Моделирование инвестиционных процессов в Ростовской области

Г. А. Батищева, Н. П. Маслова, Е. А. Батищева

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ

Аннотация

Широкое использование математических методов является важным направлением совершенствования механизма управления инвестиционными процессами путем целенаправленного воздействия региональных органов власти на факторы, повышающие надежность и эффективность инвестиций. В данной статье представлены теоретически обоснованные с помощью эконометрического моделирования инвестиционных процессов детерминирующие факторы, влияющие на приток и отток инвестиций в регион.

Ключевые слова

Инвестиции, инвестиционный потенциал, инвестиционный риск, эконометрическая модель, статистический анализ

G. A. Batishcheva, N. P. Maslova, E. A. Batishcheva INVESTMENT PROCESS MODELING IN ROSTOV REGION

Annotation

Wide use of mathematical methods is the important direction of improvement of the mechanism of management of investment processes by a way of purposeful influence of regional authorities on the factors increasing reliability and efficiency of investments. In this context, this article presents a theoretically grounded through econometric modelling of investment processes determining factors affecting the inflow and outflow of investment in the region.

Keywords

Investments, investment potential, investment risk, econometric model, statistical analysis.

Инвестиционные процессы играют важную роль в экономике любой страны. Инвестирование в значительной степени определяет экономический рост государства, занятость населения и составляет существенный элемент базы, на которой основывается

экономическое развитие общества. Поэтому вопросы, связанные с эффективным осуществлением

инвестирования, заслуживают

серьезного внимания.

Анализ поступления инвестиций в экономику Южного федерального округа указывает на существенную неравномерность распределения

капитала по регионам: по данным за 2012 г. из 1232 млрд руб. инвестиций в основной капитал, поступивших в Южный федеральный округ, на долю Краснодарского края пришлось 65 %, на долю Ростовской области — 16 %, а на долю остальных регионов ЮФО — лишь 19 % (рис. 1).

2012 г.

Волгоградская

область Республика

Рисунок 1 — Распределение инвестиций в основной капитал по регионам Южного федерального округа

Одним из основных современных методов исследования инвестиционных процессов, позволяющих выявлять количественные и качественные закономерности инвестиционных

процессов для разработки и обоснования мероприятий

инвестиционной политики, является эконометрическое моделирование

инвестиционных процессов.

Инвестиционные процессы

представляют собой сложное общественное явление,

обусловливаемое различными по своей природе факторами, которые воздействуют на инвестиции в неразрывной связи и поэтому представляют собой единую

совокупность причин и условий активности инвестиционных процессов [2]. Для управления инвестиционными

процессами большое значение имеет выбор и анализ факторов, оказывающих воздействие на увеличение и снижение притока инвестиций. Этим определяется актуальность данной статьи по исследованию факторов

инвестиционных процессов в Ростовской области, знание которых необходимо для развития механизма совершенствования инвестиционной деятельности в регионе.

Проведенный анализ

экономической сущности инвестиций позволил авторам все многообразие факторов — инструментов управления инвестиционными процессами — разделить на факторы инвестиционного потенциала и факторы инвестиционного риска. Состав показателей,

характеризующих данные факторы, представлен в таблице 1.

Таблица 1 — Показатели, характеризующие инвестиционные процессы

Обозначение показателя Наименование показателя

1. Показатели инвестиционного потенциала региона

1.1. Экономический потенциал региона

I Инвестиции в основной капитал, млн руб.

1пй Объем инвестиций в основной капитал на душу населения, тыс. руб.

У Величина валового регионального продукта, млн руб.

К Стоимость основных фондов, млн руб.

УР Производство электроэнергии, млрд кВт-ч

Продолжение табл. 1

Обозначение показателя Наименование показателя

тя, ТЯН Оборот розничной торговли в абсолютном исчислении, млн руб., и в расчете на душу населения, руб.

ИР, ь Численность населения региона, в том числе численность экономически активного населения, тыс. человек

яо Густота автомобильных дорог, км на 1000 кв. км

нси, НС Число студентов высших учебных заведений на 1000 чел. населения; число студентов средних специальных учебных заведений на 1000 чел. населения

во Число строительных организаций

РЯ, РЯР Потребность в работниках, человек; потребность в работниках на 1000 чел. населения

1Е Коэффициент естественного прироста на 1000 чел. населения

1Я Коэффициент рождаемости

Добыча полезных ископаемых, млн руб.

1.2. Региональная эффективность производства

УН Величина валового регионального продукта на душу населения, руб.

УО Индекс промышленного производства, в % к предыдущему году

у/ь Производительность труда в экономике (отношение валового регионального продукта к численности занятых в региональной экономике), руб.

УК Индекс капиталовложений, в % к предыдущему году

Я1к Удельный вес накоплений в денежных доходах населения, %

К/Ь Фондовооруженность труда (отношение среднегодовой стоимости основных фондов к среднегодовой численности занятых в экономике региона), руб.

У/К Фондоотдача

1.3. Показатели развития предпринимательства, инноваций и малого бизнеса

Число малых предприятий на 1000 чел. населения

1т Внутренние затраты на научные исследования и разработки, млн руб.

ЫТи Число созданных передовых технологий

1пИ Число используемых передовых технологий

Затраты на технологические инновации, млн руб.

Ып Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, чел.

1.4. Уровень потребления и качество жизни населения

Среднемесячная номинальная заработная плата наемных работников, руб.

1Н Среднедушевые денежные доходы населения, руб.

8 Площадь жилья на одного жителя, кв. м

БС Стоимость одного квадратного метра жилья, руб.

88 Средний размер построенных квартир, кв. м

Ртт Величина прожиточного минимума на душу населения, руб. в мес.

8РН Объем платных услуг на душу населения, руб.

НО Численность населения на одного врача

1.5. Климатические факторы

ТМ Разброс температур °С — разница между средней месячной температурой воздуха в июле и в январе

2. Показатели инвестиционного риска региона

2.1. Экономический риск

OF Степень износа основных фондов, %

DO Удельный вес убыточных предприятий, %

Рс Индекс потребительских цен

Окончание табл. 1

Обозначение показателя Наименование показателя

Yr Доля региона в ВРП, %

РС Индекс потребительских цен (темп инфляции), %

2.2. Финансовый риск

DB / RB Отношение дохода консолидированного ОБ бюджета к расходу ЯБ, %

Sfr Сальдированный финансовый результат (сумма прибыли и чистых доходов), млн руб.

Sif Удельный вес собственных источников финансирования

D Просроченная кредиторская задолженность, %

2.3. Социальный риск

Удельный вес населения с доходами ниже прожиточного минимума, %

U Уровень безработицы

IM Коэффициент младенческой смертности

HO Число пенсионеров на 1000 чел. населения

HD Численность населения на одного врача

2.4. Экологический риск

EC Выброшено в атмосферу загрязняющих веществ, тыс. т

2.5. Криминальный риск

Pre Число зарегистрированных преступлений на 100 000 чел. населения

Исходной информацией по отобранным выше факторам послужили данные Росстата, Ростовстата за 19952011 гг. [3]. Построение регрессионных уравнений осуществлялось с помощью пакета прикладных программ Econometric Views.

При моделировании

инвестиционных процессов построены следующие группы моделей:

1) модели взаимосвязей инвестиций в основной капитал с факторами инвестиционного потенциала;

2) модели взаимосвязей инвестиций с факторами инвестиционного риска;

3) инвестиционные модели множественной регрессии.

Статистический анализ

построенных моделей осуществлялся с помощью: Е- критерия (оценивалась значимость уравнения в целом); критерия Стьюдента (оценивалась значимость коэффициентов регрессии); коэффициента детерминации Я (оценивалась мера качества уравнения регрессии — показывает долю вариации зависимой переменной, обусловленную вариацией объясняющих переменных); теста Бреуша-Годфри (проверка на автокорреляцию в остатках); теста Уайта (проверка на

гетероскедастичность).

1. С целью выявления резервов роста региональных инвестиций в основной капитал построено 9 моделей взаимосвязей инвестиций с факторами инвестиционного потенциала (табл. 2).

Таблица 2 — Модели взаимосвязей инвестиций в основной капитал с факторами инвестиционного потенциала

№ Уравнение регрессии я2 Коэффициент эластичности Номер модели

1 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с валовым региональным продуктом: /, = -4034,9 + 0,277 -У, 0,952 1,079

2 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал со стоимостью основных фондов: /, = -27980,3 + 0,138- К 0,891 1,412

3 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с приростом основных фондов: /, = -12927,3 + 0,842 •

4 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с уровнем человеческого капитала: /, = -108292,3 + 4854,3 НСи, 0,862 2,579

5 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с производительностью труда в экономике: /, = -5849,9 + 611,816 у / Ц 0,947 1,104

6 Модель

7 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с фондоотдачей: /, = -81255,3 + 481682,4 - у / К 0,931 2,212

8 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с внутренними затратами на научные исследования и разработки: /, = -11875,3 + 25,087-/^ 0,888 1,172

9 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с числом используемых передовых технологий: /, = -128507,9 +102,740 • 1т% 0,863 2,867

Статистический анализ

полученных уравнений показал, что они значимы: расчетные значения Е-критерия больше табличного на 5 %-ном уровне значимости. Проверка по критерию коэффициентов регрессии показала, что включенные в модель факторы оказывают существенное влияние на инвестиции в основной капитал. Все знаки у коэффициентов

регрессии соответствуют

экономической сущности влияния аргументов на функцию. Полученные модели характеризуются довольно высокой степенью детерминации (Я2), отсутствием гетероскедастичности и автокорреляции в остатках.

Анализ регрессионных моделей (1-9) показывает, что в построенных моделях обнаруживается тесная

положительная связь влияния аргумента на функцию.

Для проведения анализа были рассчитаны коэффициенты

эластичности по формуле:

Е = Ъ I

ух '

У

где ЬуХ — коэффициент регрессии;

X — среднее значение объясняющей переменной;

у — среднее значение объясняемой

переменной (инвестиций в основной капитал);

Е — коэффициент эластичности, показывающий, на сколько процентов изменится функция (объясняемая переменная) при изменении аргумента на 1 % [1].

Значительную роль в процессе инвестирования региона играют факторы экономического потенциала:

увеличение ВРП на 1 млн руб. приведет к росту объема инвестиций в основной капитал экономики региона на 277 тыс. руб. (модель 1); увеличение основных фондов на 1 млн руб. способствует росту инвестиций на 138 тыс. руб. (модель 2); увеличение прироста основных фондов на 1 млн руб. приведет к росту инвестиций на 842 тыс. руб. (модель 3). Расчет коэффициентов эластичности для построенных моделей позволяет заключить, что повышение уровня человеческого капитала на 1 % ведет к росту инвестиций на 2,58 % (модель 4).

В данном исследовании уровень человеческого капитала определяется через показатель НСи — число студентов высших учебных заведений на 1000 человек населения, оказывающий косвенное воздействие на уровень человеческого капитала.

Группа моделей (5), (6), (7) демонстрирует, что активизации инвестиционных процессов

способствуют факторы региональной эффективности производства:

повышение производительности труда в экономике на 1 % приведет к росту инвестиций на 1,1 % (модель 5); рост фондовооруженности труда в экономике региона на 1 % будет способствовать увеличению объема инвестиций на 1,48 % (модель 6), а рост фондоотдачи на 1 % приведет к росту инвестиций на 2,2 % (модель 7).

Естественна положительная

взаимосвязь инвестиционных вложений и факторов инноваций: повышение внутренних затрат на научные исследования и разработки на 1 % способствует росту инвестиций на 1,17 % (модель 8), а увеличение числа используемых передовых технологий на 1 % приведет к росту инвестиций на 2,87 % (модель 9).

2. С целью выявления резервов снижения инвестиционных потерь в основной капитал построено три модели взаимосвязей инвестиций с факторами инвестиционного риска (табл. 3).

Таблица 3 — Модели взаимосвязей инвестиций в основной капитал с факторами инвестиционного риска

№ Уравнение регрессии Я2 Коэффициент эластичности Номер модели

1 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с удельным весом населения с доходами ниже прожиточного минимума: I, = 262568,8 - 8196,1 • НРК{ 0,856 -1,782

2 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал со степенью износа основных фондов: 0,761 -2,723

I = 330378,0 - 5725,04 • ОГ1

3 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с коэффициентом младенческой смертности: I = 250304,8 -12165,8 • 1М, 0,915 2,643

Статистический анализ полученных уравнений показал, что они значимы.

В построенных моделях (10-12) обнаруживается тесная обратная зависимость между аргументом и функцией, что свидетельствует о негативном влиянии объясняющих переменных данных моделей на активность инвестиционных процессов, в том числе:

увеличение удельного веса населения с доходами ниже прожиточного минимума повышает социальный риск в регионе. Рост данного показателя на 1 % ведет к сокращению инвестиций на 1,78 % (модель 10);

повышение степени износа основных фондов ведет к увеличению экономического риска. Рост указанного показателя на 1 % способствует снижению инвестиционных вложений в Ростовскую экономику на 2,7 % (модель

п);

ухудшение демографической ситуации в области, а именно рост коэффициента младенческой смертности также увеличивает социальный риск. Рост данного показателя на 1 % ведет к потерям инвестиций на 2,3 % (модель 12).

3. С целью выявления влияния совокупности нескольких факторов на объясняемую переменную построены модели множественной регрессии (табл. 4).

Таблица 4 — Инвестиционные модели множественной регрессии

№ Уравнение регрессии я2 Номер модели

1 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал со стоимостью основных фондов и численностью экономически активного населения: /, = -344809,4 + 0,097 164,323 • Ц 0,928

2 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с валовым региональным продуктом, удельным весом убыточных предприятий и коэффициентом естественного прироста на 1000 человек населения: I, = 203667,0 + 0,131 • У, -1933,8 • ВО{ +18614,4 • 1Е 0,948

3 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с валовым региональным продуктом на душу населения и отношением дохода консолидированного бюджета к расходу: /, = -130863,7 +1,081 • УН, +130994,4 • Щ / Щ 0,967

4 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал со среднемесячной номинальной заработной платой наемных работников и густотой автомобильных дорог: I, = -122044,7 + 8,526 • +1139,9 • ЯД 0,943

5 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с числом используемых передовых технологий и затратами на технологические инновации: /, = -90403,0 + 67,759 • //?//, +16,142 • //?/- 0,909

6 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с уровнем безработицы и потребностью в работниках на 1000 человек населения: /, = 113216,4 - 9406,6 • £/, +11771,9 • РЩ 0,953

7 Модель взаимосвязи инвестиций в основной капитал с удельным весом убыточных предприятий и коэффициентом рождаемости: /, = -261728,7 - 2206,1 •00, + 43405,4 • Щ 0,950

Статистический анализ полученных уравнений показал, что они значимы.

Анализ моделей (13-19) показывает, что наряду с рассмотренными выше факторами, на усиление активности инвестиционных процессов положительно влияют:

- величина валового регионального продукта на душу населения;

- среднедушевые денежные доходы населения;

- численность экономически активного населения в регионе;

- коэффициент естественного прироста на 1000 человек населения;

- коэффициент рождаемости;

- потребность в работниках на 1 ООО человек населения;

- среднемесячная заработная плата наемных работников;

- развитость транспортной инфраструктуры (густота автомобильных дорог);

- отношение дохода консолидированного бюджета к расходу;

- затраты на технологические инновации.

Рост каждого из этих показателей способствует повышению инвестиционной привлекательности региона для потенциальных инвесторов.

Напротив, рост таких показателей, как удельный вес убыточных предприятий и уровень безработицы повышает региональный инвестиционный риск, снижая интерес инвесторов к вложению инвестиций в экономику рассматриваемого региона.

Построенные инвестиционные модели могут быть использованы для выявления резервов роста региональных инвестиций и снижения инвестиционных потерь при анализе и планировании хозяйственной деятельности региона.

Библиографический список

1. Елисеева, И. И. Эконометрика [Текст] : учебник / И. И. Елисеева [и др.]. — М. : Финансы и статистика, 2005.

2. Марголин, А. М. Экономическая оценка инвестиций [Текст] : учебник / А. М. Марголин, А. Я. Быстряков. — М. : ЭКМОС, 2010.

3. Регионы России. Социально-экономические показатели [Текст] : стат. сб. — М. : Росстат, 2012.

Bibliographic list

1. Eliseeva, I. I. Econometrics [Text] : textbook / I. I. Eliseeva [etc.]. — M. : Finance and statistics, 2005.

2. Margolin, A. M. Economic Evaluation of Investment [Text] : textbook / A. M. Margolin, A. Y. Briskov. — M. : E^OS, 2010.

3. Regions of Russia. Socio-Economic Indicators [Text] : stat. proc. — M. : Rosstat, 2012.