Аналитические аспекты исследования информационных факторов инвестиционной привлекательности

 

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