Оглавление: 

 

      Введение

 

     Одна  из задач, стоящих пред современным  обществом, заключается в создании необходимых и благоприятных  условий для интенсификации экономического роста, повышения качества жизни населения. Достижение поставленной задачи возможно путем привлечения инвестиций в реальный сектор экономики. Объем и темп роста инвестиций в основной капитал являются индикаторами инвестиционной привлекательности региона. Повышение инвестиционной привлекательности способствует дополнительному притоку капитала, экономическому подъему. Инвестор, выбирая регион для вложения своих средств, руководствуется определенными характеристиками: инвестиционным потенциалом и уровнем инвестиционного риска, взаимосвязь которых и определяет инвестиционную привлекательность региона.

     Задачами  оценки инвестиционной привлекательности  региона является:

     - определение социально-экономического  развития,

     - установление влияния инвестиционной привлекательности на  приток  инвестиций,

     - разработка мер, направленных  на урегулирование инвестиционной  привлекательности.

     В данной работе будут рассмотрены  основные подходы к оценке инвестиционной привлекательности регионов, а также их рейтинги по данному показателю.

 

1. Различные подходы  к оценке инвестиционной  привлекательности регионов

 

     В Российской Федерации законодательством  не определена конкретная методика оценки инвестиционной привлекательности  регионов, поэтому в последнее время стали все чаще появляться различные методики расчета показателей инвестиционной привлекательности.

     Некоторые экономисты считают, что инвестиционная привлекательность определяется через уровень прибыли от вложения капиталов. Использование такого подхода отличается узкой сферой применения, так как для получения адекватных результатов необходимо, чтобы инвестиции осуществлялись с одинаковой степенью риска, что практически не возможно.

      1.1 Определение инвестиционной  привлекательности  на основе интегрального показателя

 

     Наибольшее распространение получил подход, определяющий инвестиционную привлекательность как совокупность общественно-политических, природно-хозяйственных и психологических характеристик. В данном направлении методика оценки осуществляется с использованием интегрального показателя надежности инвестиционного климата, для оценки которого формируется определенная совокупность частных показателей. Интегральный показатель (К) оценки состояния инвестиционного климата рассчитывается как средневзвешенная арифметическая величина значений частных  показателей:

      ,  (1)

     где К₁,  К₂ , … К_n  - частные показатели, а именно: финансовые, экономические, политические;

     l₁, l₂ , … l_n – веса частных показателей.

     Значение  К находится в интервале от 0 до 10. Чем выше значение интегрального показателя надежности инвестиционного климата, тем более благоприятным климатом обладает регион. Данная методика имеет свои недостатки, заключающиеся в размытости оценки составляющих показателей и неоднозначности оцениваемых характеристик.

     В исследованиях экономических журналов (например, в «Эксперте») часто применяется свод по сумме мест, занимаемых регионом по определенным показателям. В результате такого свода определяется рейтинговое место региона в ряду других. Недостатком данной методики  для инвестора является отсутствие видимости, на сколько один регион привлекательнее другого, на сколько один регион рискованнее другого, так как различия между регионами, занимающими последовательные порядковые номера, могут быть как незначительные, так и весьма ощутимые.

      1.2 Определение инвестиционной привлекательности на основе инвестиционного потенциала и рисков, присущих региону

 

     Широкое распространение получил подход, оценивающий инвестиционную привлекательность региона на основе инвестиционного потенциала и определенных типов риска: экономического, финансового, политического, социального, экологического, законодательного. В данной методике интегральные показатели потенциала и риска рассчитываются как средневзвешенная сумма показателей частных значений, то есть каждому показателю присваивается свой коэффициент значимости. Первоначально при расчете интегральной характеристики инвестиционного климата региона все статистические показатели объединяются в группы на основе корреляционно-регрессионного анализа. В каждой из групп определяются наиболее главные показатели, рассчитываются средневзвешенные агрегированные показатели. В данном подходе все показатели приводятся к единому виду: доля в соответствующем виде общегосударственного потенциала и относительное отклонение от среднегосударсвенного уровня риска.

     Полученная  в результате расчетов интегральная оценка инвестиционного климата региона способствует определению интегрального рейтинга региона, рассчитываемого как средневзвешенная по экспертным весам величина из значений места региона по составляющим интегрального рейтинга.

     Однако  в данной методике тоже есть свои недостатки. Использование экспертных оценок может  вызвать высокую вероятность  неточности оценки инвестиционного  климата. Преимуществом данного подхода является всестороннее рассмотрение инвестиционного климата, минимально необходимый набор статистических показателей.

      1.3 Модель оценки инвестиционной привлекательности, основанная на экономической и рисковой составляющей

 

     Еще одной более приемлемой методикой оценки инвестиционной привлекательности может быть модель, включающая экономическую и рисковую составляющие:

      , (2)

     где К – показатель инвестиционной привлекательности  региона, в долях единицы;

     k₁ – экономическая составляющая, в долях единицы;

     k₂ – рисковая составляющая, в долях единицы.

     Экономическая составляющая представляет отношение  прибыли от инвестиций к вложенным средствам:

          (3)

     ВРП – валовой региональный продукт,

     Д – дефицит бюджета, в долях единицы (отношение дефицита госбюджета к ВРП);

     Т – средняя ставка налогообложения;

     И – объем инвестиций.

     Рисковая  составляющая необходима для оценки уровня совокупного риска, рассчитывается по следующей формуле:

      ,    (4)

     где n – число показателей;

     p_i – характеристика показателя;

     j_i – вес показателя.

     На  инвестиционную привлекательность  оказывает влияние огромное количество факторов: политический, производственный, ресурсно-сырьевой, инновационный, социальный, кадровый, финансовый, инфраструктурный, инвестиционный, потребительский, экологический. Каждый фактор включает набор показателей, определяющих  воздействие на инвестиционную привлекательность.

     Данная  методика включает в себя как качественные, так и количественные показатели. Совокупность  количественных показателей ранжируется по степени влияния на показатель объема инвестиций в основной капитал, характеризующий инвестиционную активность в регионе, выявляются наиболее значимые показатели для расчета  риской составляющей. Взаимосвязь между объемом инвестиций и показателями инвестиционной привлекательности определяется  с помощью корреляционного анализа.

     Для сравнения количественных и качественных показателей и использования их  в дальнейших расчетах применяется балльная шкала, в соответствии с которой каждому показателю на основе метода приоритетов присваивается свой весовой коэффициент.

     Регионы в зависимости от значения показателя инвестиционной привлекательности классифицируются следующим образом:

     К > 0,4 – высокая инвестиционная привлекательность;

     0,2 < K < 0,4 – инвестиционная привлекательность выше среднего;

     0,1 < K < 0,2 – средняя инвестиционная привлекательность;

     0,05 < K < 0,1 – инвестиционная привлекательность ниже среднего;

     K < 0,05 – низкая инвестиционная привлекательность.

     Преимуществом данной методики является возможность  сравнения инвестиционной привлекательности разных регионов страны. Ее применение позволяет по усмотрению аналитика изменять количество рассматриваемых параметров.

     Выбор той или иной методики определяется разным набором показателей, оказывающих влияние на инвестиционную привлекательность. 

      1.3. Оценка инвестиционной  привлекательности  методом анализа  иерархий

 

     Последний описанный метод оценки инвестиционной привлекательности региона имеет один существенный недостаток – при интегрировании показателей ни внутри группы, ни при расчете интегрального показателя не учитываются веса показателей инвестиционной привлекательности. Внутри группы все показатели могут быть приняты равноценными. Что касается групповых комплексных показателей, то они должны быть обязательно «взвешены». С учетом этого, для оценки инвестиционной привлекательности регионов, показатели которых имеют иерархически сложную классификацию, предлагается следующий алгоритм оценки инвестиционной привлекательности: 1) выбираются наиболее важные с точки зрения оценщика показатели инвестиционной привлекательности; 2) производится иерархическая классификация выбранных показателей; 3) методом профилей для каждой группы определяются комплексные показатели инвестиционной привлекательности; 4) методом анализа иерархий (МАИ) определяются коэффициенты весомости каждой группы показателей; 5) суммированием произведений комплексных показателей групп и их коэффициентов весомости рассчитывается интегральный критерий - коэффициент инвестиционной привлекательности региона.

     Первые  три этапа данного алгоритма  нами было выполнено выше. В дальнейшем методом анализа иерархий (МАИ) рассчитываются коэффициенты весомости групп показателей [2]. МАИ в отличие от аналогичных методов, учитывает многокритериальность и неопределенность задачи, позволяет осуществлять выбор решения и множества альтернатив различного типа на основании критериев, выражающихся как количественными, так и  качественными характеристиками. При этом критерии оценки экспертов формализованы и не требуют применения дополнительных вычислительных процедур. Комплексные групповые показатели неравномерно влияют на уровень качества изделия. Для установления приоритетов отдельных факторов в МАИ формируют матрицу попарных сравнений (табл.1). Порядок матрицы определяется числом групп показателей. В табл.1 А₁, А₂, …, А_n - группы показателей качества изделия; w₁, w₂, …, w_n – соответственно их веса.

     Таблица 1 

     Общий вид матрицы попарных сравнений для расчета коэффициента весов