Инвестиционный климат региона и его оценка

скачать (9938 kb.)

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

2.3 Методики оценки инвестиционного климата в условиях Российской экономики



Ведущие позиции по оценке инвестиционного климата в регионах России занимает рейтинговое агентство «Эксперт». Им в ходе оценки составляющих инвестиционного климата - инвестиционного риска и потенциала - используется около двух сотен исходных количественных и качественных характеристик. Основными информационными источниками являются собираемые ежегодно по всем регионам Российской Федерации и по единой методике данные Федеральной службы госстатистики РФ, Министерства финансов РФ, Министерства экономического развития и торговли РФ, Министерства регионального развития РФ, Министерства информационных технологий и связи РФ, Центробанка РФ, Министерства РФ по налогам и сборам, Министерства природных ресурсов РФ, Министерства внутренних дел РФ, а также базы данных рейтингового агентства «Эксперт РА» и новостных лент российских информационных агентств. При оценке законодательного риска используется справочная правовая система «КонсультантПлюс». Информация по распространению сотовой связи и уровню проникновения сети Интернет в регионах берётся по данным компании «iKS-Consulting», результаты федеральных и региональных выборов - по данным Центризбиркома РФ и избирательных комиссий субъектов Федерации. При составлении рейтинга также используется информация по законодательству, стратегиям и программам регионального развития, представленная на сайтах регионов в Интернете, а также присланная администрациями отдельных субъектов федерации по собственной инициативе.

РА «Эксперт» формирует информативную картину риск-потенциалов регионов России. Она позволяет оценить, с одной стороны, масштабы бизнеса, к которым готов регион; с другой - насколько рискованно этот бизнес развивать.

Собственно рейтингом является распределение регионов по значениям совокупного потенциала и интегрального риска на 12 групп. Регионы распределены между следующими группами:

Для интегрирования числовых значений частных показателей, характеризующих инвестиционный климат, выделяют основные методы:

Первоначально наиболее используемым был метод сопоставления по формуле многомерной средней, по которому числовое значение любого факториального показателя в среднем по Российской Федерации принимается за 1, а по регионам - в размере соответствующего отношения к среднероссийскому уровню. Затем полученные величины складываются, в результате чего определяются суммарные интегральные уровни инвестиционной привлекательности региона. Чтобы интегральный уровень инвестиционной привлекательности соотносился с соответствующим среднероссийским уровнем, суммарные коэффициенты делятся на количество интегрированных показателей и, таким образом, преобразуются в приведённые коэффициенты уровня инвестиционной привлекательности региона и региональных некоммерческих инвестиционных рисков. Анализируются и интегральные уровневые коэффициенты региональных инвестиционных рисков. Этот метод представляет базу для анализа, прогнозирования и государственного регулирования региональных потоков инвестиций.

Рассмотрим инвестиционные рейтинги регионов России в 2009-2010 гг. Если судить по самым очевидным показателям, то получается вполне ожидаемая картина. Индекс интегрального инвестиционного риска в 2010 году увеличился сразу у 43 регионов. Одновременно по сравнению с прошлогодним рейтингом несколько увеличилось число регионов в группах с повышенным риском (рис. 2.2).
Рисунок 2.2. Рейтинг регионов РФ по риску


Инвестиционный рейтинг российских регионов 2009-2010 гг. представлен на рис. 2.3.
Рисунок 2.3. Инвестиционный рейтинг российских регионов 2009-2010 гг.


Что же касается куда более инертной динамики инвестиционного потенциала, то только 24 субъекта РФ могут представить позитивные данные в этой сфере. Фактором успеха в большинстве случаев стали не масштабные прорывы, а предотвращение серьезных провалов в социально-экономическом положении региона.

Топ-10 регионов по потенциалу и риску представлен в табл. 2.1.
Таблица 2.1. Топ-10 регионов по потенциалу и риску

Регион

Ранг потенциала 2009-2010 гг

Изменение ранга потенциала, 2009-2010гг. к 2008-2009гг.

Ранг риска 2009-2010 гг

Изменение ранга риска, 2009-2010гг. к 2008-2009гг.

10 регионов с максимальным потенциалом

Москва

1

0

13

-7

Санкт-Петербург

2

1

4

0

Московская область

3

-1

26

5

Свердловская область

4

0

51

-12

Краснодарский край

5

0

6

-4

Ханты-Мансийский автономный округ-Югра

6

0

36

15

Республика Татарстан

7

0

15

-3

Красноярский край

8

2

45

23

Пермский край

9

-1

52

3

Нижегородская область

10

-1

30

-6

Регион

Ранг риска в 2009-2010 гг.

Изменение ранга риска, 2009-2010гг. к 2008-2009гг.

Ранг потенциала 2009-2010 гг

Изменение ранга потенциала, 2009-2010гг. к 2008-2009гг.

10 регионов с минимальным риском

Липецкая область

1

0

42

-1

Ростовская область

2

1

11

0

Воронежская область

3

4

23

3

Санкт-Петербург

4

0

2

1

Тамбовская область

5

3

57

-1

Краснодарский край

6

-4

5

0

Пензенская область

7

-2

44

3

Ставропольский край

8

8

26

-2

Калужская область

9

8

39

0

Волгоградская область

10

3

22

-3


Однако более детальное осмысление изменения инвестиционного климата регионов позволяет увидеть несколько важных тенденций.

Еще недавно наличие крупных сырьевых месторождений или развитой, построенной еще в советские времена, промышленной базы гарантировало региону как минимум пристальное внимание со стороны инвесторов. В кризис акценты кардинально поменялись. Излишняя зависимость региональных экономик от бизнеса считанных промышленных гигантов обернулась серьезными проблемами. Зато лучшие перспективы появляются перед регионами, инвестиционная привлекательность которых опирается на реальный прогресс в диверсификации экономики, социальную стабильность, низкие криминальные риски. Именно эти факторы формируют новый потенциал для регионального развития, одинаково высоко оцениваемый и инвесторами и федеральной властью.

Как видим по табл. 2.1, максимальный потенциал наблюдается у Москвы, причем ранг риска снизился на 7 пунктов, это положительная тенденция. Московская область находится на 3 месте, но ранг риска имеет тенденцию к увеличению, что для данного региона неблагоприятно.

Минимальный риск имеет Липецкая область.

Регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры по динамике инвестиционного потенциала представлены в табл. 2.2.
Таблица 2.2. Регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры по динамике инвестиционного потенциала

Регион (субъект федерации)

Изменение ранга инвестиционного потенциала в 2010 году

"Лучшие" регионы

Республика Ингушетия

8

Тюменская область

7

Новгородская область

7

Рязанская область

4

Карачаево-Черкесская Республика

4

"Худшие" регионы

Кировская область

-4

Кабардино-Балкарская Республика

-4

Республика Северная Осетия - Алания

-5

Чеченская Республика

-8

Вологодская область

-10


По рейтингу регионов «лучшим» регионом считается республика Ингушетия, «худшим» - Вологодская область.

В настоящее время общий показатель потенциала или риска рассчитывается как взвешенная сумма частных видов потенциала или риска. Показатели суммируются, каждый со своим весовым коэффициентом. Итоговый ранг региона рассчитывается по величине взвешенной суммы частных показателей. В результате каждый регион помимо ранга характеризуется количественной оценкой: насколько велик его потенциал как объекта инвестиций и до какой степени велик риск инвестирования в данный регион по сравнению со среднероссийским. Оценку весов вклада каждой составляющей в совокупный потенциал или интегральный риск получают в результате анкетирования, проводимого среди экспертов из российских и зарубежных инвестиционных, консалтинговых компаний и предприятий. Содействие в проведении экспертной оценки факторов инвестиционного климата среди зарубежных инвесторов оказывают зарубежные партнёры, в частности Союз немецкой экономики в России.

Комплексная количественная оценка инвестиционной привлекательности российских регионов представляет большой интерес, так как позволяет провести сравнительный анализ регионов. Представление информации об инвестиционных возможностях регионов в агрегированном виде необходимо для потенциальных инвесторов при выборе наиболее выгодных вложений. Интегральный показатель формируется множеством частных факторных признаков, измеряемых соответствующими показателями.

Необходимость применения агрегированных (интегральных) показателей для оценки общего состояния экономики обозначилась еще в конце XIX - начале XX века Нейманном Шпаллартом, Де Фовилем, Жюленом, Персонсом и др. Первый подобный показатель в России был разработан только в 1922 г. Его построением занимался Конъюнктурный институт Наркомата финансов, который разработал два агрегированных показателя, отражающих состояние и развитие национальной экономики:

) единый показатель конъюнктуры народного хозяйства («Экономический барометр Конъюнктурного института») и

) групповой индекс, отражающий состояние государственного сектора хозяйства. «Экономический барометр» рассчитывался путем агрегирования 26 показателей. Помесячные данные по каждому из 26 первичных показателей в натуральном измерении относились к их среднему значению. Далее частные индексы сводились в шесть групповых на основе средней геометрической. Внутри каждой группы всем показателям присваивался одинаковый вес. Затем уже шесть групповых показателей тем же методом средней геометрической сводились в единый показатель.

В дальнейшем для построения агрегированного показателя, характеризующего какое-либо социально - экономическое явление, начали использоваться и другие методы, например, экспертные методы, к которым относятся прямые или косвенные экспертные оценки сравнительных значений агрегированного показателя или их параметров. Достоверность полученных результатов зависела от привлечения к анализу опытных экспертов. Однако оценки экспертов субъективны.

Априорные методы - методы, в которых вид интегрального показателя и его параметра выбирались исходя из теоретических представлений о сущности изучаемого экономического явления, характере взаимосвязи исходных показателей, их значений для сопоставления экономических процессов.

Методы «распознавания образов» - это разнообразные методы многомерной классификации объектов. Они имеют более объективный характер, чем предыдущие методы. Их можно использовать для группировки частных показателей, из которых потом выделять в каждой группе наиболее типичный показатель, и рассматривать его как интегральную характеристику для соответствующей группы исходных показателей.

Методы факторного и компонентного анализа в настоящее время применяются достаточно часто, так как дают неплохие результаты, хотя нередко возникают определенные трудности. Часто появляются плохо интерпретируемые отрицательные веса, слабая корреляционная связь агрегированного показателя с некоторыми из частных показателей.

Непараметрические методы также часто используются при исследованиях инвестиционной привлекательности.

Несмотря на разнообразие методов и подходов, в создании интегрального показателя необходимо решить ряд общих методологических вопросов:

- разработка системы частных показателей, характеризующих состояние изучаемого явления и определение способа их измерения;

- решение вопроса о соизмерении разноименных частных показателей, то есть установление вида, в котором они будут входить в агрегированный показатель;

- обоснование формы выражения агрегированного показателя через частные;

- обоснование способа нахождения весов для взвешивания частных показателей при построении агрегированного.

В общем виде интегральный показатель можно выразить как функцию от частных показателей:
I = f (….. (2.1)

При разработке интегрального показателя инвестиционной привлекательности регионов нами использовался следующий вид этой функции:
= (2.2)
где - значение интегрального показателя инвестиционной привлекательности k-го региона,

- вес i-го частного показателя,

- нормированное значение i-го показателя для i-го региона.

Строится матрица Q, каждый элемент которой представляет оценку предпочтения одного показателя перед другим. Критерием предпочтения показателя является меньшее абсолютное отклонение его значения от средней по сравнению с другим показателем. Это достигается следующим образом. Исходная нормированная матрица X размерностью NЧn (N- количество наблюдений (регионов); п - число показателей) приводится к виду, где каждый элемент есть отклонение значения показателя от его средней по абсолютной величине, то есть
ik = │ - │ (2.3)
где - i =1, …..n, k =1,……N

Затем определяется число случаев m, когда показатель i «лучше» показателя j (то есть имеет меньшее абсолютное отклонение от средней), и m, когда соответственно показатель j предпочтительнее показателя i. Отношение /= q и есть элемент матрицы Q, который может быть интерпретирован как вероятность предпочтения показателя i показателю j. Вектор весов может быть определен как собственный вектор матрицы Q решением (Q - nI) Ч А = 0. Нормализуя собственный вектор, получаем оценку вектора весов A (,….,…).

Этот метод нахождения весов обоснован с математической точки зрения, а поэтому дает объективные результаты. Кроме того, вычисления не очень громоздки и позволяют корректировать весовые коэффициенты по мере поступления новых данных.

В 2009 году Министерство экономического развития и торговли РФ разработало комплексную методику анализа инвестиционной привлекательности субъектов Федерации. Основной целью комплексной оценки субъектов Российской Федерации является определение возможности решения текущих и долгосрочных задач социального и хозяйственного развития на основе внутренних резервов и источников экономического роста и эффективности мер, предпринимаемых Правительством Российской Федерации и руководящими органами субъектов федерации по реализации социально-экономической политики.

Источниками информации для проведения оценки служат:

годовая статистическая отчетность, разрабатываемая Госкомстатом России в соответствии с Федеральной программой статистических работ;

материалы, полученные от субъектов Российской Федерации в ходе осуществления мониторинга и разработки прогнозов социально-экономического развития регионов.

При проведении оценки используются следующие индикаторы:

1. Валовой региональный продукт на душу населения (тыс. руб.).

2. Объем инвестиций в основной капитал на душу населения (тыс. руб.).
Объем внешнеторгового оборота на душу населения (долл. США).


. Финансовая обеспеченность региона (тыс. руб.).

. Доля занятых на малых предприятиях в общей численности занятых в экономике (% к общей численности занятых в экономике).

. Уровень регистрируемой безработицы (% к экономически активному населению).

. Соотношение среднедушевых доходов и среднедушевого прожиточного минимума.

. Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума (%).

. Общий объем розничного товарооборота и платных услуг на душу населения (тыс. руб.).

. Основные фонды отраслей экономики на душу населения (тыс. руб.).

. Коэффициент плотности автомобильных дорог (коэф. Энгеля).

. Сводный показатель уровня развития отраслей социальной инфраструктуры.

Таким образом, методы оценки инвестиционного климата весьма разнообразны. Важным показателем является инвестиционный рейтинг, поскольку большинство инвесторов не в состоянии проводить самостоятельные детальные исследования и ориентируются на оценки рейтинговых агентств, периодически публикуемые ведущими экономическими журналами мира. Для построения агрегированного показателя используются: экспертные методы, априорные методы, методы факторного и компонентного анализа и др.

Далее будет рассмотрена оценка инвестиционного климата Московского региона.


1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

2.3 Методики оценки инвестиционного климата в условиях Российской экономики



Рефераты Практические задания Лекции
Учебный контент

© ref.rushkolnik.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации