Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Развитие теории и практики оценки стоимости
.pdf
4.3. ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
РЕГИОНОВ
Проблемы управления инвестиционной деятельностью на микроэкономическом уровне затрагивались в классических монографиях (Кейнс Дж., 1978; Львов Д.С., 2002). В качестве объекта исследования были выбраны регионы Беларуси, компактной страны
с небольшим количеством регионов. Полученная методология
достаточно легко может быть применена в других странах СНГ.
Необходимость привлечения инвестиций в экономику Республики Беларусь отражена в основных программных документах
страны (НСУР-2030, 2017; Программа, 2016; Программа, 2018).
В этой связи исследование инвестиционных характеристик регионов страны представляется актуальным. За основу взята работа
«Оценка инвестиционной привлекательности и инвестиционного климата регионов (на примере Республики Беларусь)» (Трифонов Н.Ю., 2018) и ее развитие.
Единая терминология по выбранной тематике в текущей русскоязычной литературе не выработана. В общем случае в качестве
инвестиционных характеристик региона используются понятия
«инвестиционная привлекательность», «инвестиционный потенциал» и «инвестиционный климат». Первое, как правило, определяется как «система социально-экономических отношений, формирующихся под воздействиями широкого круга взаимосвязанных
процессов на макро-, микро- и собственно региональном уровне
управления и создающих предпосылки для появления устойчивых
инвестиционных мотиваций» (Ильющенко А.В., 2017). Иными
словами, в общеэкономическом смысле инвестиционная привлекательность представляет собой результат комплексной оценки
совокупности благоприятных и неблагоприятных факторов внешней и внутренней среды инвестиционного объекта с позиции инвестора, влияющих на его решение об инвестировании в этот объект (Рахимов Т.Р., 2007). Автором данной монографии под термином «инвестиционная привлекательность» регионов понимается
совокупность различных региональных факторов, определяющих
состояние внешней среды инвестирования, в которой предполагается осуществление и развитие любого конкретного инвестиционного процесса (Трифонов Н.Ю., 2018). При этом интегральное
191
значение благоприятных факторов трактуется как инвестиционный потенциал, а неблагоприятных – как инвестиционный риск
(Литвинова В.В., 2013).
Иногда некоторые авторы (Моевский А.В., 2013) понятия инвестиционной привлекательности и инвестиционного климата
рассматривают как тождественные. Другие авторы (Иваницкая И.И., 2001) считают, что инвестиционный климат – это интегральное динамическое обобщение инвестиционной привлекательности. Для наших целей принято определение, приведенное
в работе «Оценка инвестиционной привлекательности и инвестиционного климата регионов (на примере Республики Беларусь)»
(Трифонов Н.Ю., 2018). Инвестиционный климат – это характеристика среды инвестирования, формирующаяся на основании
оценки инвестиционной привлекательности региона в течение
длительного промежутка времени (более пяти лет).
Результаты оценки инвестиционной привлекательности и инвестиционного климата регионов интересны главным образом
следующим субъектам:
• инвестору (для принятия инвестиционного решения);
• администрации региона (для принятия управленческих ре-
шений);
•
оценщику (для использования результатов в оценке пред-
приятия из того или иного региона).
Ниже представлены результаты оценки инвестиционной привлекательности и инвестиционного климата регионов Республики
Беларусь (областей и г. Минска) за период 2011–2017 гг. (диапазон
доступных на дату исследования данных) с целью определения
текущей ситуации для последующего управления инвестиционной привлекательностью и инвестиционным климатом регионов.
Методика расчетов
Для расчета инвестиционной привлекательности и инвестиционного климата регионов Республики Беларусь использовалась
авторская методика оценки инвестиционной привлекательности
и инвестиционного климата регионов (Трифонов Н.Ю., 2018).
При выборе основы для этой методики были проанализированы
192
зарубежные, в первую очередь популярные российские, методики
(Иваницкая И.И., 2001; Березнев С.В., 2011; Литвинова, В.В., 2013;
Александров Т.А., 2014; Эксперт РА, 2017) как наиболее близкие
из иностранных к белорусским условиям, а также существующие
на текущий момент различные белорусские предложения оценки
инвестиционной привлекательности географических образований (Ковалев М.М., 2010; Корсак И.А., 2013; Кот Н.Г., 2013).
Анализируемое многообразие российских и белорусских методик, отличающихся своими достоинствами и недостатками, позволило выбрать основу для последующего приложения к условиям Республики Беларусь. Для дальнейшей адаптации и модификации использовалась работа «Инвестиционная привлекательность и инвестиционный климат региона» (Литвинова В.В., 2013),
базирующаяся на временном подходе оценки. Выбор предопределили ее основные преимущества, к которым можно отнести
следующие: возможность сделать вывод о реальной дистанции
между регионами в рейтинге; возможность использовать многолетние значения инвестиционной привлекательности для оценки
текущего уровня инвестиционного климата региона; потенциальная возможность выявлять существующие тенденции развития
инвестиционной привлекательности.
Тем не менее следует отметить, что применение данной работы
в качестве методики оценки инвестиционной привлекательности
регионов Республики Беларусь в том виде, в котором она описана, было невозможно. Эта работа с набором существующих в ней
показателей и их весовых коэффициентов была предложена для
оценки регионов Российской Федерации, для которых характерна иная социально-экономическая ситуация, нежели для регионов Республики Беларусь. Таким образом, основная проблема
методического характера при проведении исследования заключалась в необходимости, во-первых, определиться с кругом частных показателей и частных индикаторов, влияющих на объем
инвестиций; во-вторых, для перечня выявленных частных индикаторов установить весовые коэффициенты, приемлемые для
экономики Республики Беларусь (Трифонов Н.Ю., 2018).
Методика работы «Оценка инвестиционной привлекательности и инвестиционного климата регионов (на примере Республики
193
Беларусь)» (Трифонов Н.Ю., 2018) использует в отношении каждого региона два интегральных индикатора: инвестиционный
потенциал и инвестиционный риск, объединяющие частные индикаторы регионов в зависимости от характера их влияния на
инвестиционную привлекательность. Инвестиционный потенциал (p) объединил частные индикаторы с положительным влиянием на инвестиционную привлекательность, а инвестиционный риск (r) объединил частные индикаторы с отрицательным
влиянием на инвестиционную привлекательность. Поскольку в
общем случае частный индикатор мог включать в себя несколько
составляющих, эти последние для терминологического различия
были названы частными показателями.
Выбор частных индикаторов и формирующих их частных показателей производился на основании анализа факторов, включаемых в статистические сборники.
Численное значение частных показателей принималось в соответствии с данными статистических сборников, ежегодно публикуемых Национальным статистическим комитетом Республики Беларусь, в том числе статистических справочников, изданных
главными статистическими управлениями регионов.
Расчет весовых коэффициентов каждого частного индикатора,
включенного в модель, производился методом корреляционного
анализа, суть которого в данном случае отражает выражение
t
где
– весовой коэффициент i-го признака за t-й год;
w
i
t
wR
=
i
zp r
()
(4.12)
,
i
R
zp ri()
–
коэффициент корреляции (Трифонов Н.Ю., 2017) между обобщающим показателем z и i-м стандартизированным частным ин
дикатором (потенциалом p или риском r) за t-й год.
В выражении (4.12) использована абсолютная величина коэффициента корреляции, чтобы это выражение могло быть применено к частным индикаторам как инвестиционного потенциала,
так и инвестиционного риска, поскольку весовой коэффициент
по определению положителен.
При расчете коэффициентов корреляции в качестве обобщающего показателя z применялись нормализованные значения
194
-
инвестиций в основной капитал по регионам. В качестве нормали-
II
ik
ik
()
()
∑
22
()
i
зованного признака p(r)i выступали предварительно рассчитанные
значения каждого частного индикатора, приведенного в Приложе
нии, в отношении рассматриваемых регионов. Расчет значений
каждого частного индикатора производился в предположении равной значимости входящих в него частных показателей по формуле
m
z
ij
j
pr
() ,=
=∑1
i
(4.13)
m
i
где p(r)i – вычисляемый i-й частный индикатор инвестиционного
потенциала (риска); mi – число частных показателей, формирующих i-й частный индикатор инвестиционного потенциала (риска); zij – нормализованное значение j-го частного показателя для
i-го частного индикатора инвестиционного потенциала (риска):
x
z
ij
ij
=⋅
x
max
j
%,100
где xij – значение j-го частного показателя i-го частного индика-
тора; x
– максимальное значение j-го частного показателя
jmax
i-го частного индикатора по всей совокупности регионов.
Формула для расчета коэффициента корреляции в этих обо-
значениях будет иметь следующий вид:
-
pr pr II
−⋅−
где
R
zp r
()
i
– среднее арифметическое для i-го частного индикатора
pr
(()())
pr pr
−⋅−
(()())
(4.14)
,=
∑∑
инвестиционного потенциала (риска) по множеству k регионов;
Ik – нормализованное значение инвестиций в основной капитал
для k-го региона; I – среднее арифметическое привлеченных инвестиций в основной капитал по множеству k регионов; k – количество анализируемых регионов (k = 7).
При последовательном использовании формул (4.13), (4.14),
(4.12) были получены наборы значений весовых коэффициен-
t
тов
для каждого анализируемого года и региона. Как правило,
w
195
весовые коэффициенты за различные годы
i
t
отличались своими
w
i
значениями по одинаковым частным индикаторам. Как следствие, за разные периоды одни и те же частные индикаторы могли
быть учтены в интегральном индикаторе с различной степенью
значимости, что в последующем затруднило бы проведение сравнительного анализа социально-экономических явлений и процессов. Для устранения подобного недостатка использовались средние веса для каждого частного признака за весь период по формуле простого среднего арифметического (Толмачев М.Н., 2015).
Расчет величины инвестиционной привлекательности
Основываясь на вышеизложенной методике определения весовых коэффициентов, был произведен расчет
t
в отношении
w
каждого частного индикатора.
Итоговые результаты весовых коэффициентов представлены в табл. 4.3, где они ранжированы по значимости (Мурашко Н.Н., 2019).
Таблица 4.3
Интегральный индикатор Частный индикатор Вес, %
Инвестиционный потенциал Производственный потенциал 84
Финансовый потенциал 80
Институциональный потенциал 70
Потребительский потенциал 64
Трудовой потенциал 52
Природно-ресурсный потенциал 21
Инновационный потенциал 18
Инфраструктурный потенциал 17
Инвестиционный риск Криминальный риск 67
Экономический риск 65
Социальный риск 63
Финансовый риск 38
Экологический риск 8
На основании собранной статистической информации в отношении исследуемых регионов, а также рассчитанных значений
196
весовых коэффициентов была произведена оценка интегральных
индикаторов «инвестиционный потенциал» и «инвестиционный
риск» за период 2011–2017 гг.
Расчеты в отношении частных индикаторов позволили получить их агрегированные значения в процентном выражении, на
основании которых в последующем составлялись лепестковые
диаграммы. Для каждого исследуемого региона и для каждого
года из выбранного периода на основе итогов расчета предыдущих этапов алгоритма строились две лепестковые диаграммы (отдельно по инвестиционному потенциалу и по инвестиционному
риску). Для построения лепестковых диаграмм на каждой из осей
откладывались составляющие потенциалов (рисков) по мере убывания их значимости по ходу часовой стрелки:
• значение i-го частного индикатора по формуле (4.12) с уче-
том соответствующего веса из табл. 4.3, определенного для конкретного региона для определенного года;
•
максимально возможное значение соответствующего i-го част-
ного индикатора c учетом веса за определенный год, численно равное значению весового коэффициента соответствующего частного индикатора.
Вычисление интегральных индикаторов регионов, инвестиционного потенциала и инвестиционного риска производилось на
основании отношения площади фигуры, отображающей реальное
состояние в исследуемом регионе, к площади фигуры, отображающей максимально возможное состояние. Полученное отношение, выраженное в процентах, является итоговым значением инвестиционного потенциала (риска).
В соответствии с логикой исследования наибольшей инвестиционной привлекательностью обладает регион со сравнительно
большим инвестиционным потенциалом и сравнительно меньшим инвестиционным риском. По полученным результатам видно, что таким регионом за весь период анализа является г. Минск.
Наименьшим инвестиционным потенциалом в большинстве случаев, исходя из расчета, обладает Могилевская область, наибольшим инвестиционным риском – Витебская область.
Полученные данные по динамическому поведению инвестиционного потенциала и инвестиционного риска регионов были
агрегированы в оценку их инвестиционной привлекательности.
197
Результаты оценки инвестиционной привлекательности исследуемых регионов Республики Беларусь за период исследования
(2011–2017 гг.) отражены в табл. 4.4.
Из данных табл. 4.4 следует, что наибольшими значениями инвестиционной привлекательности за весь анализируемый период
времени, как и следовало ожидать, характеризуется г. Минск. Это
вполне очевидный результат, причем следует отметить, что начиная с 2014 г. наблюдается падение (а в 2016 г. – резкое) значений
инвестиционной привлекательности г. Минска. В отношении
Витебской, Гомельской и Могилевской областей наблюдается своего рода конкуренция в отношении инвестиционной привлекательности. Значения инвестиционной привлекательности Минской области уступают значениям Гродненской области, исключением является 2012 г. Анализ изменений и возможный поиск
их причин должен быть предметом отдельного исследования.
Таблица 4.4
Регион 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г.
Брестская область 11,78 11,57 9,71 9,39 6,38 10,61 11,32
Витебская область 10,53 8,85 7,07 7,54 6,49 7,87 7,72
Гомельская область 9,60 9,14 10,9 7,71 5,75 7,05 8,99
Гродненская область 16,04 10,56 13,77 13,18 10,33 17,06 15,88
Минская область 13,07 13,42 10,72 12,41 10,05 14,64 14,50
Могилевская область 10,40 8,45 8,49 4,64 6,31 8,17 7,66
Город Минск 39,95 42,64 41,88 43,78 43,17 28,71 31,39
Для проверки достоверности результатов оценки инвестиционной привлекательности регионов были найдены коэффициенты корреляции между показателями инвестиционной привлекательности и инвестиционной активности регионов для каждого исследуемого года. Уровень инвестиционной активности в регионах рассматривался через единственный статистический
показатель – инвестиции в основной капитал. Поскольку инвестиционная активность является следствием инвестиционной
привлекательности, в силу этой причинно-следственной связи результаты расчета должны (если они достоверны) хорошо
198
коррелировать с данными уровня инвестиционной активности.
Анализ полученных значений коэффициентов корреляции показывает, что связь между инвестиционной привлекательностью и
инвестиционной активностью прямая. При этом за период с 2012
по 2014 г. корреляционная связь сильная, а 2011 г. и 2015–2017 гг.
характеризуются существенной корреляционной связью. Как
итог по полученным данным коэффициентов корреляции возможно говорить о корректности проведенной оценки инвестиционной привлекательности за исследуемый период.
Расчет величины инвестиционного климата
Для определения численного значения инвестиционного климата региона, анализируя динамику его инвестиционной привлекательности, использовали средний уровень динамического ряда.
За счет того что в расчетах были сформированы ряды динамики
с равными промежутками времени, для расчета среднего уровня
бралось простое среднее арифметическое найденных для региона
значений инвестиционной привлекательности.
На основании данных табл. 4.4 были рассчитаны итоговые значения инвестиционного климата как статистического ансамбля
инвестиционной привлекательности за семь лет – с 2011 по 2017 г.
Результаты расчета представлены в виде графика на рис. 4.4.
Рис. 4.4. Инвестиционный климат регионов Беларуси
199
По итогам проведенного расчета и представленного графика
на рис. 4.4 видно, что наиболее привлекательным для вложения
инвестиций является г. Минск, вслед за ним идут Гродненская и
Минская области. Данного результата и следовало ожидать в соответствии с ранее приведенными рядами динамики относительно инвестиционной привлекательности исследуемых регионов,
описанной в табл. 4.4. Наименее привлекательной является Могилевская область. Также следует обратить внимание на то, что
дистанции в отношении инвестиционного климата между Гомельской и Витебской, Витебской и Могилевской областями незначительны – менее 1%: 0,06% и 0,28% соответственно.
Для проверки достоверности итоговых результатов были найдены значения коэффициентов корреляции между средним значением инвестиций, привлеченных в соответствующие регионы
за исследуемый период, и рассчитанными значениями инвестиционного климата данных регионов. Результаты расчетов показывают, что значение коэффициента корреляции между рассчитанными показателями инвестиционного климата и принятыми
в соответствии со статистическими сборниками значениями инвестиций в основной капитал составляет 0,73. Рассчитанное значение коэффициента корреляции говорит о сильной корреляционной связи между анализируемыми переменными. Исходя из
этого, можно сделать вывод о достаточной достоверности результатов проведенной оценки в отношении инвестиционного климата исследуемых регионов.
Комментарий к результатам расчетов
Хотя целью работы являлось представление методики расчета
инвестиционных привлекательности и климата, тем не менее
данный раздел, как и простейший анализ результатов ранее, призваны наметить применение методики, указывающей на сильные
и слабые стороны регионов в их сравнении с целью выработки
возможных рекомендаций региональным администрациям.
Проведенная оценка инвестиционной привлекательности и, как
следствие, климата регионов Республики Беларусь свидетельствует, что самыми проблемными регионами являются Могилевская
и Витебская области. Формирование низкой инвестиционной
200
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]