Прогнозирование развития инвестиционного потенциала малого бизнеса Центральной России

прогнозирование развития инвестиционного потенциала малого бизнеса центральной россии

Зимин И.И, соискатель Московского экономического института Щеголихин А.А., Государственная академия специалистов инвестиционной сферы

В статье рассматриваются вопросы разработки регионального показателя инвестиционного потенциала малого бизнеса и методики его расчета и прогнозирования, на примере Центральной России. Приведены результаты расчета взвешенных оценок индекса инвестиционного потенциала малого бизнеса первой десятки регионов ЦФО по статистическим данным 2005-2006 гг. Определена дискрими-нантная функция, которая позволяет осуществлять прогноз инвестиционного потенциала малого бизнеса на региональном уровне.

Ключевые слова: инвестиционный потенциал, малый бизнес, прогнозирование, индекс, дискриминантная функция.

forecasting of development of investment potential of the small-scale business of the central russia

Zimin I., Moscow economic institute, the competitor Schegilihin A., The state academy of experts of investment sphere

In the article questions of working out of a regional indicator of investment potential of a small-scale business and a technique of its account and forecasting, on an example of the Central Russia are considered. Results of account of the weighed estimations of an index of investment potential of a small-scale business of first ten regions TSFO on statistical data are resulted 2005-2006 discriminate function which allows to carry out the forecast of investment potential of a small-scale business at regional level is advanced.

Key words: investment potential, a small-scale business, prognozi-rovanie, an index, discriminant function.

В условиях трансформации мировой экономики и перехода на постиндустриальный путь развития малые предприятия становятся неотъемлемым звеном в структуре общественного воспроизводственного процесса, без которого невозможно обеспечить успешное социально-экономическое развитие общества и рост эффективности производства. Именно малые предприятия, в случае удовлетворительной государственной политики в области малого предпринимательства, могут стать основой рыночных структур во многих отраслях, обеспечить перелив инвестиций в сферы наиболее эффективного приложения средств.

Указанные качественные изменения взаимосвязаны с процессом формирования и эффективного использования инвестиционного потенциала российской экономики. Наращивание производственных инвестиционных ресурсов в предпринимательском секторе при благоприятном инвестиционном климате и рыночной конъюнктуре создает реальные возможности качественного экономического роста. Вместе с тем, формирование и использование инвестиционного потенциала малого бизнеса, как основы развития реального сектора экономики России, требует дальнейших исследований и научных обоснования. Одной из таких задач является разработка регионального показателя инвестиционного потенциала малого бизнеса и методики его расчета и прогнозирования.

Задача формирования регионального показателя инвестиционного потенциала малого бизнеса разбивается на две подзадачи:

1) выбор алгоритма расчета частных индексов на базе информативных показателей, т.е. задача нормирования частных показателей;

2) разработка алгоритма объединения частных индексов в обобщенный индекс.

Очевидно, что инвестиционный потенциал малого бизнеса тесно связан с финансово-экономическим потенциалом регионов, поэтому представляется целесообразным в круг рассматриваемых факторов включить следующие показатели:

1) доля инвестиций в ВРП, %. Этот показатель интегрально отражает инвестиционную ситуацию в том или ином регионе в целом;

2) объем инвестиций в основной капитал на душу населения, руб. Данный показатель, как и предыдущий, также интегрально отражает инвестиционную ситуацию в рассматриваемых регионах;

3) инвестиции в основной капитал малых предприятий в расчете на одно малое предприятие, тыс. руб.;

4) инвестиции в основной капитал малых предприятий на душу населения, руб.;

5) доля инвестиций малого бизнеса в основной капитал в общем объеме инвестиций в основной капитал, %. Этот показатель дает представление о степени инвестиционной активности предприятий малого бизнеса;

6) доля занятых в малом бизнесе, %.

Последний показатель введен в рассмотрение постольку, поскольку он интегрально отражает роль малого бизнеса в региональной экономике.

Выполненные нами статистические исследования показали, что распределение показателей инвестиционного потенциала малого бизнеса регионов ЦФО не подчиняется нормальному закону, тогда как для выполнения предпосылок многомерного статистического анализа требуется их преобразовывать с помощью логарифмирования [4], поэтому последующие расчеты проводили не с исходными, а преобразованными показателями.

В целях повышения надежности статистических выводов использовали следующий прием: формировали обобщенную выборку 20052006 гг., по которой и производили статистические выводы. Качественная идентичность корреляционных матриц преобразованных показателей инвестиционного потенциала малого бизнеса регионов ЦФО по данным 2005 г., с одной стороны, и 2006 г., с другой, позволила объединить выборки с целью повышения надежности статистических выводов.

На следующем этапе проводили факторный анализ преобразованных показателей инвестиционного потенциала малого бизнеса регионов ЦФО. В результате факторного анализа по методу главных компонент [5] выявлено два главных фактора. Один из них - F| -коррелирует сразу с тремя преобразованными показателями - «логарифм инвестиций в основной капитал в расчете на одно МП» (коэффициент корреляции 0,949), «логарифм доли инвестиций в основной капитал МП» (коэффициент корреляции 0,875), и «логарифм инвестиций в основной капитал МП на душу населения» (коэффициент корреляции 0,945). Другой главный фактор - F2 - коррелирует с преобразованными показателями «логарифм доли инвестиций в ВРП» (коэффициент корреляции 0,810) и «логарифм инвестиций в основной капитал на душу населения» (коэффициент корреляции 0,864). Суммарно два главных фактора F| и F2 объясняют 78,6% общей дисперсии, при этом двухфакторная модель характеризуется геометрическими искажениями около 20%.

В результате анализа «карты нагрузок» выявлено, что более информативный первый главный фактор F| объясняет 45,8% общей дисперсии и сильнее всего связан с логарифмом инвестиций в основной капитал в расчете на одно малое предприятие, а второй F, объясняющий 33,1% общей дисперсии, сильнее всего связан с логарифмом инвестиций в основной капитал на душу населения. Эти преобразованные показатели не коррелируют друг с другом (коэффициент корреляции R=0,013 статистически не значим), поэтому они приняты в качестве основных при расчете обобщенного мультипликативного индикатора инвестиционного потенциала малого бизнеса.

Очевидно, что использование вместо исходных основных показателей (инвестиций в основной капитал в расчете на одно малое

предприятие и инвестиций в основной капитал на душу населения) логарифмов существенно затрудняет интерпретацию оценок их значений. В то же время, отмеченная выше высокая изменчивость основных показателей инвестиционного потенциала малого бизнеса регионов ЦФО требует их преобразования. Представляется, что здесь может быть эффективным психофизическое преобразование, с помощью которого определенным количественным значениям показателей сопоставляется их вербальная оценка. Эту процедуру можно рассматривать также и как нормирование показателей.

С учетом сказанного, для устранения высокой территориальной вариабельности исходных основных показателей - инвестиций в основной капитал в расчете на одно малое предприятие и инвестиций в основной капитал на душу населения - производилось их нормирование с помощью функции Харрингтона [6]:

й. = й

Здесь г . - нормированные значения показателя, определяемые по формуле:

г. =

где X - значение соответствующего показателя для г-го региона, а в качестве Хп и Х0 принимаются наиболее и наименее предпочтительные его значения.

Функция Харрингтона является монотонно возрастающей в интервале от 0 до 1, т.е. с ее помощью производится нормирование исходных показателей. Удобство функции Харрингтона состоит также в том, что для построения достаточно указать границы исходных показателей Х0 и X а, внутри которых изучаемое свойство можно считать удовлетворительным:

йо = й

Значения показателей Х0 и Хр как правило, принимаются на основании экспертных оценок. В целях обеспечения большей надежности нами предлагается экспертный метод дополнить статистическим подходом. Его суть состоит в следующем: нижняя граница области «удовлетворительно» назначается на уровне медианы показателя, верхняя - на уровне, превышающем это значение на треть междуквартильного отклонения. Такой прием - согласование оценок, полученных экспертным и статистическим путем - повышает надежность отнесения регионов к уровням «хорошо», «удовлетворительно», «неудовлетворительно» по каждому из основных показателей инвестиционного потенциала малого бизнеса.

Вторую подзадачу (разработку алгоритма объединения частных индексов в обобщенный показатель) нами предлагается решить путем «свертки» частных функций Харрингтона в обобщенные функции - мультипликативную и аддитивную, - с весами, найденными в результате факторного анализа для соответствующих главных факторов [7].

С учетом результатов факторного анализа, обобщенный мультипликативный индикатор инвестиционного потенциала малого бизнеса регионов ЦФО представляется формулой:

Dmult = Ц№Г =

аддитивный - формулой

D лл = w, х d + W х d = 0,58 d + 0,42 d•

add 1 1 2 2 ' 1 ' 2 v 7

Как следует из этих формул, преобладающую роль в оценке инвестиционного потенциала малого бизнеса играет эндогенный фактор, экзогенному придается несколько меньшая роль.

Согласно критерию Гурвица, взвешенной оценке отвечает суперпозиция альтернативных критериев. В данном случае, аддитивный индикатор инвестиционного потенциала малого бизнеса регионов ЦФО является оптимистической оценкой, мультипликативный - пессимистической, и с учетом степени оптимизма при оценке инвестиционного потенциала (параметр критерия Гурвица l), формула для расчета индекса потенциала малого бизнеса регионов ЦФО принимает следующий вид:

D = * X Dadd +

Взвешенная оценка регионального индекса потенциала малого бизнеса отвечает значению 1=0,5. Это отвечает принципу Лапласа, согласно которому при отсутствии информации о весах альтернативных критериев принимается их среднее арифметическое значение.

Ниже приведены результаты расчета взвешенных оценок индекса инвестиционного потенциала малого бизнеса первой десятки регионов ЦФО в 2005-2006 гг. (табл. 1).

Из табл. 1 видно, что регионы ЦФО первой десятки характеризуются значениями регионального индекса потенциала малого бизнеса больше пороговой величины уровня «удовлетворительно» D=0,37.

Представленный выше подход к оценке индекса инвестиционного потенциала малого бизнеса не позволяет, однако, прогнозировать его уровень, в зависимости от значений исходных региональных показателей. Представляется целесообразным для решения данного вопроса обратиться к дискриминантному анализу как методу классификации «с обучением» [8].

Суть дискриминантного анализа в том, что формируются две группы регионов - более благополучные (группа 1) и менее благополучные (группа 2), что отождествляется с большим и меньшим инвестиционным потенциалом малого бизнеса. Критерием включения регионов в группы является:

- нижняя граница группы 1 D1=0,69;

- верхняя граница группы 2 D2=0,37.

Регионы с индексом инвестиционного потенциала малого бизнеса внутри данного интервала считаются неклассифицированными и относятся к группе 0.

Таблица 1. Взвешенная оценка индекса инвестиционного потенциала малого бизнеса первой десятки регионов ЦФО в 2005-2006 гг.

Ранг Регион,год Исходный показатель Взвешенная оценка индекса инвестиционного потенциала

Объем инвестиций в основной капитал в расчете на одно малое предприятие, тыс. руб. Объем инвестиций в основной капитал на душу населения, руб.

1 Липецкая-2006 389,9 36682 0,992

2 Липецкая-2005 429,5 25572 0,991

3 Московская-2006 234,7 33906 0,890

4 Тамбовская-2006 454,9 16874 0,797

5 Курская-2006 219,9 17741 0,730

6 Калужская-2006 357,5 16082 0,721

7 Московская-2005 163,6 27344 0,690

8 Воронежская-206 240,7 15739 0,619

9 Рязанская-2006 126,5 21906 0,508

10 Ивановская-2006 400,7 13395 0,448

Дискриминантный анализ осуществляли по схеме «шагового отбора» двух основных информативных показателей, выявленных на этапе факторного анализа - объем инвестиций в основной капитал в расчете на одно малое предприятие и объем инвестиций в основной капитал на душу населения. При вычисления оценок коэффициентов дискриминантной функции применен так называемый «скользящий контроль», суть которого в том, что одно «наблюдение» исключается из обучающей подвыборки (регионы групп 1 и 2), и процедура определения классифицирующей функции проводится по всем остальным данным. Полученная функция используется для классификации «отложенного» наблюдения. Этот процесс повторяется для всех наблюдений, подсчитывается процент правильных классификаций, который и является оценкой скользящего контроля.

«Масштаб» переменных, отобранных для дискриминантного анализа, различен, и для исключения масштабного эффекта их предварительно подвергали z-преобразованию - центрированию относительно средних величин и нормированию относительно среднего квадратического отклонения.

В результате дискриминантного анализа получена следующая классификационная модель:

ДФ = 0,084 + 1,366 г Z + 0,694 г Z2,

где Z, - z-преобразованный показатель «объем инвестиций в основной капитал в расчете на одно малое предприятие», Zt - z-преобразованный показатель «объем инвестиций в основной капитал на душу населения региона».

Из модели (7) следует, что эндогенный фактор - объем инвестиций в основной капитал в расчете на одно малое предприятие -сильнее влияет на величину дискриминантной функции, чем экзогенный фактор - объем инвестиций в основной капитал на душу населения региона.

Значения линейной дискриминантной функции Фишера (7) вычисляются с помощью процедуры дискриминантного анализа пакета SPSS Base в автоматическом режиме и сохраняются в редак-

торе данных, что позволяет выполнить любые графические построения и аналитические расчеты.

Адекватность дискриминантной функции Фишера подтверждается результатами отнесения регионов обучающей выборки к группам: 92% отнесений оказались верными (при скользящем контроле этот показатель составил 88%).

Важно, что дискриминантная функция позволяет выполнить оценки вероятностей отнесения регионов в ту или иную группу, кроме того, ее использование в качестве результирующего показателя позволяет осуществлять прогноз инвестиционного потенциала малого бизнеса.

Литература:

1. Щеголихин А.А. Взаимосвязь факторов инвестиционной деятельности малого бизнеса и разработка регионального показателя инвестиционного потенциала // Вестник НИИРПО. Серия «Экономика и управление». М.: ИИЦ НИИРПО. 2008. Вып.1.

2. Щеголихин А.А. Динамика факторов инвестиционного потенциала малого бизнеса в регионах Центральной России // Вестник НИИРПО. Серия «Экономика и управление». М.: ИИЦ НИИР-ПО. 2008. Вып.1.

3. Щеголихин А.А. Типология регионов Центральной России по комплексу факторов инвестиционного потенциала малого бизнеса // Вестник НИИРПО. Серия «Экономика и управление». М.: ИИЦ НИИРПО. 2008. Вып.2.

4. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 1997.

5. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь.

6. Harrington E.C. The desirable function // Industrial Quality Control. 1965. V.21. №10.

7. Шуметов В.Г. Анализ данных в управлении. Курс лекций. Том 1: Введение в анализ данных. Орел: ОРАГС, 2004.

8. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.-О. Ким, Ч.И. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.

инвестиции в человеческий капитал предприятия и подходы

к оценке их эффективности

Голованова Е.Н., к.э.н., доцент кафедры Экономического анализа и управления недвижимостью,

Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет

В статье анализируется понятие «инвестиции в человеческий капитал» и рассмотрены основные подходы к оценке их эффективности. Ключевые слова: инвестиции, человеческий капитал, эффективность инвестиций.

investments into a human capital of the enterprise and approaches to an estimation of their efficiency

Golovanova E., Cand.Econ.Sci., The senior lecturer of chair of Economic analysis and property administration,

the Nizhniy Novgorod state architecturally-building university

The author analyses the term "the investment in human capital" and analyses basic methods of estimation this investment efficiency. Key word: investment, human capital, investment efficiency.

Согласно теории человеческого капитала, люди могут увеличить свои возможности, вкладывая в себя средства, а предприятия - увеличить свой доход, направляя средства на развитие человеческого капитала. Главным доводом в пользу таких инвестиций является то, что затраченные средства могут окупиться за счет увеличения производительности труда и развития способностей к освоению и разработке новых технологий и таким образом быть оправданными. На предприятии инвестиции в человеческий капитал приводят к росту прибыли предприятии за счет роста качества человеческого капитала. Последовательное формирование человеческого капитала и повышение эффективности его использования позволяет существенно повысить конкурентоспособность предприятии и обеспечить его дальнейшее развитие.

Важным моментом здесь является понимание зависимости количества ценного для предприятия человеческого капитала от вложения в него денежных средств. Можно построить модель, которая продемонстрирует зависимость скорости прироста человеческого капитала, в его стоимостной оценке, от уровня инвестиций в него.

В основе такой модели лежит предположение о том, что количество и качество человеческого капитала, участвующего в работе предприятия, напрямую зависят от уровня инвестиций в него.

К таким инвестициям можно отнести: затраты на поиск грамотных специалистов, заработную плату, льготы и другие выплаты, средства, направляемые на повышение квалификации и уровня специальных и технических знаний и навыков, а также средства направленные на охрану здоровья и страхование. Конкурентоспособная заработная плата, льготы и прочие выплаты увеличивают вероятность того, что все инвестиции, направленные в развитие специальных и технических навыков, не будут потрачены впустую, поскольку они снижают риск ухода сотрудника с предприятия. Помимо этого, они способствуют повышению производительности, поскольку являются важным мотивирующим фактором.

Инвестиции в здравоохранение, помимо такого же мотивирующего эффекта, как у заработной платы, способны экономить средства, которые расходуются на оплату больничных листов, снижать потери из-за отсутствия сотрудников на рабочем месте (и, соответ-