ему сложнее выделить из нее качественную информа­цию. То есть инвестор несет издержки на определение более вы­годных для него проектов, в которые он хочет вложить деньги. Он осознает, что чем больше информации ему поступает, тем больше вероятность того, что информация по конкретному про­екту недостоверна, поэтому его ожидаемая доходность снижает­ся, и он с меньшей вероятностью будет инвестировать. Поэтому существует оптимальный уровень информационной среды, кото­рый достигается, когда все составляющие показатели находятся на оптимальном уровне. Оптимальный уровень информационной среды обеспечивает максимальное привлечение инвестиций.

Интерес представляет дальнейшее изучение влияния инфор­мационной среды региона на инвестиционную активность. Инте­ресно проанализировать такое влияние на всех субъектах РФ. Не­которые выводы при этом могут измениться. Также представляет интерес определение большего числа факторов, являющихся со­ставляющими информационной среды региона. Возможно опре­деление интегрального показателя, характеризующего уровень информационной среды. Если гипотеза об оптимуме уровня ин­формационной среды, полученная при анализе регионов ПФО, верна для всех регионов России, то возникает необходимость оп­ределения этого оптимального уровня, позволяющего привлечь максимальный объем инвестиций и повысить регионально - инвестиционную привлекательность.

Приложение 1. Инвестиционный процесс в регионах

Вкладывает сред ства в

одномоментный инве­стиционный проект

и оценивает регио­нальную ситуацию на момент инвестирова­ния (важна статика региональной ситуа­ции)

будущее (созда­ваемое на вло­женные деньги)

внутренний

внешний

предприятие, постоянно дей-

предприни­

ствующее в регионе

матель

существующее (действующее)

периодиче­ское получе­ние прибыли

оценивает текущую и будущую регио­нальную ситуацию с целью определить прибыльность вложений (и рассчитыва­ет дисконтированную сумму денежных потоков как критерий инвестирования) (важна динамика региональной си­туации)

Приложение 2. Различные группы регионов по инвестиционному по­тенциалу и риску, выделяемые рейтинговым агентством «Эксперт»1

1 Источник - http://www.raexpertm/ratings/regions/2005/3.gif.

Приложение 3. Типология российских регионов рейтингового агентст­ва «Эксперт» [684]

1,025

1,022

L^J                   Инвестиционный риск

А = 0,003

Согласно данной методике, все точки (регионы), расположенные левее и выше любой точки, привлекательнее, чем эта точка (по крайней мере, в пределах одной группы). На рисунке в качестве этой точки взята Пензенская область. Все точки в за­штрихованной области для инвестора будут лучше (по методике). Видно, что Саратов­ская область «почти» попала в эту область, и если бы попала, то была бы намного вы­ше, чем Пензенская, так как потенциал у Саратовской области выше. При сравнении двух регионов методика «Эксперта» не учитывает соотношение в разностях у них инте­грального показателя риска и интегрального показателя потенциала (Ьриска « hпотенциала).

В результате инвестор может принять неверное решение, просто посмотрев на рейтинг. Необходимо также смотреть на тип региона: Пензенская область - регион с не определившимися перспективами, а Саратовская область - регион-«полюс роста». Да­лее необходимо учесть особенности инвестиционного проекта, а потом принимать ре­шение о выборе региона.

Для решения этой проблемы нужно привести инвестиционный риск и инвестици­онный потенциал к соотносящимся показателям, чтобы потом возможно было находить Ириска

отношение -------------------  (в принципе, можно пользоваться уже имеющимися показ а-

Апотенциала

Приложение 4. Недостаток методики РА «Эксперт», связанный с недо­четом при сравнении средневзвешенного риска

телями). И если это соотношение ниже заранее определенной величины, то верным бу­дет считать Саратовскую область привлекательнее Пензенской.

Приложение 5. Распределение областей ПФО по инвестиционному риску[685] (согласно РА «Эксперт»)

Ранг потен циала в

2004­2005г г.

Регион (субъект феде­рации)

Средне-

взве­шенный индекс риска (Рос - сия=1) в 2004­2005гг.

Изменение уровня риска: увеличе­ние (+), снижение (-) 2004­2005гг. к 2003­2004гг.

Ранги составляющих инвестиционного риска в 2004-2005гг.

Изменение ранга рис­ка

Зако - нода - тель­ный

Поли - тиче - ский

Эконо - миче - ский

Финан­совый

Соци­альный

Крими­нальный

Эколо­гический

2004­2005гг. к 2003­2004гг.

2004­2005гг. к 1996­1995гг.

6

Нижегородская область

0,877

-0,03

2

60

59

14

22

32

17

1

-6

7

Самарская область

0,952

-0,04

23

76

32

7

12

60

63

1

3

13

Пермская область

0,975

0,022

18

21

29

24

18

63

56

-8

8

51

Пензенская область

1,022

-0,032

17

32

73

63

30

1

36

2

16

23

Саратовская область

1,025

0,002

54

13

40

64

20

23

49

-4

24

29

Оренбургская область

1,035

-0,07

19

50

41

17

48

55

64

9

39

55

Кировская область

1,104

0,038

5

62

65

62

70

5

38

-11

-18

48

Ульяновская область

1,168

-0,019

74

56

68

71

47

9

10

-4

-25

Приложение 6. Показатели, используемые для расчета в методике МГУ[686] (2004 г.)

1. Природно-ресурсный потенциал

Оценка природных ресурсов, с учетом возможностей использования и освоения

Индекс (средне­взвешенная сумма)

Нефть

При­родный газ

Уголь

Желез­ная руда

Алюми­ниевое сырье

Строи­тельные материалы

Гидро - энергоре­сурсы

Лесные ресурсы

Водные ре­сурсы

Агроклиматиче­ские ресурсы

Область

0,2

0,15

0,1

0,15

0,15

0,0375

0,0375

0,0375

0,0375

0,1

Кировская

1

0

0

0

0

1

1

2

4

2

0,7

Нижегородская

0

0

0

0

0

1

1

1

4

3

0,5625

Оренбургская

1

4

1

1

0

2

1

0

1

4

1,6

Пензенская

1

1

0

0

0

1

1

1

2

3

0,8375

Пермская (в т.ч. Коми - Пермяцкий АО)

3

1

2

0

0

4

3

4

3

2

1,675

Самарская

1

0

0

0

0

2

1

0

1

4

0,75

Саратовская

1

2

0

0

0

1

1

0

2

3

1

Ульяновская

1

0

0

0

0

1

1

1

2

3

0,6875

2. Демографическая ситуация

Численность населения

Индекс (измене­ние)

Область

1998

2004

Кировская

1581

1479

0,959064335

Нижегородская

3677

3479

0,970001121

Оренбургская

2218

2163

0,999784535

Пензенская

1525

1436

0,965374968

Пермская (в т.ч. Коми-Пермяцкий АО)

2910

2791

0,983282443

Самарская

3304

3218

0,998521541

Саратовская

2722

2644

0,995828995

Ульяновская

1450

1364

0,96440134

Россия

147802

144168

0,975413053

3. Экономический потенциал

Доля региона в

Индекс (среднее ариф­метическое)

Область

Промышлен­ность

c/х

Капитальные вложения

Розничный товарооборот

Кировская

0,6

1,3

0,3

0,5

0,60075

Нижегородская

2,7

1,8

1,5

2

1,78

Оренбургская

1,4

2,2

1

0,7

1,17925

Пензенская

0,4

1

0,4

0,6

0,534

Пермская (в т.ч. Ко­ми-Пермяцкий АО)

2,7

1,5

1,9

1,9

1,78

Самарская

4,1

1,9

2,1

3,3

2,5365

Саратовская

1,3

2,6

1

1,2

1,35725

Ульяновская

0,7

0,9

0,3

0,6

0,55625

4. Уровень экономического развития

Объем на душу населения (РФ=1,00)

Индекс (среднее арифметическое)

Область

Промыш­ленность

c/х

Капитальные вложения

Розничный това­рооборот

Кировская

0,76

1,48

0,45

0,87

0,89

Нижегородская

1,16

0,87

0,75

0,67

0,8625

Оренбургская

1,11

1,54

1,03

0,57

1,0625

Пензенская

0,47

1,38

0,48

0,59

0,73

Пермская (в т.ч. Коми - Пермяцкий АО)

1,42

0,72

1,02

1

1,04

Самарская

1,92

0,92

1,07

1,36

1,3175

Саратовская

0,6

1,32

0,61

0,53

0,765

Ульяновская

0,96

1,35

0,51

0,82

0,91

5. Экономическая активность

Спад в

Уровень без­работицы

Область

Промышлен­ность

c/х

Капитальные вложения

Индекс

Кировская

1,018628

0,967182

2,502661729

8,7

0,4559024

Нижегородская

1,08712

1,007916

3,690605797

7,4

0,6908956

Оренбургская

1,32775

1,07529

3,552162372

10,8

0,4872652

Пензенская

1,139316

1,156628

4,12195572

6,9

0,8219331

Пермская (в т.ч. Коми - Пермяцкий АО)

1,1235

0,911296

3,566417315

7

0,7070933

Самарская

1,147902

1,059828

4,011317704

5,3

1,036909

Саратовская

1,200108

1,1029

2,898005251

9,9

0,464243

Ульяновская

1,043946

0,962325

1,964305377

9,5

0,3693368

Россия

1,13527

1,092078

4,449313972

5,9

6. Уровень жизни населения

6. Уровень жизни населения

Индекс (среднее отклоне­ний)

Отклонения от среднероссийского уровня

Область

Покупатель­ная способ­ность

Доля бедного населения

Автомобили

Покупа­тельная способность

Доля бедного населения

Автомо­били

Кировская

191,2

27,4

123,2

0,618369987

0,883211679

0,7733836

0,758322

Нижегородская

233,9

20,4

136,3

0,756468305

0,96836983

0,8556183

0,860152

Оренбургская

230,7

25

166,8

0,746119017

0,912408759

1,047081

0,90187

Пензенская

185,5

29,9

113,1

0,599935317

0,852798054

0,7099812

0,720905

Пермская (в т.ч. Ко­ми-Пермяцкий АО)

245,2

20,6

124,5

0,79301423

0,96593674

0,7815443

0,846832

Самарская

310,8

20,2

194,2

1,005174644

0,97080292

1,2190835

1,06502

Саратовская

200

28,6

149,1

0,64683053

0,868613139

0,9359699

0,817138

Ульяновская

178,2

22,9

131,7

0,576326003

0,937956204

0,826742

0,780341

Россия

309,2

17,8

159,3

7. Состояние региональных финансов

Отклонения от среднероссийского уровня

Индекс (среднее откло­нений)

Область

Обеспечен­ность налого­вым потен­циалом (2003)

Доля убыточ­ных предпри­ятий

Среднеду­шевые до­ходы

Обеспечен­ность нало­говым по­тенциалом (2003)

Доля убы­точных предпри­ятий

Средне­душевые доходы

Кировская

0,89

38,60

3757,90

0,89

0,99

0,59

0,83

Нижегородская

1,64

38,80

4793,70

1,64

0,99

0,75

1,13

Оренбургская

1,84

38,00

3872,90

1,84

1,00

0,61

1,15

Пензенская

0,85

42,20

3421,00

0,85

0,93

0,54

0,77

Пермская (в т.ч. Ко­ми-Пермяцкий АО)

1,71

37,00

6371,50

1,71

1,02

1,00

1,24

Самарская

1,80

36,20

7176,60

1,80

1,03

1,12

1,32

Саратовская

1,26

37,50

3995,00

1,26

1,01

0,63

0,97

Ульяновская

1,14

49,50

3668,50

1,14

0,82

0,57

0,84

Россия

38,1

6383,3

8. Ход экономических реформ

Область

индекс

Кировская

1,43

Нижегородская

1,9

Оренбургская

0,48

Пензенская

1,43

Пермская (в т.ч. Коми-Пермяцкий АО)

1,43

Самарская

2,38

Саратовская

1,43

Ульяновская

0,48

2

9. Политическая ориентация электората[687]

10. Устойчивость и влиятельность региональных властей

Область

индекс

Кировская

1,2

Нижегородская

1,03

Оренбургская

0,86

Пензенская

0,86

Пермская (в т.ч. Коми-Пермяцкий АО)

1,2

Самарская

1,03

Саратовская

0,86

Ульяновская

0,86

Область

индекс

Кировская

0,81

Нижегородская

1,13

Оренбургская

0,93

Пензенская

0,75

Пермская (в т.ч. Коми-Пермяцкий АО)

1,13

Самарская

2,46

Саратовская

0,84

Ульяновская

0,93

Расчет сводного показателя

Область

1. Природно - ресурсный потенциал

2. Демо­графиче­ская си­туация

3. Эко­номиче­ский по­тенциал (2003)

4. Уровень экономиче­ского раз­вития

5. Экономи­ческая ак­тивность

6. Уро­вень жизни населе­ния

7. Со­стояние регио­нальных финансов

8. Ход эконо­мических реформ

9. Политиче­ская ориен­тация элек­тората

10. Ус - тойчи - вость и влиятель­ность ре - гиональ - ных вла­стей

Инте- граль - ный ин­декс

Кировская

0,700

0,959

0,601

0,890

0,456

0,758

0,825

1,430

1,200

0,810

0,863

Нижегородская

0,563

0,970

1,780

0,863

0,691

0,860

1,126

1,900

1,030

1,130

1,091

Оренбургская

1,600

1,000

1,179

1,063

0,487

0,902

1,149

0,480

0,860

0,930

0,965

Пензенская

0,838

0,965

0,534

0,730

0,822

0,721

0,773

1,430

0,860

0,750

0,842

Пермская

1,675

0,983

1,780

1,040

0,707

0,847

1,242

1,430

1,200

1,130

1,203

Самарская

0,750

0,999

2,537

1,318

1,037

1,065

1,319

2,380

1,030

2,460

1,489

Саратовская

0,950

0,996

1,357

0,765

0,464

0,817

0,965

1,430

0,860

0,840

0,944

Ульяновская

0,688

0,964

0,556

0,910

0,369

0,780

0,845

0,480

0,860

0,930

0,738

Приложение 7. Расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена, описывающего связь методик

Область

Ранг МГУ (2004)

Ранг Эксперта (2004)

Di[688]

Самарская

1

2

1

Пермская (в т.ч. Коми-Пермяцкий АО)

2

3

1

Нижегородская

3

1

4

Оренбургская

4

6

4

Саратовская

5

5

0

Кировская

6

8

4

Пензенская

7

4

9

Ульяновская

8

7

1

Сумма

24

п                  п

ХА2 = ^(Ранг(МГУХ - Ранг (Эксперта),)2 =24.

z=l1=1

п

6-Хд2

Rs - 1-------- —----- , где п - число регионов, п = 8.

п ■ (п - 1)

Rs = 0,714 .

Приложение 8. Различие места региона по инвестиционному потенциалу между методикой «Эксперт» и методом суммы мест

Э[689]

СМ

Регион

Э

СМ

Регион

1

4

Москва

46

49

Республика Коми

2

 

5

Санкт-Петербург

47

42

Брянская область

3

1

Московская область

48

48

Ульяновская область

4

25

Ханты-Мансийский автономный округ

49

52

Чувашская Республика

5

2

Свердловская область

50

46

Рязанская область

6

12

Нижегородская область

51

44

Пензенская область

7

9

Самарская область

52

53

Смоленская область

8

8

Республика Татарстан

53

60

Читинская область

9

3

Краснодарский край

54

65

Амурская область

10

6

Ростовская область

55

50

Кировская область

11

13

Красноярский край

56

54

Астраханская область

12

7

Челябинская область

57

55

Тамбовская область

13

11

Пермская область

58

57

Орловская область

14

10

Республика Башкортостан

59

58

Псковская область

15

14

Кемеровская область

60

59

Республика Бурятия

16

51

Ямало-Ненецкий автономный округ

61

56

Республика Карелия

17

21

Иркутская область

62

63

Республика Мордовия

18

15

Новосибирская область

63

64

Сахалинская область

19

17

Ленинградская область

64

67

Республика Северная Осетия - Алания

20

41

Республика Саха (Якутия)

65

61

Ивановская область

21

18

Волгоградская область

66

62

Новгородская область

22

19

Приморский край

67

68

Курганская область

23

16

Саратовская область

68

66

Кабардино-Балкарская Республика

24

22

Белгородская область

69

69

Костромская область

25

23

Воронежская область

70

70

Республика Марий Эл

26

20

Ставропольский край

71

71

Республика Хакасия

27

29

Хабаровский край

72

77

Чукотский автономный округ

28

24

Алтайский край

73

74

Магаданская область

29

28

Оренбургская область

74

75

Республика Адыгея

30

27

Омская область

75

72

Камчатская область

31

26

Тульская область

76

73

Карачаево-Черкесская Республика

32

37

Мурманская область

77

82

Таймырский (Долгано-Ненецкий) автономный округ

33

33

Калининградская область

78

83

Республика Ингушетия

34

43

Липецкая область

79

76

Еврейская автономная область

35

34

Тюменская область

80

81

Чеченская Республика

36

36

Курская область

81

80

Республика Калмыкия

37

30

Ярославская область

82

79

Республика Алтай

38

35

Вологодская область

83

78

Республика Тыва

39

38

Томская область

84

84

Ненецкий автономный округ

40

32

Владимирская область

85

85

Эвенкийский автономный округ

41

47

Калужская область

86

86

Усть-Ордынский Бурятский автономный округ

42

40

Удмуртская Республика

87

87

Коми-Пермяцкий автономный округ

43

45

Республика Дагестан

88

88

Агинский Бурятский автономный округ

44

31

Тверская область

89

89

Корякский автономный округ

45

39

Архангельская область

( '.огг( Раи А, Эксперт); РаиМ 'уммы _ мест)) = 0,9704.

Приложение 9. Влияние инфраструктурной составляющей в рейтинге по методике «Эксперт»

Места регионов с учетом и без учета инфраструктурного показателя

Регион

Сумма мест при условии, что ранг инфраструктурного показателя равен 0

Сумма мест с ин­фраструктурным потенциалом

Место по сумме мест с инфра­структурным пока­зателем

Место по СМ при ус­ловии, что ранг инфра­структурного показа­теля равен 0

Изменение

Нижегородская область

131

164

12

10

-2

Самарская область

106

126

9

5

-4

Пермская область

104

162

11

5

-6

Саратовская область

195

218

16

15

-1

Оренбургская область

242

286

28

21

-7

Ульяновская область

351

393

48

36

-12

Пензенская область

344

383

44

35

-9

Кировская область

346

410

50

35

-15

Примечание. Места в последнем столбце могут совпадать, так как это место при ус­ловии, что ранг других не изменен. Поэтому возможна ситуация, когда два или более ре­гиона с инфраструктурным рангом, равным 0, займут одно и то же место.

Регион

Сумма мест при условии, что ранг инфраструктурного показателя равен 0

Место по сумме мест с инфра­структурным пока­зателем

Место по СМ при усло­вии, что ранг инфра­структурного показателя равен 0 (одновременно у всех регионов)

Пермская область

104

11

5

Самарская область

106

9

6

Нижегородская область

131

12

11

Саратовская область

195

16

15

Оренбургская область

242

28

21

Пензенская область

344

44

35

Кировская область

346

50

36

Ульяновская область

351

48

38

Приложение 10. Инвестиции регионах ПФО[690]

Инвестиции в основной капитал и их доля в ВРП

Инвестиции в основной

ВРП

инвестиции на

инвестиции на

Область

капитал, млн. руб.

ВРП

ВРП

2000

2004

2000

2004

2000

2004

Приволжский федеральный

206781

344291

1124573

1708539

18,39%

20,15%

округ

Кировская

4275

6971

38112

56424,9

11,22%

12,35%

Нижегородская

15383

33343

112103

206746,05

13,72%

16,13%

Оренбургская

15005

21630

80850

108144,75

18,56%

20,00%

Пензенская

3956

8530

27378

47103

14,45%

18,11%

Пермская[691]

27516

42099

129749

204072,75

21,21%

20,63%

Самарская

23125

46435

155360

249958,8

14,88%

18,58%

Саратовская

13506

21026

68311

109899,3

19,77%

19,13%

Ульяновская

4187

7363

32892

51172,8

12,73%

14,39%

Россия

2467111

4218759,81

6219254

9945355,35

39,67%

42,42%

Объем иностранных инвестиций и их доля в ВРП

Область

2000

2004

млн. руб.

В % к ВРП

млн. руб.

В % к ВРП

Приволжский федеральный ок­руг (области)

18171

8,79%

26223,75

1,53%

Кировская

405

9,47%

55,5

0,10%

Нижегородская

1728

11,23%

3441

1,66%

Оренбургская

2133

14,22%

1665

1,54%

Пензенская

10,8

0,27%

8,325

0,02%

Пермская

2619

9,52%

999

0,49%

Самарская

6372

27,55%

11488,5

4,60%

Саратовская

135

1,00%

416,25

0,38%

Ульяновская

54

1,29%

666

1,30%

Приложение 11. Показатели информационной среды регионов ПФО[692]

Организации, использующие глобальные сети

Область

Число предприятий, ис­пользующих глобальные

Всего организаций, использую­щие и не использующие глобаль-

Доля предпри­ятий, исполь­зующих гло­бальные сети

сети

ные сети при заказах на закупки

Приволжский феде­ральный округ

1270

6213

0,2044

Кировская

109

559

0,1950

Нижегородская

316

1376

0,2297

Оренбургская

105

692

0,1517

Пензенская

66

415

0,1590

Пермская

186

1017

0,1829

Самарская

198

967

0,2048

Саратовская

196

696

0,28161

Ульяновская

94

491

0,19145

Организации, имеющие web-сайт[693]

Область

Имеют сайт

Всего организаций

Доля организаций, имеющих сайт

Приволжский округ

8589

650820

1,32%

Кировская область

60

34369

0,17%

Нижегородская область

4218

80904

5,21%

Оренбургская область

79

41333

0,19%

Пензенская область

32

23558

0,14%

Пермский край

260

54616

0,48%

Самарская область

3172

102909

3,08%

Саратовская область

99

51175

0,19%

Ульяновская область

335

26037

1,29%

Число организаций, использующих ИКТ

Область

ИКТ

Доля органи­заций, ис­пользующих ИКТ

Сеть Ин­тернет

Доля организаций, использующих Ин­тернет

Приволжский фе­деральный округ

23453

3,60%

12190

1,87%

Кировская

1801

5,24%

619

1,80%

Нижегородская

2638

3,26%

1555

1,92%

Оренбургская

1338

3,24%

761

1,84%

Пензенская

902

3,83%

486

2,06%

Пермская

2264

4,15%

1169

2,14%

Самарская

1760

1,71%

1063

1,03%

Саратовская

1349

2,64%

749

1,46%

Ульяновская

1267

4,87%

538

2,07%

Область

Всего

Отрасли

связь

их доля

информа­ционно- вычисли­тельное обслужи­вание

их доля

общая коммерческая деятельность по обеспечению функ­ционирования рын­ка

их доля

Приволжский феде­ральный округ

650820

3224

0,50%

3194

0,49%

23255

3,57%

Кировская

34369

136

0,40%

130

0,38%

908

2,64%

Нижегородская

80904

281

0,35%

364

0,45%

3340

4,13%

Оренбургская

41333

192

0,46%

135

0,33%

883

2,14%

Пензенская

23558

92

0,39%

84

0,36%

485

2,06%

Пермская

54616

265

0,49%

228

0,42%

2903

5,32%

Самарская

102909

603

0,59%

596

0,58%

3617

3,51%

Саратовская

51175

255

0,50%

279

0,55%

1827

3,57%

Ульяновская

26037

173

0,66%

209

0,80%

653

2,51%

Суммарная таблица используемых показателей информационной среды (в долях)

Область

Y1

Y2

A

B

C

D

E

F

G

Кировская

0,1235

0,0010

0,0017

0,1950

0,0524

0,0180

0,0040

0,0038

0,0264

Нижегородская

0,1613

0,0166

0,0521

0,2297

0,0326

0,0192

0,0035

0,0045

0,0413

Оренбургская

0,2000

0,0154

0,0019

0,1517

0,0324

0,0184

0,0046

0,0033

0,0214

Пензенская

0,1811

0,0002

0,0014

0,1590

0,0383

0,0206

0,0039

0,0036

0,0206

Пермская

0,2063

0,0049

0,0048

0,1829

0,0415

0,0214

0,0049

0,0042

0,0532

Самарская

0,1858

0,0460

0,0308

0,2048

0,0171

0,0103

0,0059

0,0058

0,0351

Саратовская

0,1913

0,0038

0,0019

0,2816

0,0264

0,0146

0,0050

0,0055

0,0357

Ульяновская

0,1439

0,0130

0,0129

0,1914

0,0487

0,0207

0,0066

0,0080

0,0251

Обозначения

Доля организаций, имеющих сайт

A

Доля предприятий, использующих глобальные сети

B

Доля организаций, использующих ИКТ

C

Доля организаций, использующих Интернет

D

Доля предприятий связи

E

Доля предприятий информационно-вычислительного обслуживания

F

Доля общей коммерческой деятельности по обеспечению функционирования рынка

G

Доля инвестиций в основной капитал в ВРП

Y1

Доля иностранных инвестиций в ВРП

Y2

Коэффициенты попарной корреляции между показателями ин-

A

B

C

D

E

F

G

A

1,0000

B

0,2888

1,0000

C

-0,3853

-0,3518

1,0000

D

-0,2370

-0,4484

0,7619

1,0000

E

-0,1021

0,0400

-0,1042

-0,2787

1,0000

F

0,2261

0,3568

-0,0041

-0,1851

0,8333

1,0000

G

0,3546

0,4010

-0,1964

-0,0202

-0,0407

0,0261

1,0000

Приложение 12. Регрессионный анализ для доли инвестиций в ВРП

ВЫВОД ИТОГОВ Y1 на A, B, D, F, G

Регрессионная статистика

Множественный R                                     0,609711569

R-квадрат                                                   0,371748197

Нормированный R-квадрат                        - 1,19888131

Стандартная ошибка                                 0,042767354

Наблюдения                                                                  8

Дисперсионный анализ_________________________

df

 TOC o "1-3" h z Регрессия                                                                      5

Остаток                                                                         2

Итого                                                                            7

SS_______________ MS___________ F______ Значимость F

0,002164561 0,000432912 0,236687389 0,91573986

0,003658093 0,001829047

0,005822655

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%

Y-пересечение 0,242409656 0,151529567                                                           1,599751526 0,250782391  - 0,409569902 0,894389214

A - 0,481734189 0,977561295                                                                              - 0,492791798 0,670948435  - 4,687843892 3,724375515

B - 0,212883935 0,516881746                                                                              - 0,411861971 0,720386055  - 2,436848136 2,011080267

D - 2,881382937 5,03828095                                                                                - 0,571898028 0,625101138  - 24,55937131 18,79660544

F - 3,361657449 11,33733973                                                                               - 0,296512015 0,794796183  - 52,14232714 45,41901225

G_________________________________ 1,499769882________ 1,71567329 0,874158204 0,474213982  - 5,882181622 8,881721386

ВЫВОД ИТОГОВ Y2 на A, B, D, F, G

Регрессионная статистика

Множественный R                                      0,987207945

R-квадрат                                                    0,974579528

Нормированный R-квадрат                        0,911028347

Стандартная ошибка                                  0,004458044

Наблюдения                                                                   8

Дисперсионный анализ_________________________

df

 TOC o "1-3" h z Регрессия                                                                       5

Остаток                                                                          2

Итого                                                                             7

SS_______________ MS___________ F______ Значимость F

0,001523886 0,000304777 15,33534881 0,062344705

3,97483E-05 1,98742E-05

0,001563634

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%

Y-пересечение 0,094029643 0,015795354                                                            5,952993678 0,027077324 0,026067672 0,161991613

A 0,362762697 0,101900421                                                                                  3,559972483 0,070645936 - 0,075679735 0,801205129

B - 0,240698174 0,053879453                                                                               - 4,467346284 0,046630379   - 0,47252291 - 0,008873437

D - 3,378586206 0,525187479                                                                               - 6,433105015 0,023321471 - 5,63828712 -1,118885292

F 2,96117571 1,181797707                                                                                    2,505653626  0,12913577 - 2,12369296 8,046044379

G__________________________________ 0,24651668_______ 0,178840787 1,378414199 0,302015138 - 0,522973656 1,016007016

ВЫВОД ИТОГОВ Y1 на A, B, D, E, G

Регрессионная статистика

Множественный R                                      0,589014743

R-квадрат                                                    0,346938367

Нормированный R-квадрат                       - 1,285715716

Стандартная ошибка                                  0,043603625

Наблюдения                                                                  8

Дисперсионный анализ_________________________

____________________________________________ df

 TOC o "1-3" h z Регрессия                                                                       5

Остаток                                                                          2

Итого                                                                             7

SS_______________ MS___________ F______ Значимость F

0,002020102 0,00040402 0,212499617 0,929102516

0,003802552 0,001901276

0,005822655

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%

Y-пересечение 0,245695326 0,191925546 1,280159581 0,328904219                                                            - 0,580094222 1,071484874

A - 0,55136881 0,993791526                                                                                  - 0,554813355 0,634787073 - 4,82731161 3,724573989

B - 0,267129292 0,498832423                                                                                 - 0,535509079 0,645875807 - 2,413433473  1,87917489

D - 3,086858509 5,406425214                                                                                - 0,570961104 0,625629183 - 26,34884491 20,17512789

E - 1,532019795 16,52090679                                                                                 - 0,092732186 0,934568956 - 72,61579399  69,5517544

G__________________________________ 1,601481478_______ 1,720955905 0,930576707 0,45031216   - 5,803199297 9,006162253

ВЫВОД ИТОГОВ Y2 на A, B, D, E, G

_____ Регрессионная статистика________

Множественный R                                      0,995095075

R-квадрат                                                    0,990214209

Нормированный R-квадрат                        0,965749731

Стандартная ошибка                                    0,00276599

Наблюдения                                                                   8

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

5

0,001548333

0,000309667

40,47559118

0,024285218

Остаток

2

1,53014E-05

7,6507E-06

Итого

7

0,001563634

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

0,067955829

0,012174769

5,581693642

0,030630191

0,015571991

0,120339667

A

0,457697343

0,063041019

7,260310071

0,01844765

0,186453543

0,728941143

B

-0,185278363

0,031643361

-5,85520491

0,027951436

-0,321428852

-0,049127874

D

-2,861340591

0,342955785

-8,343176343

0,014063699

-4,336961262

-1,38571992

E

4,628379304

1,048001282

4,416387064

0,047636571

0,119190589

9,137568019

G

0,140702199

0,109168584

1,288852477

0,326410977

-0,329012632

0,610417031

ВЫВОД ИТОГОВ Y1 на A, B, C, E, G

Регрессионная статистика

Множественный R

0,922996996

R-квадрат

0,851923455

Нормированный R-квадрат

0,481732092

Стандартная ошибка

0,02076293

Наблюдения

8

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

5

0,004960456

0,000992091

2,301305597

0,330113172

Остаток

2

0,000862199

0,000431099

Итого

7

0,005822655

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

0,287726564

0,069765128

4,124217549

0,054067855

-0,012448762

0,58790189

A

-0,876075665

0,486986239

-1,798974171

0,213837483

-2,971409794

1,219258463

B

-0,29732507

0,218325468

-1,36184327

0,306356202

-1,236704397

0,642054257

C

-2,216071896

0,771147653

-2,873732272

0,102761666

-5,53405476

1,101910967

E

-1,646163667

7,546587356

-0,21813352

0,84755902

-34,11653096

30,82420362

G

1,407715592

0,795143508

1,770391858

0,218679321

-2,013513174

4,828944358

ВЫВОД ИТОГОВ Y2 на A, B, C, E, G

_____ Регрессионная статистика________

Множественный R 0,938832327 R-квадрат 0,881406137 Нормированный R-квадрат 0,584921481 Стандартная ошибка 0,009629055 Наблюдения___________________________________________ 8

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F Значимость F

Регрессия

5

0,001378197

0,000275639

2,972855821 0,270642966

Остаток

2

0,000185437

9,27187E-05

Итого

7

0,001563634

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%

Y-пересечение

0,026905102

0,032354404

0,831574632

0,493122843

-0,112304762

0,166114966

A

0,433647137

0,225845637

1,920104114

0,194824024

-0,538088887

1,405383161

B

-0,115426752

0,101251022

-1,140005788

0,372410686

-0,551075043

0,32022154

C

-0,707056238

0,357628859

-1,977067061

0,186660302

-2,245810097

0,831697621

E

6,38884952

3,499819286

1,825479832

0,209473138

-8,669667967

21,44736701

G

-0,066034615

0,368757221

-0,179073416

0,874379049

-1,652669985

1,520600754

ВЫВОД ИТОГОВ Y1 на A, B, C, F, G

Регрессионная статистика

Множественный R                                      0,921288483

R-квадрат                                                    0,848772469

Нормированный R-квадрат                          0,47070364

Стандартная ошибка                                  0,020982679

Наблюдения                                                                   8

Дисперсионный анализ_________________________

df

 TOC o "1-3" h z Регрессия                                                                       5

Остаток                                                                          2

Итого                                                                             7

SS_______________ MS___________ F______ Значимость F

0,004942109 0,000988422 2,245021025 0,336290231

0,000880546 0,000440273

0,005822655

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%

Y-пересечение 0,279432936 0,058072914                                                            4,811760199 0,04058 0,02956518            0,529300691

A - 0,852256163 0,501330024                                                                               - 1,699990272 0,231235225  - 3,009306659 1,304794333

B - 0,292608689 0,239660425                                                                               - 1,220930362 0,346513774  - 1,323784988 0,738567609

C - 2,181105073 0,78768246                                                                                 - 2,769015668 0,109427058  - 5,570231519 1,208021373

F - 0,398101377 5,676352216                                                                                - 0,070133311 0,950469129  - 24,82149074 24,02528798

G_________________________________ 1,401591358_______ 0,818314354 1,712778655 0,228885619  - 2,119333581 4,922516296

ВЫВОД ИТОГОВ Y2 на A, B, C, F, G

Регрессионная статистика

Множественный R                                      0,909204873

R-квадрат                                                    0,826653501

Нормированный R-квадрат                        0,393287253

Стандартная ошибка                                  0,011641531

Наблюдения                                                                   8

Дисперсионный анализ_________________________

df

 TOC o "1-3" h z Регрессия                                                                       5

Остаток                                                                          2

Итого                                                                             7

SS                                       MS F Значимость F

0,001292584  0,000258517 1,907517038 0,378689385

0,00027105               0,000135525 0,001563634

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%

Y-пересечение 0,056316538 0,032219795                                                            1,747886301 0,222593759 - 0,082314146 0,194947222

A 0,288667061 0,27814603                                                                                    1,037825564 0,408363668 - 0,908099549   1,48543367

B - 0,175089523 0,132967492                                                                               - 1,316784432 0,318552963 - 0,747202862 0,397023816

C - 0,912751486 0,437019008                                                                               - 2,088585326 0,171964511 - 2,793093821 0,967590848

F 4,043073322 3,149332298                                                                                  1,283787463  0,32786091 - 9,507419321 17,59356597

G_________________________________ 0,026523187_______ 0,454014079 0,058419306 0,958726512 - 1,926943089 1,979989464

ВЫВОД ИТОГОВ Y1

Регрессионная статистика Множественный R 0,921086613 R-квадрат 0,848400549 Нормированный R-квадрат 0,646267947 Стандартная ошибка 0,01715334 Наблюдения    8

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F Значимость F

Регрессия

4

0,004939943

0,001234986

4,197247455 0,134143491

Остаток

3

0,000882711

0,000294237

Итого

7

0,005822655

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%

Y-пересечение 0,278990441 0,047193585                                           5,911617858 0,009667846 0,128799249 0,429181632

A - 0,860628544 0,398048343                                                              - 2,162120655 0,119337192 - 2,127397211 0,406140123

B - 0,299199818 0,180230251                                                              - 1,660097657 0,195478169 - 0,872773452 0,274373817

C - 2,192258694 0,63066914                                                                - 3,476083664 0,040168945  - 4,19933125 - 0,185186137

G_________________________ 1,412554087_______ 0,656653886 2,151139461 0,120578279 - 0,677213608 3,502321782

ВЫВОД ИТОГОВ Y1

Регрессионная статистика

Множественный R                     0,783940941

R-квадрат                                   0,614563399

Нормированный R-квадрат       0,325485948

Стандартная ошибка                 0,023686833

Наблюдения                                                  8

Дисперсионный анализ

df

MS

F Значимость F

Регрессия

3

0,00357839

0,001192797

2,125947204 0,239674308

Остаток

4

0,002244264

0,000561066

Итого

7

0,005822655

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

0,295093874

0,064343938

4,58619544

0,010135896

0,116446093

0,473741654

A

-0,632760305

0,52983901

-1,194250128

0,298357015

-2,103832277

0,838311666

B

-0,172119813

0,235128317

-0,732025026

0,504733266

-0,82494203

0,480702405

C

-2,160069836

0,870637955

-2,481019606

0,068136624

-4,577353331

0,25721366

ВЫВОД ИТОГОВ Y2

Регрессионная статистика

Множественный R                     0,825025612

R-квадрат                                   0,68066726

Нормированный R-квадрат        0,441167705

Стандартная ошибка                  0,01117273

Наблюдения________________________ 8

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F Значимость F

Регрессия

3

0,001064314

0,000354771

2,842039768 0,169441543

Остаток

4

0,00049932

0,00012483

Итого

7

0,001563634

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

0,059843577

0,030350086

1,971776187

0,119925298

-0,024421946

0,1441091

A

0,360014287

0,249917244

1,440533998

0,223146308

-0,333868659

1,053897233

B

-0,115780938

0,110906558

-1,043950327

0,3554441

-0,423707547

0,192145671

C

-0,80140925

0,410667079

-1,951481605

0,122748273

-1,941606212

0,338787712

Проверка выбранных регрессий на мультиколлинеарность:

Для Y2: VIF(A)=1,23; VIF(B)=1,57; VIF(D)=1,5; VIF(E)=1,13; VIF(G)=1,37.

Для Y1: VIF(A)=1,3; VIF(B)=1,32; VIF(C)=1,27; VIF(G)=1,29.

Все коэффициенты вздутия меньше трех для выбранных моделей, поэтому мульти­коллинеарность отсутствует.

Также был проведен тест Парка и Глейзера на выявление гетероскедастичности: во всех регрессиях коэффициент перед соответствующей переменной был незначим на уров­не значимости 5%, кроме как в тесте Парка при построении регрессии логарифма квадра­тов остатков на логарифм переменной G (P-Value=0,02). Но это единственный случай, по­этому можно сказать, что гетероскедастичность отсутствует.

Приложение 13. Регрессионный анализ для инвестиций

ВЫВОД ИТОГОВ I 1

Регрессионная статистика

Множественный R                            0,982506651

R-квадрат                                          0,965319319

Нормированный R-квадрат               0,919078411

Стандартная ошибка                         4479,929838

Наблюдения                                                         8

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

4

1675895996

418973999

20,87587305

0,015810263

Остаток

3

60209314,07

20069771,36

Итого

7

1736105310

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%

Y-пересечение

45340,01692

12325,52664

3,678546017

0,034792414

6114,653419

84565,38042

A

104528,3217

103958,1002

1,005485109

0,388740359

-226313,0605

435369,7039

B

-140909,4667

47070,65065

-2,993573804

0,057965082

-290709,4255

8890,492046

C

-811122,3093

164711,5652

-4,924501253

0,016047113

-1335308,513

-286936,1054

G

1054972,729

171497,9894

6,151516601

0,008643248

509189,074

1600756,383

ВЫВОД ИТОГОВ I 2

Регрессионная статистика

Множественный R                     0,995808148

R-квадрат                                   0,991633868

Нормированный R-квадрат       0,970718537

Стандартная ошибка                 660,5882468

Наблюдения                                                  8

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F Значимость F

Регрессия

5

103447096,3

20689419,26

47,41181876 0,020784279

Остаток

2

872753,6636

436376,8318

Итого

7

104319850

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%

Y-пересечение

21496,77911

2907,642636

7,39319848

0,017807888

8986,193881

34007,36435

A

99322,40045

15055,78948

6,59695731

0,022215197

34542,52166

164102,2792

B

-50029,24382

7557,234844

-6,620046201

0,022065589

-82545,42359

-17513,06405

D

-881917,014

81906,51431

-10,76736108

0,008515427

-1234332,547

-529501,4813

E

551659,4991

250289,2087

2,204088231

0,158352807

-525248,7975

1628567,796

G

81861,49184

26072,21849

3,139797708

0,088220321

-30318,2883

194041,272

Список литературы

1.  Предпринимательский климат регионов России. География России для инвесторов и предпринимателей. Под ред. А. Лаврова. «НАЧАЛА-ПРЕСС», Москва, 1997.

2.  А. П. Градов, Б. И. Кузин, Региональная экономика, ПИТЕР, 2003.

3.  Гражданский кодекс РФ.

4.  ФЗ РФ №39-Ф3, «Об инвестиционной деятельности в российской федерации, осущест­вляемой в форме капитальных вложений».

5.  Якобсон Л. И., Государственный сектор экономики: экономическая теория и политика, ГУ-ВШЭ, 2000.

6.  Статистический сборник «Российский статистический ежегодник 2005», Росстат, Мо­сква, 2005.

7.  «Инвестиционный рейтинг регионов России РА Эксперт» [Электронный ресурс] - http://www.raexpert.ru/ratings/regions/.

8.  «Бизнес портал Приволжского Федерального округа [Электронный ресурс] - www.ivolga.ru.

Каранина Елена Валерьевна

Аналитические аспекты исследования

информационных факторов инвестиционной привлекательности

региона

Монография Технический редактор С.Н. Тимофеева

Подписано к печати 09.03.10

Формат 60х84 1/16 Бумага офсетная. Усл. печ. л. 5,5 Тираж 300 экз. Заказ №287/03

Московская финансово-юридическая академия, Кировский филиал 610002, г. Киров, ул. Ленина, 104

Отпечатано в типографии «Старая Вятка» 610004, г. Киров, ул. Розы Люксембург, 30, тел. 65-36-77

ВЯТСКИЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

Н.В.Караваев