Инвестиционная привлекательность - Инвестиционный климат Костромской области

Инвестиционную привлекательность можно оценивать, применяя разные подходы. Крамин Т. и Леонов В. [39] выделяют три:

    1) Для первого подхода характерно выделение некоторого ключевого фактора привлекательности. Разные исследователи в качестве такового выделяют различные: "рыночная реакция регионов", "институты общества", "имидж региона", динамика валового регионального продукта и другие. Этому подходу присуща ограниченность анализа и, соответственно, неполнота оценивания. 2) Второй подход - многофакторный,- оценивает финансовое состояние хозяйствующих субъектов. Исследователи рассматривают ряд равноценных (по степени влияния) факторов инвестиционной привлекательности. Такой подход позволяет провести комплексную оценку и сравнить различные субъекты. Основными недостатками данного подхода являются допущение равноценности влияния и корректность набора совокупности факторов. 3) Третий подход рассматривает привлекательность региона комплексно, оценивая различные интегральные показатели по определенным группам факторов: инвестиционный потенциал, инвестиционный риск, надежность инвестиционного климата. Широко известна методика, используемая рейтинговым агентством "Эксперт", по которой составляется рейтинг регионов в соответствии с их инвестиционным потенциалом и риском. Основными критериями, характеризующими инвестиционный потенциал, оправдано являются и относительные и абсолютные показатели. Абсолютные показывают масштабы ресурсной базы, а относительные характеризуют достигнутый уровень ее использования. В связи с существенным разбросом показателей ресурсной базы субъектов РФ и уровнем ее использования при изучении конкретного региона полезно осуществить ранжирование регионов применительно к определенной выборке, - в случае Костромы будем рассматривать граничащие с ней области и Центральный Федеральный округ (ЦФО). Факторами, определяющими благоприятный инвестиционный климат региона, являются:
      - доступные природные ресурсы; - человеческий капитал и то, как он используется; - производственный, инновационный, инфраструктурный и технологический потенциал; - уровень развития законодательной базы и финансовых институтов; - емкость потребительского рынка; - уровень использования и возможности государственного управления.

К основным инвестиционным рискам относятся:

    - экономический; - финансовый; - социальный; - институциональный; - управленческий риски.

Основные плюсы данного подхода: использование широкого набора факторов и совместное оценивание потенциала и риска региона. Но агрегирование и ряд индикативных оценок субъективны (экспертная оценка). Так же нет возможности реально оценить дистанцию между участниками. Использование информации, собираемой и представляемой органами государственной статистики, снижает оперативность рейтингов. Анализируются в основном макроэкономические показатели. Для оперативной оценки созданных региональными властями благоприятных или не благоприятных условий по инициативе Деловой России, Опоры России, Российского Союза промышленников и предпринимателей, Агентства стратегических инициатив с 2014 года составляется Национальный рейтинг, учитывающий 50 показателей, сгруппированных по 4 направлениям. Источниками данных являются как статистические данные, так и опросы: экспертные, специальные и общие в регионах. Пятерка лидеров Национального (пилотного) рейтинга 2014:

Калужская, Ульяновская, Костромская области, Красноярский край, Республика Татарстан. В 2015 году рейтингование проходит по всем регионам Российской Федерации. Будет очень интересно сопоставить результаты рейтинга, составленного РА "Эксперт" и Национального рейтинга.

Исследователи [28] отмечают широкое распространение методики оценки, использующей интегральный показатель надежности инвестиционного климата:

ИК = ?Ki*Li/? Li (1)

Где i=1,2...n;

Ki - показатель (финансовый, экономический либо политический),

0? Ki?10;

Li - вес показателя.

Чем больше ИК, тем благоприятнее климат. Недостаток данной методики заключается в размытости оценки частных показателей.

Интересна так же модель, которая включает как экономическую так и рисковую составляющие:

ИП = ЭО*(1- РВ) (2)

Где ИП - показатель, характеризующий инвестиционную привлекательность территории,

0? ИП?1;

ЭО - экономическая отдача региона, рассчитываемая в долях единицы, которая показывает каково отношение прибыли от инвестиций к вложениям, 0? ЭО?1:

ЭО = (ВРП*(1-Д)*(1-Т)-И)/И (3)

ВРП - валовый региональный продукт,

Д - отношение дефицита бюджета к ВРП,

Т - средняя ставка налогообложения,

И - объем инвестиций,

РВ - рисковая составляющая:

РВ = ?Рi*Ji/? Ji (4)

Pi - показатель риска,

Ji - вес показателя,

I=1,2...m,

M - количество показателей.

В методику включены качественные и количественные показатели. В соответствии с балльной шкалой каждому показателю основываясь на методе приоритетов присваивается вес. Можно менять количество рассматриваемых параметров.

Ранжирование регионов проводится по отношению к среднероссийскому уровню (страновому риску), который методом кумулятивного построения может быть определен, как доходность безрисковых активов (величина ставки рефинансирования ЦБ РФ) + риск-премия (оценка внешними инвесторами присущего стране риска, рассчитываемая на основе кредитного рейтинга Российской Федерации). В зависимости от оценивания риск-премии среднероссийский уровень инвестиционной привлекательности попадает в диапазон от 0.2 до 0.4.

На мой взгляд основным недостатком данной методики является неоднозначность оценки рисков (используются экспертные оценки и набор рассматриваемых рисков произволен) и эклектическое смешение экономических и финансовых показателей.

Все описанные подходы используют методы, которые можно сгруппировать как:

Экономико-математические;

Факторного анализа;

Экспертные.

В свою очередь, к экономико-математическим относятся корреляционный анализ, оптимизационные методы и моделирование. Методы часто (почти всегда) используются совместно и их невозможно четко разграничить. Так, в рамках моделирования, Медведевым А. В. [45] предложена "многокритериальная математическая модель оценки инвестиционной привлекательности региона", в которой инвестиционная привлекательность определяется как "разность инвестиционного потенциала и инвестиционного риска". Риски функционирования системы количественно оцениваются как затраты на предупреждение либо устранение предполагаемого риска. Оценка экспертная (поэтому остается вопрос субъективности и качества экспертизы). Потенциал оценивается как денежный поток выгод. Методом линейного программирования решена статическая версия трехкритериальной модели региона. Автором предложен интересный подход для выбора региона конкретным инвестором с заданными основными критериями привлекательности, но возникает проблема решаемости задачи при увеличении значимых критериев.

Стратегической проблемой для руководителей региона является выбор проектов развития. Как выбрать несколько проектов из многих конкурирующих в рамках бюджета, ресурсов и других технических ограничений в реальном мире и повышающих привлекательность региона как для жителей, так и для инвесторов? Выбор проектов ориентирован на разные, обычно конфликтующие, цели. Различные методы применяются для селекции проектов. Модель выбора может быть представлена динамическим целевым стохастическим математическим программированием [64]. Бразильские авторы [59] предлагают экономико-вероятностную модель выбора и приоритезации проектов, которая учитывает необходимость инвестиций и потенциальные выгоды с возможной вариативностью, при условии стохастического анализа ожидаемых результатов проектов.

Ряд авторов [50] называют метод экспертных оценок самым распространенным на современном этапе и отмечают возможность использования качественной информации, а не только статистических и количественных характеристик как главное преимущество использования именно этого метода.

Различные модификации многофакторного подхода используются и в международной практике. Помимо обобщенных рейтингов (как, например, "Doing Business" по методике всемирного банка) исследуется привлекательность регионов в разрезе отраслей. Исследователи сравнивают регионы как внутри одной страны, так и в различных странах и на разных континентах. Так, ученые из университета Пелопонесса [69] анализируют экономические и другие факторы в 51 греческой префектуре, которые определяют появление на их территориях новых фирм. Привлекательность европейских регионов для расположения мультинациональных фирм в области информационных и коммуникационных технологий за период с 1998 по 2008 годы проанализирована сотрудниками института исследований окружающей среды [71]. На вопрос: "Чем привлекают регионы малый и средний бизнес в креативных индустриях?" пытаются ответить исследователи Европы [80].

В комплексных методах оценки часто не представлены существенные для инвестора факторы, характеризующие отдельные регионы. Поэтому рейтинговый подход удобно использовать на первом этапе анализа. После общего анализа инвестору уже необходима более точная оценка в зависимости от его потребностей и предпочтений. Если ему важен какой-то один определенный аспект, то уместен первый подход, - выделение базового критерия.

Если же оценивать изменение инвестиционной привлекательности с позиции местных властей, то наиболее удобны системно-динамические модели, которые показывают взаимозависимость, взаимовлияние факторов и моделируют последствия тех или иных воздействий на систему.

В настоящее время окружающая среда ассоциируется с быстрым экономическим развитием и внимание к их взаимодействию стало критичным для правительства и населения. Большое количество влияющих факторов и особенно их взаимозависимость оценивается при динамическом поддерживающем развитии городской экономико-ресурсно-окружающей системы. Китайские исследователи [61] скомбинировали системно-динамическую и географико-информационную системы для того, чтобы понять синергический эффект и обратные связи различных влияющих факторов во времени и пространстве. Комбинация методов системной динамики и географико-информационной системы в единую модель городского развития (на примере китайского города) для предотвращения истощения ресурсов и деградации окружающей среды позволяет сравнить различные потенциальные эффекты при четырех типичных сценариях: текущем, ресурсном, технологическом и ориентированном на окружающую среду (путем регулирования параметров модели и изменения значений некоторых переменных). Интегральная оценка результатов позволяет оценить устойчивость системы. В системно-динамической модели рассматриваются управленческие, регуляторные и жизненные факторы динамически изменяющиеся во времени.

Анализ сценариев развития регионов, учитывающих различные важные факторы и обратные связи между ними, позволяет разработать наиболее подходящий вариант развития конкретной территории. Швейцарские ученые [75] в рамках национальной исследовательской программы "Новое городское качество" изучили возможную интеграцию науки и практики при планировании развития региона, взаимодействия человека и окружающей среды в динамической пространственной системе для предотвращения деградации природы при росте города и прилегающих к нему поселений. В регионально-городском контексте использовалась сценарная техника для сравнения альтернатив пространственного развития и планирования действий.

Под руководством сопредседателя Российского общества системной динамики Лычкиной Н. Н. [44] разработана системно-динамическая модель информационно-аналитической поддержки решений для федеральных, региональных и муниципальных органов власти.

В ряде регионов России такие модели уже используются для принятия стратегических решений (Мурманская область).

В рамках данной работы проводится комплексное оценивание инвестиционного климата Костромской области. Дополнительно рассматривается такой фактор, как брендинг территории, рассчитывается экономическая отдача от инвестиций, сравниваются полученные результаты с данными рейтингов.

Похожие статьи




Инвестиционная привлекательность - Инвестиционный климат Костромской области

Предыдущая | Следующая