Методологические аспекты исследования и прогнозирования региональных потоков прямых иностранных инвестиций на примере Тульской области

УДК 311.3/4

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПОТОКОВ ПРЯМЫХ ИНОСТРАННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ НА ПРИМЕРЕ ТУЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ

Л.В. Матраева

Раскрываются особенности исследования притоков прямых иностранных инвестиций (ПИИ) в регионы РФ, проведен анализ динамики и структуры ПИИ, предложен подход к построению прогнозной модели ПИИ конкретного региона.

Ключевые слова: прямые иностранные инвестиции, региональная статистика, региональная экономика, прогнозирование.

Иностранные инвестиции играют в современной мировой экономике значительную роль, позволяя странам ускорять социально-экономическое развитие и успешно интегрироваться в мировое хозяйство, и поэтому представляют огромный практический интерес для изучения.

Актуальность региональных аспектов исследования ПИИ для Российской Федерации имеет особое значение, что объясняется двумя основными причинами:

Во-первых, особенностью России является ее сложное федеральное устройство, уровень экономического развития округов и регионов сильно дифференцирован, и общие тенденции по РФ не отражают реальное положение в конкретном регионе. Существуют крупные инвестиционные центры, такие как Москва и Санкт-Петербург, и инвестиционная привлекательность регионов зачастую зависит от близости к этим финансовым центрам. К таким регионам относится Тульская область.

Во-вторых, в условиях отсутствия активной политики протекционизма регионов наблюдается все большая асимметрия в территориальном развитии, сопровождающаяся негативными социально-экономическими последствиями. С этой точки зрения процесс распределения иностранных инвестиционных потоков не является исключением. Для преодоления сложившихся негативных тенденций в развитии регионов требуется разработка соответствующей стратегии, информационной основой которой, должны являться объективные статистические исследования.

Задачей данной работы являлось проведение ретроспективного анализа инвестиционных потоков Тульской области, который позволил бы не только характеризовать уровень развития инвестиционного потенциала, но и выявлять наиболее проблемные направления, подлежащие пристальному вниманию или корректировке со стороны региональных и государственных властей.

В 2013 году Тульская область заняла 7 место в ЦФО по объемам инвестиций в основной капитал. Общий объем иностранных инвестиций, поступивших в нефинансовый сектор региональной экономики, увеличился по сравнению с аналогичным периодом 2012 года в 6 раз и составил 36 млрд руб, но это положение в рейтингах Тульская область заняла совсем недавно. Повышенный интерес к Тульской области иностранные инвесторы начали проявлять с 2006 года, однако в 2011 и 2012 годах был спад, а в 2013 году наблюдается резкий рост ПИИ: темп роста в этом году составил 1720%! (см. рис.1). Такое резкое увеличение объемов ПИИ скорее всего связано с осуществлением крупного разового проекта на территории области, однако вывод о системным улучшении инвестиционного климата на основании полученных данных делать пока преждевременно.

Рис.1. Прямые иностранные инвестиции в Тульскую область

В тульский регион за период с 2004 по 2013 год поступали ПИИ из 38 стран, крупнейшими инвесторами оказались: Швейцария, Кипр, Германия, Нидерланды и Израиль, на их долю пришлось 84% поступлений. Но Кипр, согласно приказу Минфина от 13.11.2007 №108н, считается оффшорной зоной и, соответственно, не может быть отнесен к странам-прямым инвесторам. Доля Кипра за этот составляла в среднем 23% от общего числа ПИИ. Таким образом, практически четверть ПИИ, поступающих в Тульскую область, возникает в результате так называемого «круговорота капитала» (round-tripping) - явления, при котором поступающие в страну инвестиции возникают в результате возвращения капитала, ранее выведенного в офшорные юрисдикции.

Проанализируем структуру ПИИ 2004 и 2013 годов [1]. Наибольший интерес в Тульской области на протяжении всего анализируемого периода у иностранных инвесторов вызывала химическая отрасль. На ее до-

2Ранее 2004 года структуру представить не удастся, т к. общероссийский классификатор видов экономической деятельности был введен только в 2003 году.

лю в 2004 г. приходилось до 99% ПИИ (рис.2). В 2013г. доля инвестиций в химическое производство выросла до 92% (рис.3) и в абсолютном выражении составила 606458,6 млн.$.

99,80%

0,03%

0,01%

Химическое производство

Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность Гостиницы и рестораны

Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования

Рис.2. Структура ПИИ в Тульскую область по отраслям в 2004 г.

Химическое производство

Текстильное и швейное производство

Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг

Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство

Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака

Рис.3. Структура ПИИ в Тульскую область по отраслям в 2013 г.

Весьма интересным является анализ по мотиву инвестирования иностранных инвесторов, проведенный для Тульской области. Существует гипотеза, что мотиву «поиск ресурсов» соответствуют инвестиции в низкотехнологичные, среднетехнологичные, а также экспотрно-ориентированные отрасли; мотиву «поиск рынков» соответствуют инвестиции во внутренне-ориентированные отрасли; мотиву «поиск эффективности» соответствуют инвестиции в высокотехнологичные и средне-высокотехнологичные отрасли со значимой долей экспорта в продажах [2]. Согласно данного подхода, структура ПИИ в Тульскую область в зависимости от мотивов иностранных инвесторов будет выглядеть следующим образом (рис.4).

На рис.4 видно, что основной мотив инвестирование в Тульский регион является «поиск эффективности». Доля инвестиций, осуществляемых на основании этого мотива, но по России в целом, не превышает 3%[3].

100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Рис.4. Структура ПИИ в Тульскую область по мотивам

инвестирования

На основании этого можно сделать вывод, что Тульская область является одним из немногих регионов России, где развиты высокие технологии, способные конкурировать с зарубежными. С другой стороны, химическое производство является экологически грязным, дальнейшее увеличения этой отрасли будет повышать риск техногенной катастрофы. Кроме того, почти вся продукция тульских химических комбинатов потребляется за пределами области, не создавая производственных цепей на территории региона.

Таким образом, такая структура ПИИ Тульской области не очень выгодна. Требуется дифференциация инвестиций путем привлечения ПИИ в другие сектора экономики.

Чтобы выиграть борьбу за ПИИ в которых заинтересован регион и прочно закрепиться в «Топ-10», Тульскому региону нужно проделать большую работу над решением следующих проблем [4]:

1. Уменьшить затраты по времени на бюрократические процедуры (на данный момент на все процедуры требуется как минимум в два раза больше времени, чем на Западе).

2. Увеличить качество материальной инфраструктуры:

а) Объекты коммунального хозяйства должны отвечать производственным требованиям;

б) Увеличить плотность и качество автомобильных дорог;

в) Сделать прозрачной информацию о прежних владельцах земельных участков;

г) Власть должна сдерживать свои обещания в отношении обеспечения инфраструктурой.

3. Увеличить качество рабочей силы:

а) Увеличить специалистов со знанием иностранного языка;

б) Обеспечить наличие необходимых квалификаций;

в) Обучение студентов на современном оборудовании.

4. Улучшить качество социальной инфраструктуры:

а) Увеличить количество жилья, детских садов и школ;

Для повышения эффективности функционирования территориальных хозяйственных систем необходима региональная стратегия развития, для обеспечения которой необходимо осуществлять прогнозирование инвестиционной деятельности. Прогнозирование потоков ПИИ в Тульскую область, позволит получить краткосрочные сценарные прогнозы, создающие объективные предпосылки к формированию управленческих решений в области инвестиционной политики по отношению к иностранным инвесторам.

Учитывая то факт, что инвесторы при принятии решения об инвестировании учитывают в основном последнюю актуальную информацию об инвестиционном потенциале и климате региона, при построении прогнозной модели будем использовать адаптивные модели, так как когда важна динамика исследуемого показателя на конце периода наблюдений более эффективными являются адаптивные методы, способные учитывать наибольшую ценность данных последних уровней.

К таким методам относят модели экспоненциального сглаживания и интегрированную модель авторегрессии — скользящего среднего (ЛММЛ).

Построим адаптивную модель ЛММЛ для прогноза поступления ПИИ в Тульскую область на основании данных об объемах ПИИ за период с 1996 по 2013 г.г. Модель АММА представляет собой обобщение модели авторегрессионного скользящего среднего и предназначена для описания нестационарных временных рядов УнД = В общем случае модель обо-

значается следующим образом: АИМАСр,^^!, где Р- порядок авторегрессии; - d - порядок интегрирования; q - порядок скользящего среднего[5]. Визуальный анализ графиков автокорреляционной (АКФ) и частной автокорреляционной функции (ЧАКФ) для ряда показал, что оба графика имеют форму синусоиды без резко выделяющихся значений, поэтому в качестве базовой модели примем модель (2;0;2). Дальнейший анализ графика базовой модели и фактических значений показал наличие сдвига данных, что сделало необходимым добавления в модель порядока разности. Таким образом в качестве базовой прогнозной модели ПИИ в Тульскую область была выбрана АММА (2;1;2) (см.рис.5). Проверка ряда на стационарность показала ее отсутствие, поэтому потребовалось дополнительное преобразование ряда.

Рис.5. Фактические и прогнозные значения ПИИ в Тульскую область

Параметры оценки качества подгонки модели представлены в табл. 1.

Таблица 1

Качество подгонки модели

Статистика подгонки Среднее значение Минимум Максимум

Стационарный R-квадрат 0,953 0,953 0,953

R-квадрат 0,984 0,984 0,984

СОМО 34,342 34,342 34,342

МОМО 115,802 115,802 115,802

СМО 13846,104 13846,104 13846,104

ММО 47776,865 47776,865 47776,865

Нормализованный BIC 22,358 22,358 22,358

Коэффициент детерминации полученных моделей (R-квадрат) показывает, что полученная модель более чем на 95% описывает ряд. При этом все параметры данных моделей являются статистически значимыми. Значения среднего относительного модуля ошибки (СОМО) свидетельствуют о том, что наибольшая ошибка в предсказанных значениях составляет порядка 34 %. Однако тест Льюнга-Бокса продемонстрировал, что остатки построенных моделей соответствуют процессу белого шума: математическое ожидание близко к нулю, остатки гомоскедастичны и имеют нормальное распределение, автокорреляция остатков отсутствует. Тем не менее, поскольку значение СОМО было остаточно большим, проведем дополнительное сравнительное тестирование полученной прогнозной модели. Для этого исключим 20% данных (4 последних значения) и попробуем их спрогнозировать, используя АРПСС модель (2,1,2). Результаты этого теста показали, что из-за ограниченного набора статистических данных представляется невозможным построение модели АРПСС с достаточно сильной прогнозной силой, но модель (2,1,2) способна определить общий тренд прогноза. Тренд роста ПИИ в Тульскую область должен сохраниться до 2016 года.

Список литературы

1. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации: статистический сборник [Электронный ре-сурс]/Федеральная служба государственной статистики:[сайт].ЦКЬ: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publicatio ns/catalog/doc_1138625359016

2. Пестова А.А., Сухарева И.О., Солнцев О.Г. О стимулировании притока прямых иностранных инвестиций в российскую экономику с целью повышения "качества" экономического роста // Проблемы прогнозирования. 2011. № 1. С.136-154.

3. Матраева Л.В. Статистический подход к исследованию тенденций притока прямых иностранных инвестиций в экономику Рос-сии//Федерализм. 2011. №4(64). С.7-17.

4.Точка зрения инвесторов. Оценка инвестиционного климата российских регионов глазами иностранных инвесторов. Совместное исследование КПМГ и РСПП., М.: Комитет РСПП по международному сотрудничеству, Международный совет по сотрудничеству и инвестициям при РСПП и компания КПМГ, 2013. - URL: http://www.kpmg.com /Africa/en/IssuesAndInsights/Articles-Publications/Press-Releases/Documents/ Increasing%20FDI%20m%20Russian%20regions.pdf

5. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А. Математические методы построения прогнозов. М.: Радио и связь, 1997. 112 с.

Матраева Лилия Валериевна, доц., matraeva@rambler.ru, Россия, Тула, Российский экономический университет им.Г.В. Плеханова, Тульский филиал

METHODOLOGICAL ASPECTS OF RESEARCH AND FORECASTING FOR REGIONAL FDIFLOWS THE EXAMPLE OF TULA REGION

L.V. Matraeva

The peculiarities of investigation inflows of foreign direct investment (FDI) in the Russian regions are shown, the analysis of the dynamics and structure of FDI is conducted, the approach to the construction of a predictive model of FDI in particular region is proposed.

Keywords: foreign direct investment, regional statistics, regional economics, forecasting.

Matraeva Liliia Valerievna docent Department of Finance and Banking, matrae-va@rambler.ru, Russia, Tula, Plekhanov Russian Academy of Economics

УДК 336.012

КОНЦЕПЦИЯ ИНТЕГРИРОВАННОГО УЧЕТА ЭЛЕМЕНТОВ СОБСТВЕННОГО КАПИТАЛА КОММЕРЧЕСКИХ ОРГАНИЗАЦИЙ

Е.А. Кыштымова

Раскрыты концептуальные направления развития интегрированной системы учета, объединяющей методики бухгалтерского и налогового учета элементов собственного капитала в условиях перехода к МСФО. Приведена группировка элементов собственного капитала по однородным признакам в целях формирования учетных процедур для оценки стоимости собственного капитала. Раскрыта методика учета нераспределенной прибыли как основного элемента собственного капитала организации, предложена методика интеграции системы счетов для определения финансового результата в системе бухгалтерского и налогового учета.

Ключевые слова: собственный капитал, прибыль, методика, интегрированный учет, налоговый учет, доходы, расходы, налоговая база.

Собственный капитал коммерческой организации является одним из показателей ее стабильности и независимости. На протяжении всей деятельности организации, она должна поддерживать и наращивать капитал, который характеризуется стоимостью активов без обременения их обязательствами.

По нашему мнению, состав элементов собственного капитала можно сгруппировать в четыре основные группы:

- инвестированный капитал, созданный собственниками на момент регистрации организации;