Оценка инвестиционной привлекательности региона (на примере Республики Беларусь)

Поплыко В.И.1

ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ РЕГИОНА

Ключевые слова: инвестиции, район, инвестиционная привлекательность, инвестиционная активность, инвестиционный климат, кластерный анализ, корреляция.

Keywords: investments, district, investment attractiveness, investment activity, investment climate, cluster analysis, correlation.

Одной из основных задач белорусского правительства в условиях трансформационной экономики является ориентация капиталовложений на решение проблем структурных преобразований и повышение эффективности самой инвестиционной политики. Выбор приоритетных направлений для инвестиций является одной из главных задач государственного управления экономикой. Современная инвестиционная политика направлена на финансирование проектов, имеющих минимальные сроки осуществления и способных принести максимальную прибыль. Уже сегодня можно утверждать, что приоритетными окажутся две группы отраслей либо территорий: с одной стороны, те, которые при относительно небольших инвестициях способны создать конкурентоспособные на мировом рынке товары, с другой -те, продукция которых найдет сбыт на внутреннем рынке и принесет при этом значительные доходы. Важны приоритеты не только в секторах экономики, но и в регионах страны, основывающиеся на оценке инвестиционного климата.

Основные положения авторской методологии оценки инвестиционной привлекательности региона базируются на подходах А. Ройзмана, И. Гришиной, И. Шахназарова и В.В. Кирюхина, опубликованных в статьях указанных авторов. Согласно их позиции инвестиционная привлекательность является одной из интегральных характеристик инвестиционного климата. Инвестиционный климат в государстве - это взаимодействие политических, правовых, экономических и социальных условий, влияющих на инвестиционную деятельность белорусских и зарубежных инвесторов. Процесс инвестирования носит долговременный характер, поэтому инвестиционному климату присуща определенная статичность и инерционность.

Основными понятиями, дающими представление об инвестиционных параметрах экономики, являются:

- «инвестиционная привлекательность отрасли или региона - совокупность различных объективных признаков, свойств, средств, возможностей отрасли (регион), обусловивших потенциальный платежеспособный спрос на инвестиции в основной капитал (далее - инвестиции) в конкретную отрасль»2;

- инвестиционная активность региона - интенсивность инвестиционной деятельности в отрасли (темпы изменения инвестиций в основной капитал);

- инвестиционная активность рассматривается как следствие инвестиционной привлекательности.

В совокупности понятий, формирующих состояние инвестиционного климата в экономике, системообразующей категорией является инвестиционная привлекательность страны в целом, региона, отрасли, предприятия. Особенностью данной статьи является оценка инвестиционного климата на примере отдельного региона Беларуси. Всего в Беларуси насчитывается 118 районов и 201 городов и поселков городского типа.

Автор ставит перед собой задачу проверки гипотезы о взаимосвязи региональной инвестиционной привлекательности и инвестиционной активности, имеющей характер корреляционной связи. Поскольку инвестиционная привлекательность является обобщенным факторным признаком (независимой переменной), а инвестиционная активность - результативным признаком (зависимой переменной). Взаимосвязь инвестиционной активности и привлекательности районов и образует инвестиционный климат региона.

Последовательность оценки инвестиционной привлекательности региона складывалась из трех этапов:

Первый - сбор и подготовка данных. На начальном этапе было принято решение собрать необходимую информацию по районам Брестской области Беларуси. В данном регионе расположены 16 территориально-административных образований, в том числе города областного подчинения - Брест, Барановичи и Пинск. Это крупные промышленные центры с численностью населения свыше 100 тыс. человек. Их показатели были добавлены в одноименные районы. Исходными данными служат материалы сборников Национального статистического Республики Беларусь за 2017 год3.

1 Поплыко Владимир Иванович - к.э.н., доцент кафедры экономической политики Белорусского государственного экономического университета. E-mail: v_poplyko@tut.by

2 Ройзман И., Гришина И. Сложившаяся и перспективная инвестиционная привлекательность крупнейших отраслей отечественной промышленности // Инвестиции в России. 1998. - № 1. - С. 37.

3 Регионы Республики Беларусь, 2018 (т. 1). - http://www.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statistika/publications/izdania/public_com pilation/index_10915/; Статистический ежегодник Брестской области,2018. - http://brest.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statistika/publica tions/public_compilation/index_10907/; Социально-экономическое положение Брестской области в январе-декабре 2017 г. -http://brest.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statistika/publications/public_bulletin/index_8466/

Были собраны 17 значимых признаков инвестиционной привлекательности по четырем группам:

I. Институциональные изменения (всего юридических лиц, зарегистрировано, ликвидировано, единиц);

II. Спрос на продукцию и услуги

III. Финансовое состояние (чистая прибыль (убыток) организаций на душу населения, рентабельность продаж, доля убыточных организаций к общему числу организаций, просроченная кредиторская задолженность на конец периода на душу населения);

IV. Уровень жизни населения (номинальная среднемесячная заработная плата, реальная заработная плата к предыдущему периоду прошлого года, численность безработных к численности экономически активного населения региона на конец периода);

V. Инвестиции в основной капитал (инвестиции в основной капитал и индексы инвестиций).

Требования по оформлению статьи не позволяют привести таблицу исходных данных в альбомном формате. Сформирована матрица 16 (районов) на 17 (показателей). Данная информация используется для расчета инвестиционной привлекательности и активности Брестского региона за 2017 год.

Второй этап - статистическая обработка данных.

Первоначально оценим собранные показатели на предмет нормального распределения. Для оценки близости эмпирического и теоретического распределений рассчитаем критерий согласия Пирсона %2 («хи-квадрат»). Если фактическое значение %2 оказывается меньше табличного (критического), то расхождения считаются случайными. Гипотеза о нормальном законе распределения не отвергается. Необходимо отметить прежде всего то, что в области социально-экономических явлений нормальное распределение можно встретить не часто1.

Проверка статистической гипотезы, связанной с нормальным распределением позволит выбрать необходимые признаки (характеристики) исследуемого явления. Критерий %2 показывает, что при нормальном распределении 99,7% совокупности имеет значение признака, лежащее в пределах 3-х среднеквадратических отклонений по обе стороны от средней величины. Проведенные данные в табл. 1 показывают, что не все перечисленные признаки имеют нормальное распределение. Хочется подчеркнуть, что представленные показатели являются общепринятыми и просты в интерпретации.

Таблица 1

Значение критерий согласия Пирсона за 2017 год2

№ п/п Показатели Расчетные Табличные Средние значения

1 Всего юридических лиц, единиц 908,813 1417,76 908,8

2 Зарегистрировано, единиц 23,875 51,4375 51,4

3 Ликвидировано, единиц 25,2676 61,3125 61,3

4 Объем промышленного производства на душу населения, тыс. БУК 4,48895 4,81813 4,8

5 Индексы объема выпуска промышленной продукции в сопоставимых ценах 104,46 103,529 103,5

6 Индексы производства продукции сельскохозяйственных организаций, в сопоставимых ценах 105,656 104,75 104,8

7 Экспорт продукции и услуг региона в долл. США на душу населения н/д н/д 2962,3

8 Объем розничного товарооборота на душу населения, тыс. БУК 3,72117 2,84687 2,8

9 Выручка от реализации работ, услуг на душу населения, тыс. БУК 4,50275 6,1325 6,1

10 Чистая прибыль (убыток) организаций на душу населения н/д н/д 0,6

11 Рентабельность продаж, в %. 8,74698 8,04656 8,0

12 Доля убыточных организаций к общему числу организаций, % 14,3097 13,9304 13,9

13 Просроченная кредиторская задолженность на конец периода на душу населения, тыс. БУЫ 1,28432 0,535 0,5

14 Номинальная среднемесячная заработная плата, БУК. 660,075 661,613 661,6

15 Реальная заработная плата к предыдущему периоду прошлого года, в % 107,343 106,35 106,4

16 Численность безработных к численности экономически активного населения на конец периода, в % 1,39488 0,61875 0,6

17 Инвестиции в основной капитал за 2016г. млрд. БУК. 98,2546 114,144 114,1

18 Инвестиции в основной капитал за 2017г. млрд. БУК. 127,697 145,094 145,1

19 Среднегодовая численность населения, тыс. чел. н/д н/д 86 588

В итоге получаем следующий результат проверки гипотезы о нормальном распределении статистических рядов. Расчетные значения сравниваем с табличными. Из 18 анализируемых показателей у:

1 Математико-статистический анализ на программируемых калькуляторах. Справочное пособие / Под ред. проф. В.В. Шу-ракова. - М.: Финансы и статистика, 1991. - С. 108; Общая теория статистики / Под ред. А.Я. Боярского, Г.Л. Громыко. - М.: Изд-во МГУ, 1985. - С. 125-126.

2 Регионы Республики Беларусь, 2018 (т. 1). - http://www.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statistika/publications/izdania/public_com рДа!юп/т(1ех_10915/; Статистический ежегодник Брестской области,2018. - http://brest.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statistika/publica tions/public_compilation/index_10907/; Социально-экономическое положение Брестской области в январе-декабре 2017 г. -http://brest.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statistika/publications/public_bulletin/index_8466/

3-х (экспорт продукции и услуг региона в долл. США на душу населения и чистая прибыль (убыток) организаций на душу населения, среднегодовая численность населения) ошибки данных, из-за которых невозможно их интерпретировать;

9-ти нет соответствия критериям нормального распределения, т.е. фактические значения больше табличных (всего юридических лиц, объем промышленного производства на душу населения, индексы объема выпуска промышленной продукции, индексы производства продукции сельскохозяйственных организаций, объем розничного товарооборота на душу населения, рентабельность продаж, доля убыточных организаций к общему числу организаций, просроченная кредиторская задолженность на душу населения, численность безработных к численности экономически активного населения);

7-ми характеристик соответствуют критериям нормального распределения, т.е. фактические значения ниже табличных (зарегистрировано и ликвидировано субъектов хозяйствования, выручка от реализации работ, услуг на душу населения, номинальная среднемесячная заработная плата, реальная заработная плата к предыдущему периоду прошлого года, инвестиции в основной капитал за 2016-2017гг.).

Определение интегральных показателей инвестиционной привлекательности районов осуществлялось в несколько итераций:

I) проведение кластерного анализа. Выбор конкретного метода кластерного анализа зависит от цели классификации1. Используя матрицу расстояний, можно реализовать агломеративную структуру. Расстояние между классами определялось по методу групповой средней (Group Average). Расстояние между двумя классами определяется как среднее значение исходных расстояний между элементами, принадлежащими этим двум классам2. С помощью кластерного анализа данных районы объединялись в одну группу (класс) с целью получения индексов расстояния между ними. «Большинство методов кластеризации (иерархической группировки) являются агломеративными (объединительными) - они начинаются с создания элементарных кластеров, каждый из которых состоит ровно из одного исходного наблюдения (одной точки), а на каждом последующем шаге происходит объединение двух наиболее близких кластеров в один»3. Графическое изображение процесса объединения кластеров может быть получено с помощью дендрограммы - дерева объединения кластеров.

II) определение путем расчета по методу средней геометрической среднерайонного уровня инвестиционной привлекательности;

III) расчет интегрального уровня инвестиционной привлекательности производится путем соотнесения со среднерайонным, принятым за 1,0.

Анализ и расчеты с данными проводились с помощью статистического пакета STATGRAPHICS (Statistical Graphics System)4.

Текущая инвестиционная активность территории определяется как коэффициент эластичности инвестиций в основной капитал района к областному значению. Исходными данными послужила информация об инвестициях в основной капитал по городам и районам Брестской области в фактически действовавших ценах, миллиардов BYN за 2016-2017 гг.

Третий этап предусматривает описание полученных результатов. В табл. 2 приведены интегральные уровни инвестиционной привлекательности и активности районов Брестской области Беларуси.

Таблица 2

Интегральные уровни инвестиционной привлекательности и активности районов Брестской области Беларуси за 2017 год

№ п/п Районы Активность Привлекательность

В целом Брестская область 1,0 1,0

1 Барановичский 3,02 1,05

2 Березовский 0,37 1,87

3 Брестский 0,34 6,47

4 Ганцевичский 0,78 2,11

5 Дрогичинский 0,58 1,77

6 Жабинковский 2,53 1,43

7 Ивановский 0,74 0,55

8 Ивацевичский 0,92 1,38

9 Каменецкий 1,09 1,26

10 Кобринский 0,78 0,27

11 Пунинецкий 1,31 0,27

12 Ляховичский 0,52 1,84

13 Малоритский 1,08 0,77

14 Пинский 0,50 0,82

15 Пружанский 1,00 0,55

16 Столинский 0,76 0,34

1 Математико-статистический анализ на программируемых калькуляторах: Справочное пособие / Под ред. В.В. Шуракова. -

М.: Финансы и статистика, 1991. - С. 66.

2

Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствие. - М.: Финансы и статистика, 1988. - С. 114.

3

Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. - М.: Финансы и статистика, 1995. - С. 341.

4 STATGRAPHICS Plus For Windows. User Manuals / Manugistics Inc. 1995.

На основании приведенных данных за 2017 можно сделать следующие обобщения.

Уровень инвестиционной привлекательности колеблется от 6,47 в Брестском до 0,27 в Кобринском и Лунинец-ком районах. По мере убывания территории располагаются следующим образом: Ганцевичский (2,11), Березовский (1,87), Ляховичский (1,84), Дрогичинский (1,77), Жабинковский (1,43), Ивацевичский (1,38), Каменецкий (1,26) и Ба-рановичский районы (1,05). Необходимо отметить, что инвестиционная привлекательность четырех из девяти территорий Брестчины востребована пока недостаточно.

К числу «недофинансированных» (отрицательный баланс между уровнем активности и привлекательности) районов относятся Березовский, Брестский, Ганцевичский, Дрогичинский, Ивацевичский и Ляховичский.

«Избыточными» (положительный баланс между уровнями активности и привлекательности) являются Барано-вичский, Жабинковский, Лунинецкий, Малоритский и Пружанский районы. Наиболее сбалансированным, с точки зрения инвестиций, является Каменецкий район, у которого привлекательность равна 1,26, активность - 1,09.

Анализ взаимодействия между районными уровнями инвестиционной привлекательности и активности не позволил установить корреляционную связь (-0,258822). Уравнение линейной регрессии имеет вид:

У = a + ^Х

где У= активность

a = 1,20559

Ь =

X - привлекательность

Зависимость между инвестиционной активностью и привлекательностью района является отрицательной, т.е. при увеличении объемов капиталовложений привлекательность падает. По мнению автора, причин может быть несколько. Во-первых, необходимо учесть, что определенная нами инвестиционная привлекательность - это в основном рыночная привлекательность, между тем инвестиционная активность в «стратегических» отраслях или регионов преследует нерыночные долговременные цели1. Не всегда экономическая целесообразность (эффективность) побеждает патернализм при принятии инвестиционных решений особенно в рамках отдельных территорий. Во-вторых, для получения достоверных результатов статистического анализа необходимо использовать полное количество наблюдений. В нашем исследовании оценивались 16 районов из 118 Республики Беларусь, что составляет около 14%. Для получения значимого результата необходимо провести расчеты для всей административно-территориальных единиц страны. В противном случае нужно будет менять признаки (показатели), характеризующие инвестиционную привлекательность.

В заключении хотелось отметить следующее. Анализ взаимодействия между районными уровнями инвестиционной привлекательности и активности свидетельствует о высоких инвестиционных рисках в экономике Беларуси. Вместе с тем от уровня инвестиционной привлекательности зависит величина инвестиционной активности. Создание экономических условий для инвестирования путем создания эффективного механизма взаимодействия инвестиционной привлекательности и активности.

Наиболее привлекательные с точки зрения инвестирования - районы Брестской области, расположенные в «инвестиционном» треугольнике: Барановичи-Брест-Лунинец-Барановичи. Это территория, соединенная транспортными магистралями в направлениях: Запад-Восток, Восток-Запад и Север-Юг. Свыше двух третей всех инвестиций Брестской области приходится на Брестский, Барановичский и Пинский районы.

Методологический аспект проведенного анализа заключается не только в подтверждении гипотезы о наличии тесной связи между инвестиционной привлекательностью и инвестиционной активностью, но и в возможности ранжирования районов по уровню социально-экономического развития.

1 Ройзман И., Гришина И. Сложившаяся и перспективная инвестиционная привлекательность крупнейших отраслей отечественной промышленности // Инвестиции в России. 1998. - № 1. - С. 37.