О подходе к анализу межрегионального сходства мер поддержки инвестиционной деятельности в законодательстве регионов

УК 31116 В.Ф. Лапо

DOI: http://dx.doi.org/10.21686/2500-3925-2017-3-48-60

Сибирским федеральный университет, Красноярск, Россия

О подходе к анализу межрегионального сходства мер поддержки инвестиционной деятельности в законодательстве регионов1

Большая часть методов стимулирования в России сконцентрированы в нормативно-правовых документах субъектов РФ, регулирующих инвестиционную деятельность в регионах. В исследовании нами поставлена задача оценить насколько схожи региональные концепции стимулирования инвестиций? В литературе в должной мере не нашли отражения методические вопросы количественного анализа и межрегиональных сравнений законодательных норм. Не нашли должного отражения результаты статистических исследования межрегиональных взаимосвязей методов стимулирования. Отсутствует анализ динамики этого процесса, нет специальных измерителей. Представленная работа нацелена на восполнение этих пробелов. В исследовании автором предложен подход для анализа сходства положений законодательных норм, принятых в разных регионах страны. Разработана классификация методов стимулирования инвестиций. Предложен способ подготовки и кодировки данных для исследования. Автором предложен подход и разработана система показателей для анализа межрегиональных взаимосвязей законодательных систем стимулирования инвестиций. Сконструированные автором для целей межрегиональных исследований показатели — это коэффициенты оценки близости законодательства, сходства структуры методов стимулирования, совпадения динамики мер поддержки. Для исследования была собрана и статистически обработана пространственно-временная база методов стимулирования инвестиций по регионам РФ за 12 лет. Всего 758 документов. Источником текстов стал сайт Министерства юстиции РФ.

Автором обнаружен ряд закономерностей в формировании региональных систем стимулирования инвестиций. Выявлены наиболее близкие по структуре методов стимулирования регионы. Определена группа регионов, для которых наблюдается увеличения сходства законодательства и группа с уменьшением сходства. Нами установлено, что имеет место общий тренд к уменьшению сходства в законодатель-

стве края и других регионов РФ. Вычисления выявили совпадение динамики использования некоторых методов стимулирования за 2005—2016 годы в Красноярском крае и в других регионах РФ. Среди них некоторые мер субсидирования, льготные условия пользования землей и предоставление земельных участков, концессионные соглашения на имущество и создание промышленных парков, государственно-частное партнерство и других. Выявлены группы регионов, в которых отмечены тенденции на сближение, или на расхождение использования отдельных видов стимулирования. Таким образом, предложенные автором подход и набор измерителей дают возможность провести исследования степени межрегионального сходства нормативно-правовых документов. Позволяют получить ответ на вопрос о степени сходства принятых в регионах систем стимулирования инвестиционной деятельности. Оценить совместную динамику изменений систем стимулирования. Они позволяют определить степень совпадения законодательства по отдельным мерам поддержки. Проанализировать сходство текущего состояния и процессы по изменению законодательства. Исследовать направления сближения или расхождения региональных подходов к стимулированию инвестиционной деятельности. Полученные результаты могут быть использованы в экономико-статистических и эконометрических исследований эффективности методов стимулирования инвестиционной деятельности. Они дают возможность структурировать объекты исследования, выделить более однородные по методам стимулирования группы регионы. Особенно полезной матрица коэффициентов близости будет при использовании моделей пространственной эконометрики. Предложенный подход и показатели могут быть применены для исследования других положений регионального законодательства.

Ключевые слова: статистический анализ; межрегиональный анализ; инвестиции; методы стимулирования; государственная поддержка.

Valentina F. Lapo

Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia

Approach to analysis of inter-regional similarity of investment activity support measures in legislation of regions

The most part of stimulation methods in Russia are concentrated in legal documents of the regions of the Russian Federation. They directed on intensification of investment activity in regions. How similar are these investment stimulation conceptions? There is no mention in the literature of the methodical questions of quantitative analysis and inter-regional comparisons. In addition, there are no results of statistical research of

inter-regional correlations of stimulation methods and analysis of dynamics of this process. There are no special measuring instruments. The presented work is aimed at completion of these blanks. The approach for the spatial correlation analysis of legislative norms is offered in research. Classification of investments 'stimulation methods is developed. The way of preparing and coding data for research is offered. The approach and system of coef-

гРабота выполнена при поддержке Российского гуманитарного научного фонд, проект номер 16-12-24009, и Краевого государственного автономного учреждения «Красноярский краевой фонд поддержки научной и научно-технической деятельности».

ficients for the analysis of inter-regional interrelations of legislative systems of investments' stimulation is offered. A proximity coefficient of regional legislation, a factor of structure similarity and a dynamic coincidence index are proposed. The space-time base of investment stimulation methods on Russian Federation regions for 12 years is collected and statistically processed for research. There are only 758 documents. A source of texts is a site of the Ministry ofJustice of the Russian Federation. Research ofdocuments has allowed revealing a number of laws information of regional investment stimulation systems. The regions that are the most similar in terms of structure of stimulation methods are identified. We have found the group of regions for which it is observed the increase in similarity of the legislation and the group with the reduction of similarity. Therefore, it is obvious that the general trend to reduction of similarity in the legislation takes place between Krasnoyarsk territory and the other regions of the Russian Federation. Calculations have revealed concurrence of dynamics to use some stimulation methods in Krasnoyarsk region and in the other regions of the Russian Federation for 2005 - 2016. Among them, there are some measures of subsidizing, concessionary terms of using the ground and granting of the ground areas, concession agreements on property and creation of industrial parks, state-private partnership and others. We have

found the groups of regions in which there are the trends on harmonization or on a divergence to use the separate kinds of stimulation. Thus, the offered approach and a set of measuring instruments enable to carry out the research of inter-regional similarity of legal documents. It allows receiving the answer to a question on a degree of similarity of systems of investment activity stimulation, accepted in regions; to estimate joint dynamics of stimulation systems'changes; to define a degree of concurrence on separate measures of support; to analyze similarity of a current condition and processes on the change of the legislation. The approach permits to investigate directions of harmonization or a divergence of regional approaches to investment activity stimulation. The received results can form a base for the further economic-statistical and econometric researches of efficiency of methods for the investment activity stimulation. It will allow to structure objects of research, to allocate more homogeneous group of regions on stimulation methods. The proximity coefficient matrix will be especially useful in spatial econometric models. The offered approach and parameters can be applied to research the other positions of the regional legislation.

Keywords: statistical analysis, inter-regional analysis, investment, stimulation methods, state support.

1. Постановка проблемы и обзор исследований

Вопрос о государственном регулировании и стимулировании экономики всегда являлся ключевым в экономических концепциях. Теоретическим и прикладным аспектам этого вопроса посвящено множество исследований. Тем не менее, до сих пор не нашли в должной мере отражения методические вопросы количественного анализа эффективности систем законодательно закреплённых методов стимулирования инвестиционных процессов.

Так сложилось, что большая часть методов стимулирования в России сконцентрированы в нормативно-правовых документах субъектов РФ, регулирующих инвестиционную деятельность в регионах. Возникает вопрос: насколько схожи региональные концепции стимулирования инвестиционной деятельности? Этот вопрос находится на стыке экономических, статистических и юридических исследований. В современных российских исследованиях законодательства, обзор подходов которых выполнен В.И. Радченко, О.А. Иванюк и др. [1], названы в том числе, методики на основе экономико-математических и статистических методов. Применение статистических методов для целей анализа за-

конодательства только начинает развиваться.

Обсуждение методов стимулирования инвестиций зачастую сводится к тематике налогообложения, предоставления налоговых льгот и ускоренной амортизации (см. напр.: работы Н.И. Малиса [2], С.Н. Сайфиевой [3], и Хавановой [4]). Среди примеров крупных исследований законодательных норм стимулирования инвестиций на основе статистических методов можно назвать исследования В.Ф. Лапо по эффективности законодательного стимулирования реализации приоритетных проектов в области освоения лесов на основе моделей панельных данных [5]. Исследования межрегиональной конкуренции за инвестиции с применением законодательных методов стимулирования инвестиций на основе моделей пространственной эконометрики, приведённые в [6]. Исследования [5, 6] позволили выявить значимые методы в стимулировании инвестиций и их роль в межрегиональной конкуренции регионов за инвестиционные ресурсы. Анализ направлений совершенствования региональной инновационной политики В.И. Суслова, Г.В. Бобылёвой и др. авторов [7] не выявил существенного влияния регионального законодательства на инноваци-

онные процессы в регионах. Анализ взаимосвязей между правовыми институтами, финансовыми рынками и экономическим ростом проведённый Р. Ла Портой, Ф. Лопес-де-Салинос, Ф. Шлейфером и Р. Вишну в [8], взаимосвязи между экономическим ростом и юридическими нормами, определяющими типовые процедуры ведения бизнеса, исследованы в работе С. Дьян-кова, Е. Глейзера и др. [9]. В статьях О.В. Киселёвой [10] и Н.И. Антипиной [11] изложен статистический анализ законодательных норм по стимулирования инвестиций в Приволжском и Центральном федеральных округах на основе статистических индексов и рейтингов.

Через построение индексов и ранжирование проведён анализ связи между эмпирическим ростом и правовыми нормами в [12]. Подходы, основанные на финансово-экономическом анализе, даны в работе Р.А. Франка [13], однако в этом исследовании не учтены существенные различия в социальных целях, благах, разница в доходах и другие особенности, а также проблема сбора данных. Модель оценки правовых норм, построенная на системе показателей с учётом целей, определённых регулирующим органом, альтернативных вариантов решения

и оценки рисков приведена в исследовании С.Х. Якобса [14]. В исследовании С. Алдашева [15] рассмотрена взаимосвязь законодательства и экономического развития в плане исторических, социо-культурных и политических факторов для объяснения различий правовых систем разных стран. Широкий обзор современных подходов к оценке эффективности законодательства приведён в монографии [16].

Однако все перечисленные подходы опираются в большей мере на теоретические модели о предоставлении налоговых льгот, влиянии институтов, инфраструктуры, на анализ многофакторных инвестиционных моделей и финансово-экономический анализ, которые не вполне учитывают сложившуюся законодательную практику. Широкого статистического исследования межрегиональных взаимосвязей формирования системы законодательно закреплённых льгот и методов стимулирования, анализа динамики этого процесса мы не встретили.

2. Методология исследования

Проблема оценки эффективности законодательства может быть рассмотрена с разных позиций, в том числе с позиции сравнительного межрегионального исследования положений нормативно-правовых документов, для проведения которых необходимо применить методы статистического анализа. В этом случае методы статистического анализа выступают как инструмент исследования. Исследование положений законодательства с применением методов статистического анализа необходимо рассматривать как новые направление. Здесь ещё раз следует отметить, что работ, связанных с развитием методологии и методов межрегионального статистического анализа законодательства, ста-

тистического анализа динамики изменения законодательных норм, статистического исследования межрегиональных взаимосвязей, проведения количественных исследований изменения межрегиональных взаимосвязей в динамике пока недостаточно. Отсутствуют специальные измерители этих процессов. Представленная работа нацелена на восполнение этих пробелов.

По нашему мнению, межрегиональный статистический анализ взаимосвязи методов стимулирования разных регионов стимулирования, закреплённых в современном российском законодательстве — это один из существенных этапов анализа законодательства по стимулированию инвестиций. Именно статистический анализ позволяет выявить реальное состояние и процессы по изменению законодательства, сближение или расхождение региональных подходов к стимулированию инвестиционной деятельности в регионах. Поэтому необходима разработка методических вопросов и инструментария для анализа динамики и межрегиональных взаимосвязей методов стимулирования. Возникает потребность в статистических показателях для проведения измерений для оценки степени сходства региональных систем стимулирования инвестиций, выявления её динамики.

Появление новых мер поддержки в законодательстве регионов может быть обусловлено несколькими причинами: совершенствование инвестиционной политики и использование накопленного опыта. Совершенствование инвестиционной политики и формирование более благоприятной инвестиционной среды может быть инициировано на федеральном уровне, что чаще всего и бывает. На федеральном уровне совершенствуется законодательство об инвестиционной деятельности и за-

даётся общий вектор развития экономики, а затем оно находит воплощение в законах регионального уровня. Процесс реализации общефедеральных норм в регионах может отличаться как по форме, так и по срокам. Поэтому межрегиональный анализ совершенствования законодательства позволит исследовать особенности этого процесса. С другой стороны могут возникать и региональные инициативы развития подходов к стимулированию инвестиционной деятельности. И федеральные инициативы, и региональные подходы, воплощённые в законодательстве отдельных регионов, апробируются на практике. Позитивный опыт внедрения мер поддержки в отдельных регионах может послужить толчком для внедрения их в других регионах. Поэтому взаимосвязь регионального законодательства может иметь двойственную природу: поводом для изменений в законодательстве может стать как общая причина — изменение в законодательстве на федеральном уровне, так парные взаимосвязи, обусловленные влиянием опыта использования мер поддержки в других регионах. И в том и в другом случае межрегиональные взаимосвязи совершенствования законодательства надо рассматривать не как функциональные, а как статистические. Для анализа этих взаимосвязей автором статьи были разработаны соответствующие статистические коэффициенты.

В целом можно предложить следующие этапы статистического исследования нормативно-правовых документов:

1. Сбор нормативно-правовых документов.

2. Изучение документов и проведение качественной классификации положений законодательства по направлению исследования.

3. Выбор метода кодировки правовых норм и описания данных для обеспечения воз-

можности проведения статистических исследований.

4. Подготовка пространственно-временной базы данных нормативных положений по направлению исследования.

5. Предварительный статистический анализ динамики, структурных изменений и пространственных взаимосвязей законодательных норм в регионах РФ.

6. Экономико-статистический анализ.

7. Обоснование выводов и рекомендаций.

В представленном исследовании мы остановимся на проблеме пространственного анализа законодательства, рассмотрим подходы к измерению взаимосвязи положений законодательных документов регионов РФ. Региональное российское законодательство, направленное на стимулирование и привлечение инвестиций, в разных регионах имеет много схожих положений. Но при всей своей схожести оно достаточно сильно отличается по набору методов стимулирования, поэтому межрегиональный анализ взаимозависимости законодательства и его изменений является актуальным. В проведённом исследовании предложен подход для обработки регионального законодательства по стимулированию инвестиций; разработана классификация методов стимулирования инвестиций, представленных в законодательстве РФ; предложен способ подготовки и кодировки данных для исследования; предложен подход и разработана система показателей для пространственно-временного анализа межрегиональных взаимосвязей в региональных законодательных системах стимулирования инвестиций.

2.1. Сбор документов

Для проведения исследования была собрана и статистически обработана пространственно-временная база

методов стимулирования инвестиций по всем регионам РФ за 12 лет. Перечень региональных правовых актов, регламентирующих основные аспекты регулирования и стимулирования инвестиционной деятельности очень широк. Однако практически во всех регионах существуют законы о стимулировании инвестиционной деятельности. Анализируемый период начинается с 2005 года и продолжается по 1-е июня 2016 года. Законодательные акты, принятые ранее 2005 года также были учтены в анализе как уже действующие. Проанализировано региональное законодательство, принятое в 80-ти регионах РФ, в том числе в городах Москва и Санкт-Петербург. Перечень регионов приведён в приложении в табл. П1. Автономные образования, входящие в состав других регионов рассматривались в составе этих регионов. Не вошли в перечень Крым и Севастополь, так как присоединились к РФ совсем недавно и их законодательство ещё не сформировано. Всего было рассмотрено 758 документов (табл. 1). Источником текстов региональных законодательных документов о поддержке инвестиционной

деятельности стал сайт Министерства юстиции Российской Федерации, раздел Нормативные правовые акты субъектов Российской Федерации. Режим доступа http://zakon.scli. ru/ru/regulatory/legislation_RF/.

Как показано в табл. 1 наибольший всплеск появления новых редакций правовых актов о стимулировании инвестиционной деятельности связан с новациями в российской экономической политике. Тем не менее, очевидно, что оба пика обновлений приходятся на предкризисные периоды 2007-2008 и 2014 годов.

2.2. Классификация

Изучение законов о стимулировании инвестиционной деятельности позволяет выявить достаточно широкий набор инструментов поддержки, закреплённых в нормативно-правовых документах. Помимо разнообразия стимулов для инвестиционной деятельности было выявлено большое число как схожих по своим подходам, так и идентичных методов, фигурирующих в законах под разными названиями. Чтобы устранить эту проблему меры под разными названиями объединялись в одну однородную группу мер поддержки или

Таблица 1

количество новых редакций и законов о стимулировании инвестиционной деятельности

Год Всего принятых законов или редакций В среднем на один регион

2005 60 0,75

2006 70 0,875

2007 79 0,988

2008 75 0,938

2009 63 0,788

2010 66 0,825

2011 65 0,813

2012 56 0,7

2013 57 0,713

2014 80 1

2015 66 0,825

2016 21* 0,263

Всего 758 63/67**

'Данные за период с 01.01.2016 по 01.06.2016

**Так как 2016 год неполный, то 63 — это показатель в среднем за 12 лет, 67 — в среднем за 11 лет с 2005 по 2015 год.

вид мер поддержки. Поэтому в конечном итоге автором был сформирован перечень форм поддержки и стимулирования инвестиций, включающий 35 групп, объединяющих сходные или идентичные меры поддержки:

1. Присвоение статуса инвестиционному проекту

2. Бюджетные инвестиции

3. Субсидии из бюджета

4. Государственные гарантии

5. Залоговое обеспечение

6. Консультации, информационная, методическая и организационная поддержка

7. Участие в разработке, продвижении, экспертизе и реализации инвестиционных проектов

8. Выставки и конференции

9. Налоговые льготы

10. Инвестиционные налоговые кредиты

11. Иные формы поддержки

12. Бюджетные кредиты и льготные займы

13. Реструктуризация и конверсия задолженности в бюджет

14. Государственный региональный заказ

15. Формирования инвестиционной инфраструктуры

16. Льготная аренда земельных участков и недвижимости

17. Таможенные льготы

18. Информация о партнёрах

19. Неухудшение условий инвестиционной деятельности

20. Возмещение инвесторам упущенной выгоды и убытков

21. Компенсация части затрат на уплату процентов по кредитам

22. Компенсация части лизинговых платежей

23. Маркетинг региона

24. Концессионные соглашения на имущество и доверительное управление

25. Льготные условия пользования землей и другими природными ресурсами

26. Предоставление земельных участков (инвестицион-

ных площадок) с развитой инфраструктурой

27. Промышленные и иные парки

28. Особые экономические зоны и территории опережающего развития

29. Государственно-частное партнерство

30. Финансовая политика и специальный налоговый режим, не носящий индивидуального характера

31. Проведение политики ценообразования

32. Субсидирование купонного дохода

33. Субсидия тарифа на электроэнергию

34. Субсидии на создание инфраструктуры

35. Субсидии на подготовку (переподготовку) кадров

2.3. Кодировка данных

Кодировка данных о законодательных нормах может быть проведена несколькими способами. Например, по числу инструментов, которые попадают в соответствующую группу, тогда мы получаем базу данных с целочисленными значениями; или с учётом пропорциональности действия методов поддержки в течение года — этот способ имеет свои преимущества, но вряд ли будет удобен в использовании в дальнейшем, например, в эконометрических моделях. В представленном исследовании кодирование проводилось следующим образом. В базе данных по региональному законодательству группе мер поддержки присваивалось значение 1, даже если встречались несколько вариантов мер поддержки в рамках в одной и той же группы. Если в регионе в течение года не было принято новых законов или редакций, то учитывались нормы стимулирования, прописанные в ранее принятом законодательстве. Если в течение года принималась новая редакция закона, которая меняла набор методов стимулирования ин-

вестиций в регионе, то в качестве действовавших в течение года принимались меры, прописанные как в предшествующей, так и в новой редакции закона. Однако со следующего года учитывались только те меры поддержки, которые были прописаны в новой редакции закона.

2.4. Описание данных

С учётом принятой кодировки показатели можно описать следующим образом. Содержание законодательной нормы — это качественный признак, принимающий значение: есть или нет, и в принятой кодировке соответственно: 1 — если есть, и 0 — если нет. Ведём обозначения: к — индекс однородной группы мер поддержки инвестиционной деятельности, к = 1, 2, ..., К; ] — индекс региона, ] = 1, 2, ..., /; t — индекс времени, t = 1, 2, ..., Т; К — число групп мер поддержки инвестиций, / — число регионов, Т — число лет. В нашем исследовании К = 35; / = 80; Т = 12. Переменная соответствует мерам поддержки инвестиций, которые попадают в группу методов к, прописанных в редакции закона, действующего в году t в регионе /

Переменная принимает значения 1 и 0, то есть =

Значение 1 переменной говорит о наличии мер поддержки из группы к, прописанных в законе о поддержке инвестиционной деятельности в регионе ] в году t, а значение 0 переменной х^ показывает отсутствие соответствующих мер поддержки в группе к. Общее количество наблюдений в базе по мерам стимулирования инвестиционной деятельности составило (80 х 35 х 12) = = 42000.

Дальнейший анализ взаимосвязей предполагает исследование пространственно-временных взаимосвязей систем

поддержки инвестиционном деятельности. Межрегиональные сравнения позволяют ответить на вопросы: насколько схожи принятые в регионах России системы методов стимулирования? Совпадает ли между регионами РФ динамика использования систем стимулирования инвестиционной деятельности? Можно ли говорить о сходстве в разных регионах России динамики применения отдельных методов стимулирования?

Для целей анализа и поиска ответов на поставленные автором вопросы был сконструирован ряд коэффициентов корреляции качественных признаков, которые можно отнести к разряду эвристических. Эвристический характер этих коэффициенты обусловлен тем, что они, в отличие от обычного коэффициента корреляции, не опираются на теоретико-вероятностные схемы и распределения, и не требуют трактовки данных как выборки из случайной совокупности. Тем не менее, они позволяют измерить взаимосвязи между показателями, обусловленные влияниями одной величины на другую или наличием общей причины.

Нами были разработаны следующие коэффициенты:

а) коэффициент близости законодательства по поддержке инвестиционной деятельности, или кратко коэффициент близости законодательства;

б) коэффициент сходства структуры законодательства по поддержке инвестиционной деятельности, кратко — коэффициент сходства структуры;

в) коэффициент совпадения динамики использования мер поддержки, или сокращённо коэффициент совпадения динамики.

Перечисленные коэффициенты были вычислены для всех регионов РФ. Весь табличный материал с результатами расчётов занимает огромный объём, поэтому мы хотели бы проил-

люстрировать полученные результаты на примере взаимосвязей Красноярского края с другими регионами РФ.

2.5. Предлагаемый инструментарий анализа

Для определения схожести в разных регионах системы методов стимулирования инвестиционной деятельности в течение всего анализируемого периода предлагается коэффициент близости законодательства. Он вычисляется для двух регионов по данным об использование методов стимулирования за весь анализируемый период времени. Учитывается доля совпадения как используемых, так и не используемых в обоих регионах мер поддержки за весь анализируемый период. Его формулу можно записать следующим образом.

к т

* =1Г=1

k=U=l К т

+

П. = 1ijs

KT

где j, s — индексы регионов; j, s = 1, 2, ..., .../; знак «&» — обозначает «и», то есть выполнение обоих условий; знак «1» — функция от логического выражения. Как видно из формулы числитель равен сумме совпадений нулей и единиц по всем группам мер поддержки за весь период наблюдений. Все несовпадающие меры поддержки не суммируются. Функция принимает значение 1, если выполняется условие в скобках и функция будет равна нулю, если условие не выполняется.

Коэффициент рассчитывается по всем мерам поддержки за весь период. Благодаря нормировке на количество мер поддержки и число лет коэффициент близости, предложенный в формуле (1), изменяется от 0 до 1. Высокие или близкие к 1 значения коэффициентов показывают, что за весь период в двух сравниваемых регионах применялись схожие сис-

темы нормативно-правового стимулирования инвестиционной деятельности. Более низкие значения коэффициентов демонстрируют расхождение в подходах к стимулированию инвестиций. При отсутствии совпадений как по используемым, так и по неиспользуемым методам коэффициент близости будет равен нулю, что маловероятно.

Для оценки совместной динамики использования мер поддержки разработан коэффициент Ч^, который назван коэффициентом совпадения динамики. Вычисление коэффициента позволяет определить совпадает ли в 2-х регионах динамика применения в законодательстве конкретного способа поддержки в течение всего анализируемого периода.

Коэффициент можно вычислить по следующей формуле:

Е1((4) = 1)&(х« = 1))+

<=1

>?(*) = _

Р Т

,

j, s = 1, 2, ..., ...^ k = 1, 2, ..., ..К.

Коэффициент совпадения динамики вычисляют для каждой меры поддержки. В числителе суммируются совпадения нулей и совпадения единиц для каждой меры поддержки за весь период наблюдений. В сумме не учитываются все несовпадающие меры поддержки. Коэффициенты вычисляют для каждой пары регионов. Величина коэффициента может изменяться от 0 до 1. Значение, равное нулю, указывает на полное несовпадение динамики: в какие-то периоды времени метод стимулирования инвестиционной деятельности применяется в одном регионе, но не применяется в другом, а в следующий промежуток времени может иметь место обратная ситуация, но этот случай следует отнести к разряду маловероятных. Ско-

рее всего, коэффициент будет принимать промежуточные значения от нуля до единицы. Величина коэффициента, равная 1, говорит о полном совпадении динамики применения мер поддержки в двух регионах.

Расчёт коэффициента по всем мерам поддержки для каждой пары регионов позволяет:

— отследить совпадения использования меры поддержки в законодательстве разных регионов;

— провести полное сравнение двух регионов по каждой форме поддержки.

Для определения степени сходства по структуре методов стимулирования в регионах в отдельно взятом году предлагается коэффициент сходства структуры. Он определяется как

£1(Й)=1)&(х«=1))+

к=1

+ 11

е* - -^-,

у, ^ = 1, 2, ..., .../; t = 1, 2, ., Т.

Этот коэффициент вычисляется для каждого года. Погодовой расчёт позволить отследить сходство структуры использования в законодательстве всего комплекса методов стимулирования инвестиционной деятельности в регионах. Значения коэффициентов в динамике позволят увидеть, насколько структура методов стимулирования изменялась по годам. Величина коэффициента варьируется от 0 до 1. Значение 0 говорит об отсутствии сходства, когда, в конкретном году меры, предлагаемые к использованию в законодательстве в одном регионе, не включены в законодательство в другом. Единица указывает на полное сходство структуры: набор методов поддержки либо применяется в обоих регионах, либо не используется ни в одном. Значе-

ния коэффициента могут быть указаны в процентах.

Полезно также посмотреть усредненный по всем регионам коэффициент сходства:

©у/ = —

/а

I

у = 1, 2, ..., /; t = 1, 2, 3, ..., Т.

Коэффициент, приведённый в (4), позволяет определить усреднённую одновременно по всем регионам динамику коэффициента сходства и отследить его изменение в течение нескольких лет

3. Результаты расчётов

3.1. Межрегиональный анализ сходства в системе методов стимулирования инвестиционной деятельности за весь период

Рассмотрим пример расчёта коэффициента близости законодательства для Красноярского края и Белгородской области по формуле (1). Сумма

совпадений мер поддержки в законодательстве обоих регионов (совпадений единиц) по годам равна:

2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2 + + 2 + 2 + 4 + 4 + 4 + 4 = 30.

Сумма совпадений отсутствующих и в том, и в другом регионе мер поддержки (совпадение нулей) по годам принимает следующее значение:

23 + 23 + 23 + 23 + 24 + 24 + + 24 + 24 + 24 + 21 + 21 + +21 = 275.

Вычисляем коэффициент близости с учетом количества мер поддержки (35) и количества лет за период наблюдений (12):

30 + 275

20*35

0,72619 « 0,73,

Аналогичным образом были вычислены все другие коэффициенты. Значения коэффициента близости законодательства Красноярского края и остальных регионов России,

Таблица 2

Группировка регионов по величине коэффициента близости законодательства с красноярским краем

Интервал изменения коэффициента близости Регионы

0—0,69 Иркутская область, г. Санкт-Петербург, Воронежская область, г. Москва, Республика Марий Эл, Ульяновская область, Амурская область, Республика Алтай, Алтайский край, Костромская область, Липецкая область, Республика Татарстан, Кировская область, Курганская область, Ростовская область

0,7—0,79 Республика Коми, Ленинградская область, Краснодарский край, Астраханская область, Волгоградская область, Чеченская республика, Саратовская область, Республика Саха (Якутия), Магаданская область, Сахалинская область, Псковская область, Республика Адыгея, Республика Калмыкия, Республика Дагестан. Чувашская Республика, Омская область, Хабаровский край, Тамбовская область, Вологодская область, Калининградская область, Республика Башкортостан, Пензенская область, Камчатский край, Белгородская область, Орловская область, Оренбургская область, Кемеровская область, Приморский край, Чукотский автономный округ, Ярославская область, Архангельская область, Карачаево-Черкесская Республика, Удмуртская Республика, Пермский край, Республика Бурятия, Ивановская область, Московская область, Тюменская область, Калужская область, Тульская область, Республика Карелия, Мурманская область, Новгородская область, Самарская область, Республика Тыва, Тверская область, Рязанская область, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Мордовия, Нижегородская область, Республика Хакасия, Забайкальский край, Новосибирская область

0,8—1,0 Брянская область, Свердловская область, Владимирская область, Еврейская автономная область, Курская область, Смоленская область, Республика Северная Осетия — Алания, Ставропольский край, Челябинская область, Томская область

рассчитанные по (1) на основе данных за 2005-2016 годы, и сгруппированные по величине коэффициента близости, приведены в табл. 2.

Расчёты, представленные в табл. 3, показали, что взаимосвязь региональной структуры методов стимулирования инвестиционной деятельности в Красноярском крае с аналогичными структурами других регионов варьируется от 0,59 — это минимальное значение, оно соответствует корреляции с Иркутской областью, до максимального значения 0,84 — с Челябинской областью.

Наиболее близки по структуре мер стимулирования в течение всего анализируемого периода к Красноярскому краю оказались совсем не регионы Сибирского федерального округа (СФО), как этого бы следовало ожидать. Если установить границу коэффициента близости от 0,8 или 80% и выше, то в этот интервал попадают:

— большое число регионов Центрального федерального округа: Брянская область (0,80), Владимирская область (0,81), Курская область (0,82), Смоленская область (0,82);

— в Северо-Кавказском: Республика Северная Осетия -Алания (0,82), Ставропольский край (0,83);

— в Уральском: Свердловская область (0,80), Челябинская область (0,84);

— в Сибирском: Томская область (0,84);

— в Дальневосточном: Еврейская автономная область (0,81).

Среди регионов СФО оказалась только Томская область. Тем не менее, имеются достаточно высокие коэффициенты близости законодательства с республикой Хакасия (0,79), Забайкальским краем (0,79), Новосибирской областью (0,79), что свидетельствует о сходстве региональных подходов к политике стимулирования инвестиций.

Сходство мер стимулирования с Красноярским краем более чем на 3/4, то есть, когда коэффициент близости равен 0,75 и выше, за весь анализируемый период наблюдается для 26 регионов. Опираясь на полученные результаты мы можем сделать заключение, что при всём сходстве проходов к стимулированию инвестиционной деятельности в большинстве регионов есть существенные отличия к подходам и методам привлечения инвестиций.

3.2. Анализ сходства структуры законодательства

Была рассчитана динамика коэффициентов сходства структуры мер поддержки по формуле (3) в Красноярском крае и в других регионах РФ за 2005-2016 годы.

Приведём пример расчёта показателей Для Красноярского края и Белгородской области за 2005 год. Число совпадений мер поддержки в законодательстве обоих регионов (совпадений единиц) в 2005 году равно 2. Количество совпадений отсутствующих мер поддержки и в том, и в другом регионе (совпадений нулей) в 2005 году равно 23. Находим коэффициент сходства структуры мер поддержки в 2005 году, принимая во внимание общее количества мер поддержки (35):

©да =^^ = 0,714285 «0,71,

Для остальных лет коэффициент сходства структуры мер поддержки в Красноярском крае и Белгородской области принимает следующие значения:

Год 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Значение 0,71 0,71 0,71 0,74 0,74 0,74 0,74 0,74 0,71 0,71

Усредненный по всем регионам коэффициент сходства приведён на рис. 1. Анализ показателя (3) позволяет увидеть следующие закономерности.

1. Максимальное значение коэффициента сходства

в структуре методов стимулирования инвестиционной деятельности в Красноярском крае и других регионах РФ, равное 0,94, мы наблюдаем в 2005 - 2008 годах. Регион, с максимальным коэффициентом - это Челябинская область.

2. Начиная с 2009, значение коэффициента сходства начинает уменьшаться. В 2009 году наибольшее значение равно 0,89 и совпадает с коэффициентом сходства Красноярского края с Архангельской областью и с республикой Северная Осетия.

3. В 2016 году максимум снижается до 0,83. Эти коэффициенты отмечены для Красноярского края с Кабардино-Балкарией и Карачаево-Черкесией. Все остальные коэффициенты ниже 0,83.

4. Несколько иная динамика наименьшего значения коэффициента сходства. Он колеблется в течение периода: 0,57 - в 2005 -2007 годах, затем 0,54 в 2008 - 2011. потом опять повышается, но к 2016 году возвращается к уровню 0,54. То есть коэффициент существенно не растёт.

5. Результаты расчётов позволяют выявить группу регионов, в которых можно отметить динамику увеличения сходства (например, Ивановская, Костромская, Липецкая области и др.). В этой группе первоначальный уровень сходства был, как правило, достаточно низкий. И определить группу с уменьшением сходства законодательства, в неё вошли, например, Брянская, Владимирская, Воронежская и другие области; исходный уровень сходства в этой группе был, как правило, высокий.

6. В 2005 году выявлено значительное сходство (на уровне 80% и более) структуры методов стимулирования в Красноярском крае с большим числом регионов Центрального федерального округа: с Брянской областью - 0,80; Владимирс-

кой — 0,83; Калужской — 0,80; Курской — 0,89; с Рязанской — 0,86; Смоленской — 0,83; Тверской — 0,80. Но в дальнейшем они снижаются. Много высоких коэффициентов сходства с регионами Дальневосточного федерального округа.

7. В Сибирском федеральном округе в 2005 году отмечено значительное сходство законодательства. Оно наблюдается с республикой Хакасия (0,83), Забайкальским краем (0,86), Омской (0,80) и Томской (0,86) областями. Наиболее высокий коэффициент у края с Новосибирской областью (0,91). Однако к концу периода, в 2016 году, это сходство ослабевает; схожесть структур на уровне более 80% можно отметить только с Томской областью (0,83). Коэффициент сходства для Новосибирской области упал до 0,74, для Омской — до 0,66. Наименьшее значение коэффициента в Алтайским краем — 0,54. Таким образом, регионы Сибирского федерального округа начинают разбегаться в использовании методов стимулирования инвестиционной деятельности, подстраивая свои системы стимулирования под внутрирегиональные потребности и возможности.

8. Отмеченная в предыдущих пунктах особенность подтверждается динамикой усреднённого для Красноярского края коэффициента сходства, определённого по формуле (4),

(см. рис.). Как видим, имеет место общий тренд к уменьшению сходства законодательства края и других регионов РФ.

Можно сделать вывод, что на первых этапах развития регионального законодательства структура методов стимулирования инвестиционной деятельности, применяемая в Красноярском крае, в большей степени совпала со структурой методов, которая применялась в других регионах РФ. Но с годами различия в применяемых методах стали увеличиваться.

3.3. Анализ сходства динамики законодательства по регионам РФ

Коэффициенты сходства динамики вычисляем для каждого вида поддержки инвестиций. Покажем процедуру вычисление коэффициента сходства динамики в законодательстве Красноярского края и Белгородской области на примере такой меры поддержки, как «Льготная аренда земельных участков и недвижимости». Количество лет, в течение которых льгота одновременно присутствовала в законах в Красноярском крае и Белгородской области равно 3, а количество лет, когда льгота отсутствовала и там, и там — 0. Период наблюдений охватывает 12 лет, то есть Т = 12. Поэтому коэффициент сходства динамики, определённый по формуле (2), будет равен:

Аналогично можно определить показатели сходства динамики для всех остальных мер поддержки.

Нами были рассчитаны значения коэффициентов совпадения динамики (2) включения в законодательство мер поддержки инвестиционной деятельности за 2005—2016 годы в Красноярском крае и в других регионах РФ. Коэффициенты совпадения прослеживаются по следующим позициям (коэффициент совпадения = 1 для Красноярского края и Новосибирской области): Бюджетные инвестиции; Государственные гарантии; Консультации, информационная, методическая и организационная поддержка; Налоговые льготы (в том числе субвенции); Реструктуризация и конверсия задолженности в бюджет; Государственный региональный заказ; Формирования инвестиционной инфраструктуры; Таможенные льготы; Информация о партнёрах; Компенсация части затрат на уплату процентов по кредитам; Компенсация части лизинговых платежей; Маркетинг региона; Концессионные соглашения на имущество и доверительное управление; Льготные условия пользования землей и другими природными ресурсами; Предоставление земельных участков (инвестиционных площадок) с развитой инфраструктурой; Промышленные и иные парки; Особые экономические зоны и территории опережающего развития; Государственно-частное партнерство; Финансовая политика и специальный налоговый режим, не носящий индивидуального характера; Проведение политики ценообразования; Субсидирование купонного дохода; Субсидия тарифа на электроэнергию; Подготовка (переподготовка) кадров.

Коэффициенты несовпадения динамики представлены приведены в табл. 3.

Рис. Динамика усреднённого коэффициента сходства в структуре методов стимулирования в Красноярском крае и других регионах РФ

Таблица 3

коэффициенты совпадения динамики для красноярского края и новосибирской области

Новосибирская область

Присвоение статуса инвестиционному проекту 0,92

Субсидии из бюджета 0,42

Залоговое обеспечение 0,08

Участие в разработке, продвижении, экспертизе и реализации инвестиционных проектов 0,33

Выставки и конференции 0,00

Инвестиционные налоговые кредиты 0,33

Иные формы поддержки 0,25

Бюджетные кредиты и льготные займы 0,92

Льготная аренда земельных участков и недвижимости 0,83

Неухудшение условий инвестиционной деятельности 0,25

Возмещение инвесторам упущенной выгоды и убытков 0,00

Субсидии на создание инфраструктуры 0,33

По результатам расчётов можно отметить, что высокий уровень совпадений в динамике методов стимулирования в Красноярском крае в сравнении с другими регионами РФ имеет место для большинства мер поддержки. Речь идёт о совпадении динамики как наличия, так и «отсутствия» методов в законодательстве.

В качестве примеров можно привести такие меры, как:

- концессионные соглашения на имущество и доверительное управление;

- льготные условия пользования землей и другими природными ресурсами;

- предоставление земельных участков (инвестиционных площадок) с развитой инфраструктурой;

- промышленные и иные парки;

- особые экономические зоны и территории опережающего развития

- государственно-частное партнерство;

- финансовая политика и специальный налоговый режим, не носящий индивидуального характера;

- проведение политики ценообразования;

- субсидирование купонного дохода;

- субсидия тарифа на электроэнергию;

- субсидии на создание инфраструктуры;

- субсидии на подготовку (переподготовку) кадров.

Иными словами, как в крае, так и в большинстве других регионов, перечисленные меры включались или отсутствовали в законодательстве примерно в одни и те же периоды времени.

Далее перечислим формы поддержки, для которых встречается много нулевых коэффициентов:

- неухудшение условий инвестиционной деятельности;

- возмещение инвесторам упущенной выгоды и убытков;

- компенсация части затрат на уплату процентов по кредитам;

- иные формы поддержки;

- бюджетные кредиты и льготные займы.

Иначе говоря, для относительно большой доли регионов наблюдается противоположная Красноярскому краю динамика использования в законодательстве перечисленных мер поддержки.

Приведём также примеры методов стимулирования, для которых достаточно много очень высоких, вплоть до единицы в одних регионах, и одновременно много очень низких или нулевых коэффициентов совпадения динамики в других регионах. Это - бюд-

жетные инвестиции, бюджетные кредиты и льготные займы, иные формы поддержки.

Назовём также группы регионов, для которых в значительной мере совпадает динамика использования мер поддержки инвестиционной деятельности. Наиболее часто полное совпадение динамики для края или высокий уровень совпадения встречается с такими регионами, как: Брянская, Владимирская, Курская, Рязанская, Смоленская, Тверская области, Республики Ингушетия, Кабардино-Балкария, Северная Осетия - Алания, Мордовия, Ставропольский край, Нижегородская, Свердловская Челябинская области; Еврейская автономная область.

Из Сибирского федерального округа в этот список вошли Хакасия, Забайкальский край, Новосибирская и Томская области. Но полное совпадение динамики мер поддержки края, например, с Тоской областью наблюдается по 28 методам, а с Новосибирской областью - только по 23, с Забайкальским краем - по 22. Полного совпадения в динамике использования в законодательстве методов стимулирования с регионами из других округов для Красноярского края даже больше. Так по 27 полных совпадений в динамике использования методов стимулирования отмечено с Брянской и Смоленской областями, Ставропольским краем и Республикой Мордовия. По 26 -с Нижегородской, Свердловской и Челябинской областями, республикой Ингушетия.

Приведём группу регионов с наименьшим совпадением динамики. Это - Липецкая область, Москва, Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Кировская, Ульяновская, Курганская области, Республика Алтай, Алтайский край, Иркутская и Амурская области. Как мы видим в последней группе немало регионов из Сибирского федерального

округа. Полное совпадение динамики с республикой Алтай и Иркутской областью — для 18 методов, а с Алтайским краем — всего по 14 методам. Для сравнения с Москвой и Санкт-Петербургом — соответственно по 19 и 21 методу, с Ульяновской — по 18, а с Кировской областью — по 14.

Таким образом, использование коэффициента совпадения динамики позволяет нам выявить особенности сходства и различия в динамике использования методов стимулирования инвестиционной деятельности в законодательстве регионов РФ.

4. Заключение

Таким образом, предложенный автором подход пространственного анализа взаимосвязи положений законодательных документов и сконструированный набор показателей: коэффициент близости законодательства, коэффициент сходства структуры и коэффициент совпадения динамики позволили провести исследования степени межрегионального сходства нормативно-правовых документов в части, касающейся проблемы исследования близости отдельных положений.

Исследования 758 региональных законодательных документов по стимулированию инвестиционной деятельности в регионах РФ дало возможность установить ряд закономерностей в формировании региональных систем стимулирования инвестиционной деятельности. Они дали возможность исследовать степень сходства принятых в регионах РФ систем стимулирования инвестиционной деятельности, оценить совместную динамику

изменений в законодательстве, позволили выявить особенности изменений систем стимулирования инвестиций в разных регионах, определить степень совпадения по отдельным мерам поддержки. Были выявлены направления сближения или расхождения региональных подходов к стимулированию инвестиционной деятельности.

Расчёты, представленные в табл. 3, показали, что наиболее близки по структуре мер стимулирования в течение всего анализируемого периода к Красноярскому краю оказались большое число регионов Центрального федерального округа, в том числе Брянская, Владимирская, Курская, Смоленская области, регионы Уральского федерального округа Свердловская и Челябинская области, Томская область из СФО. Однако, при всём сходстве проходов к стимулированию инвестиционной деятельности в большинстве регионов есть существенные отличия к подходам и методам привлечения инвестиций.

Анализируя изменение структуры мер стимулирования в динамике можно заключить, что наиболее близко структура методов в Красноярском крае совпадала со структурой методов в Челябинской области в первой половине анализируемого периода, показатель сходства достигал 94%. Со временем происходило снижение сходства как с Челябинской областью, так и с другими регионами. Параллельно происходил обратный процесс увеличения сходства законодательства с теми регионами, с которыми коэффициенты сходства были низкими, например, с Ивановской, Костромской, Липецкой области и др.

Исследование сходства динамики отдельных мер поддержки выявило высокий уровень совпадений в динамике включения в законодательство методов стимулирования в Красноярском крае и в других регионах РФ. Среди них: концессионные соглашения на имущество и доверительное управление; льготные условия пользования землей и другими природными ресурсами; предоставление земельных участков (инвестиционных площадок) с развитой инфраструктурой; промышленные и иные парки; государственно-частное партнерство; различные направления субсидирования и ряд других подходов. Выявлена относительно большая доля регионов с противоположной Красноярскому краю динамикой использования в законодательстве таких мер поддержки, как: неухудшение условий инвестиционной деятельности; возмещение инвесторам упущенной выгоды и убытков; — компенсация части затрат на уплату процентов по кредитам; бюджетные кредиты и льготные займы.

Полученные результаты могут в дальнейшем послужить базой экономико-статистических и эконометрических исследований эффективности методов стимулирования инвестиционной деятельности, позволят структурировать объекты исследования, выделять более однородные по группам методов регионы. Особенно полезной матрица коэффициентов близости будет при использовании моделей пространственной эконометрики. Предложенный подход и показатели могут быть применены для исследования других положений регионального законодательства.

Литература

1. Радченко В.И, Иванюк О.А, Плюгина И.В., Цирин А.М., Чернобель Г.Т. Практические аспекты прогнозирования законодательства и эффективности применения прогнозируемых норм // Журнал российского права. 2008. 8. С. 4—14.

2. Малис Н.И. Налоговая политика на среднесрочный период: оптимизация льгот и стимулирование инвестиций // Финансовый журнал. 2014. 3. С. 89-95.

3. Сайфиева С.Н. Опыт стимулирования частных инвестиций в зеркале научной литературы // Финансовый журнал. 2013. 4. С. 146-156.

4. Хаванова И.А. Налоговое стимулирование инвестиций в энергосбережение // Экономика. Налоги. Право. 2013. 3. С. 89-93.

5. Лапо В.Ф. Эконометрическое исследование эффективности методов стимулирования инвестиций в лесопромышленный комплекс // Прикладная эконометрика. 2014. 1. С. 30-50.

6. Лапо В.Ф. Развитие лесопромышленного комплекса Российской Федерации: исследование эффективности методов государственной поддержки инвестиций. Красноярск: Сиб. фе-дер. ун-т, 2014. 172 с.

7. Суслов В.И., Бобылёв Г.В., Валиева О.В, Кравченко Н.А., Кузнецов А.В. Определение направлений совершенствования региональной инвестиционной политики // Регион: экономика и социология. 2015. 1. С. 117-196.

8. Porta, R. La, Lopez-de-Silanes, F., Shleifer, A., W.Vishny, R. Law and Finance // Journal of Political Economy.1998. 106. P. 1113-1155.

9. Djankov, S., Glaeser, E., La Porta, R., Lopez-de-Silanes, F., Shleifer A. The New Comparative Economics // Journal of Comparative Economics. 2003. 31. P. 595-619.

10. Киселева О.В. Инструменты стимулирования инвестиционной активности на примере регионов Приволжского федерального округа // Российское предпринимательство. 2013. 15. С. 23-31.

11. Антипина Н.И. Организационно-экономическое обеспечение инновационной деятельности в регионе: сравнительная оценка // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2014. 2. С. 186-197.

12. Menard C., Marais B. Can We Rank Legal Systems According To Their Economic Efficiency? // Washington University Journal of Low and Policy. 2008. Vol. 55. P. 55.

13. Frank R.H. Why Is Cost-Benefit Analysis So Controversial? // Cost-Benefit Analysis. Legal, Economic, and Philosophical Perspectives. Chicago. 2001. P. 77-94.

14. Jacobs S.H. Regulatory Impact Analysis in Regulatory Process, Method and Cooperation: Lessons for Canada from International Trends, Government of Canada Policy Research Initiatives // Government of Canada, Working Paper Series, 2006. 26. P. 131.

References

1. Radchenko V.I., Ivanyuk O.A., Plyuginal.V., Tsirin A.M., Chernobel' G.T. Prakticheskie aspekty prognozirovaniya zakonodatel'stva i effektivnosti primeneniya prognoziruemykh norm. Zhurnal ros-siiskogo prava. 2008. 8. P. 4-14.

2. Malis N.I. Nalogovaya politika na srednes-rochnyi period: optimizatsiya l'got i stimulirovanie investitsii. Finansovyi zhurnal. 2014. 3. P. 89-95.

3. Saifieva S.N. Opyt stimulirovaniya chastnykh investitsii v zerkale nauchnoi literatury. Finansovyi zhurnal. 2013. 4. P. 146-156.

4. Khavanova I.A. Nalogovoe stimulirovanie investitsii v energosberezhenie. Ekonomika. Nalogi. Pravo. 2013. 3. P. 89-93.

5. Lapo V.F. Ekonometricheskoe issledovanie effektivnosti metodov stimulirovaniya investit-sii v lesopromyshlennyi kompleks. Prikladnaya ekonometrika. 2014. 1. P. 30-50.

6. Lapo V.F. Razvitie lesopromyshlennogo kom-pleksa Rossiiskoi Federatsii: issledovanie effek-tivnosti metodov gosudarstvennoi podderzhki inves-titsii. Krasnoyarsk: Sib. feder. un-t, 2014. P. 172.

7. Suslov V.I., Bobylev G.V., Valieva O.V., Kravchenko N.A., Kuznetsov A.V. Opredelenie napravlenii sovershenstvovaniya regional'noi inves-titsionnoi politiki. Region: ekonomika i sotsiologiya. 2015. 1. P. 117-196.

8. Porta, R. La, Lopez-de-Silanes, F., Shleifer, A., W.Vishny, R. Law and Finance. Journal of Political Economy. 1998. 106. P. 1113-1155.

9. Djankov, S., Glaeser, E., La Porta, R., Lopez-de-Silanes, F., Shleifer A. The New Comparative Economics. Journal of Comparative Economics. 2003. 31. P. 595-619.

10. Kiseleva O.V. Instrumenty stimulirovani-ya investitsionnoi aktivnosti na primere regionov Privolzhskogo federal'nogo okruga. Rossiiskoe predprinimatel'stvo. 2013. 15. P. 23-31.

11. Antipina N.I. Organizatsionno-ekonom-icheskoe obespechenie innovatsionnoi deyatel'nosti v regione: sravnitel'naya otsenka. Ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz. 2014. 2. P. 186-197.

12. Menard C., Marais B. Can We Rank Legal Systems According To Their Economic Efficiency? Washington University Journal of Low and Policy. 2008. Vol. 55. P. 55.

13. Frank R.H. Why Is Cost-Benefit Analysis So Controversial? Cost-Benefit Analysis. Legal, Economic, and Philosophical Perspectives. Chicago. 2001. P. 77-94.

14. Jacobs S.H. Regulatory Impact Analysis in Regulatory Process, Method and Cooperation: Lessons for Canada from International Trends, Government of Canada Policy Research Initiatives. Government of Canada, Working Paper Series, 2006. 26. P. 131.

15. Aldashev G. Legal institutions, political economy, and development // Oxford Review of Economic Policy Volume. 2009. 25. Is. 2. P. 257-270.

16. Эффективность законодательства в экономической сфере: науч.-практ. Исследование. М.: Волтерс Клувер, 2010. 384 с.

Сведения об авторе

Валентина Федоровна Лапо

Доктор экономических наук, профессор Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия Эл. почта: region24@yandex.ru Тел.: 8 (913) 585-87-73

15. Aldashev G. Legal institutions, political economy, and development. Oxford Review of Economic Policy Volume. 2009. 25. Is. 2. P. 257-270.

16. Effektivnost' zakonodatel'stva v ekonom-icheskoi sfere: nauch.-prakt. Issledovanie. Moscow: Volters Kluver, 2010. P. 384.

Information about the author

Valentina F. Lapo

Dr. Sci. (Economics), Professor Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia E-mail: region24@yandex.ru Tel.: 8 (913) 585-87-73