Методология статистического исследования прямых иностранных инвестиций в регионы Российской Федерации тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Методология статистического исследования прямых иностранных инвестиций в регионы Российской Федерации"

На правах рукописи

МАТРАЕВЛ ЛИЛИЯ ВАЛЕРИЕВНА

МЕТОДОЛОГИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ПРЯМЫХ ИНОСТРАННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ В РЕГИОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Специальность 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации "а соискание ученой степени доктора экономических наук

3 О ОКТ 2014

Москва 2014

005554104

Работа выполнена на кафедре Социально-экономической и отраслевой статистики ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)».

Научный консультант:

Башпна Ольга Эмнльевна,

доктор экономических наук, профессор,

ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет

экономики, статистики и информатики»,

проректор по научной и инновационной деятельности

Официальные оппоненты:

Бакуменко Людмила Петровна,

доктор экономических наук, профессор,

ФГБОУ ВПО «Марийский Государственный университет»,

заведующая кафедрой Прикладной статистики и

информатики

Балалова Клена Ивановна,

доктор экономических наук, профессор,

AHO ОВО Центросоюза РФ «Российский университет

кооперации», заведующая кафедрой Экономики

Ефимова Марина Романовна,

доктор экономических наук, профессор,

ФГБОУ ВПО «Государственный университет управления»,

заведующая кафедрой Статистики

Ведущая организация:

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»

Защита состоится 22 января 2015 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.151.02 в МЭСИ по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская, д.7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская, д.7 и на сайте МЭСИ http://mesi.ru.

Автореферат разослан «17» октября 2014 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат экономических наук, доцент

E.H. Клочкова

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В последние десятилетия роль прямых иностранных инвестиций (далее по тексту - ПИИ) в экономическом развитии любого государства существенно возросла. Масштабы и уровень ПИИ в значительной степени сегодня являются фактическим отражением оценки экономического и даже политического статуса страны, региона или конкретной территории. Это объясняется двумя основными причинами. Во-первых, усилением глобализации мирохозяйственных связей и усилением международной конкуренции. Во-вторых, возрастанием роли иностранного капитала в формировании национальных экономик и обеспечении экономического роста стран. В процесс распределения мировых инвестиционных потоков на сегодняшний день вовлечены практически все страны. Однако следует учитывать, что приток ПИИ будет оказывать наиболее положительное влияние на развитие страны в том случае, если ее власти имеют собственную сильную экономическую политику и привлекают зарубежные инвестиции в соответствии с ее приоритетами. Там, где государство отстраняется от управления своим экономическим развитием, уступая его транснациональным корпорациям, поступление иностранных инвестиций не обеспечивает высокий и стабильный рост и часто приводит к снижению национального суверенитета и усилению диспропорций в развитии регионов, что в свою очередь ведет к нарастанию социальной напряженности в стране. Таким образом, в условиях возрастающей конкурентной борьбы за высокотехнологичные инвестиции будут выигрывать те страны, которые рассматривают привлечение прямых иностранных инвестиций как один из приоритетов в своей экономической политике.

Общеизвестно, что неравенство в распределении притоков ПИИ происходит из-за таких факторов, как нездоровая деловая среда, отсутствие стимулирования, неблагоприятные сравнительные затраты и политическая нестабильность. Однако менее известно то, что ненадежность, непрозрачность и несогласованность сбора данных о ПИИ также сильно влияет на привлекательность страны-реципиента с точки зрения иностранного инвестора. Именно эти проблемы часто останавливают инвестора еще на стадии принятия решения, поскольку достоверность разработанных инвестиционных стратегии и планов, а также возможность их своевременной корректировки подвергается инвестором сильному сомнению.

Усиление масштабности и глубины проникновения иностранного капитала в Россию, убыстрение процессов трансформации экономики страны под влиянием данного фактора делает этот вопрос весьма актуальным и для нашей страны. В последние десятилетия роль ПИИ в экономическом развитии государств существенно возросла: доля ПИИ в ВВП за последние 20 лет в целом в мировой экономике выросла более чем в 5 раз. Наиболее интенсивно этот процесс протекает в странах с переходной экономикой, к которым относится и Российская Федерация. За период с 1996 по 2012 г г. объем ПИИ на душу населения в российскую экономику увеличился в 7,6 раза. Однако усредненная и благоприятная общая тенденция роста ПИИ включает в себя разнообразные тенденции развития регионов: как благоприятные, так и негативные. С 1996 по 2012 годы более половины объема ПИИ страны обеспечивали всего четыре региона (г. Москва, Московская область, Сахалинская область и г. Санкт-Петербург), а коэффициент Джини за последние 17 лет не опускался ниже 0,71. Таким образом, существующая как государственная, так и

3

региональная политика в области привлечения ПИИ не оказывает достаточного влияния на сглаживание диспропорций в распределении их потоков.

В 2012 г. значение ПИИ в развитии российской экономики было признано на правительственном уровне. В соответствии с указом Президента РФ от 07.05.2012 «О долгосрочной государственной экономической политике», к 2018 г. позицию страны в рейтинге Всемирного банка по условиям ведения бизнеса (Doing Business) необходимо повысить до 20-й со 112-й в 2012 г. В то же время усиление масштабности и глубины проникновения иностранного капитала в Россию, сопровождающееся негативными тенденциями в распределении региональных объемов ПИИ, требует корректировки политики государства в области их привлечения, для чего осенью 2013 года Премьер-министр РФ отдал распоряжение о создании специализированного агентства по привлечению инвестиций в регионы страны.

Учитывая, что информационной основой стратегии по стимулированию ПИИ в регионы должны являться объективные статистические исследования, актуальность вопросов, связанных со статистикой ПИИ, существенно возрастает, поскольку увеличивается потребность в разработке статистических методик, позволяющих адекватно отразить состояние и тенденции ПИИ, их региональное распределение и позволяющих создать информационную базу для принятия обоснованных управленческих решений в области ПИИ на федеральном и региональном уровне.

Именно отсутствие единой методологии статистического исследования прямых иностранных инвестиций, адаптированной к региональным особенностям РФ, и обусловило актуальность данного диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Специфика категории «прямые иностранные инвестиции» заключается в том, что эта категория носит междисциплинарный характер, в связи с этим ее исследованием занимались представители разных научных направлений.

Собственно теории ПИИ традиционно рассматриваются в рамках мировой экономики и международных экономических отношений. С точки зрения систематизации процесса развития данных теорий наиболее полными представляются работы Е.Ф. Авдокушина, Г.О. Балахметовой, Г.М. Костюгагаой, Н.Н Ливенцева, И.В. Пилипенко, Н.ЮРудь, П. Трапезникова, Е.Д. Халевинской и др.

Общеэкономическими вопросами, связанными с иностранными инвестициями, занимались следующие авторы: А.В Горшков, Л.А. Зубченко Ю. Лукашин, О С Мариев Д.В. Нестерова, П. Фишер, Э.С. Хазанович, Т.С. Шершнева и др.

В то же время проблемами оценки инвестиционной привлекательности регионов занимается достаточно много исследователей. Среди них особо хотелось бы выделить работы A.A. Агеенко, Е.В. Акинфеева, А.Н. Асаула, А. Бакитжанова, А Р. Бахтизина, Т.А. Бурцевой, И. Гришиной, В.Е. Кузнецовой, Ю.В. Наролиной, М.В Ольшанской, В. Ревазова, И. Ройзмана, В.А. Сивелькина, Е.И.Тихомировой, С. Филина, А. Фоломьева, М. Хасанова, А. Шахназарова, К В. Щиборщ, С. Юлдошева и др.

Большой вклад в разработку методологической базы статистического исследования внесли такие ведущие отечественные ученые, как Т.Н. Агапова, A.B. Андреев, С.А. Айвазян, В.А. Балаш, О.Э. Башина, Л.М. Борисова, А.Г. Гранберг, A.M. Дубров, Т.А. Дуброва,

И.И. Елисеева, Е.С. Заварина, Е В. Зарова, Ю.А. Корчагин, М.В. Карманов, В.Г. Мииашкин, B.C. Мхитарян, М.Г. Назаров, Э.В. Плучевская, В.П. Орешин, A.A. Френкель, О.А Хохлова, В Н. Чапек, К.Г. Чобану, Г.И. Чудилин, Е.Б. Шувалова и др.

Однако среди авторов, занимающихся именно проблемами статистического исследования прямых иностранных инвестиций, можно отметить E.H. Пак, М.Д. Симонову, A.A. Пестову, А.М. Травникова, Ф.С. Сайдуллаева, A.A. Шамрая.

Тем не менее, представители разных направлений изучают иностранные инвестиции со своей точки зрения и используют ограниченный набор показателей и инструментов. В связи с этим возникает необходимость разработки методологии, способной целостно представить данный объект и учитывающей региональные особенности РФ.

Объмсг исследования - прямые иностранные инвестиции в регионы Российской Федерации, организационно-информационные процессы и механизм управления в данной сфере.

Предметом исследования выступает система показателей и методы исследования прямых иностранных инвестиций на региональном уровне.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка комплексной методологии статистического анализа и прогнозирования ПИИ в регионы Российской Федерации.

Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие задачи теоретического и прикладного характера:

- рассмотреть трансформацию и систематизировать научные подходы, являющиеся базой для статистики ПИИ;

- уточнить методологическую сущность развития концепций статистического учета показателя «Прямые иностранные инвестиции», с целью выявления основных проблем, связанных с трактовкой данного показателя;

- выявить ключевые проблемы и определить основные системные направления реформирования статистического учета ПИИ в РФ на основе возможности использования международного опыта в данной сфере для решения обозначенных проблем;

- уточнить особенности и разработать методологию экономико-статистического исследования ПИИ;

- исследовать на основе комплексного экономико-статистического анализа современное состояние, тенденции развития и причины неравномерности распределения региональных ПИИ;

- разработать методологические принципы формирования системы статистических показателей, характеризующих инвестиционный потенциал региона на основе объективных и наиболее информативных показателей с точки зрения иностранного инвестора;

- разработать и апробировать методологические подходы к построению многомерной классификации регионов по уровню инвестиционного потенциала с использованием предлагаемой системы статистических показателей;

- сформировать методологические основы формирования системы качественных и количественных показателей, отражак>Щ1гх инвестиционный климат региона;

- разработать методологию статистического исследования зависимости объема получаемых регионом ПИИ от субъективных факторов, определяющих инвестиционный климат региона;

- разработать методические подходы к прогнозированию ПИИ в регионы РФ;

- предложить методологический подход по совершенствованию инвестиционной полтики в отношении иностранных инвесторов в соответствии со спецификой базовых инвестиционных характеристик региона: инвестиционного потенциала и инвестиционного климата.

Область исследования. Исследование выполнено в рамках п. 4.8. «Инвестиционная статистика», п. 4.11 «Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов» и п. 4.12. «Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развития территориальных образований» Паспорта ВАК по специальности 08.00.12 - «Бухгалтерский учет, статистика».

Методологическая и теоретическая основы исследования

Теоретической основой исследования послужили научные концепции отечественных и зарубежных ученых, фундаментальные труды в области экономической теории, экономической статистики, региональной экономики, публикации по исследуемой проблеме в периодической печати, материалы международных, всероссийских, региональных научно-практических конференций и семинаров.

Методологическую базу исследования составляют работы в области региональной статистки, эконометрики и информатики, математического моделирования.

Инструментарием исследования послужили многомерные статистические параметрические и непараметрические методы регрессионного и корреляционного анализа, многомерные методы снижения размерности и классификации, методы нейронных сетей для классификации и прогнозирования, классические методы исследования рядов динамики и прогнозирования, а также табличные и графические инструменты визуализации результатов исследования.

Для решения поставленных задач диссертационного исследования применялись пакеты прикладных программ SPSS, Statistica, Microsoft Excel, Minitab.

Достоверность выводов обеспечивается корректной постановкой задач, обоснованными подходами к методам их решения, использованием многократно опробованных и зарекомендовавших себя методов, надежными и достоверными исходными данными.

Информационная база исследования - нормативные и правовые акты РФ, инструктивные и методические материалы ЮНКТАД и МВФ, Федеральной службы государственной статистики; официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики, официальные статистические данные ЮНКТАД, ежегодные отчеты о мировых инвестициях ЮНКТАД ежегодные отчеты о мировой конкурентоспособности Всемирного экономического форума, научные публикации по

исследуемой тематике, справочные и информационные издания консалтинговых фирм и рейтинговых агентств, официальные интернет-сайты и другие материалы.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методологии комплексной статистической оценки прямых иностранных инвестиций в регноны Российской Федерации для повышения качества информационно-аналитического обеспечения, способствующего принятию объективных управленческих решений на федеральном и региональном уровнях в области стимулирования прямых иностранных инвестиций.

К числу наиболее существенных результатов, полученных автором и обладающих научной новизной, относятся:

1. В области теоретических аспектов исследования прямых иностранных инвестиций:

- Выявлен генезис и тенденции развития экономических теорий с точки зрения формирования представлений о процессе прямого иностранного инвестирования, позволивший выделить и систематизировать ключевые факторы и мотивы инвестирования, которые, по мнению авторов теорий ПИИ, оказывают преимущественное влияние на объемы ПИИ;

-Разработана концепция эволюции содержания и способов определения показателя «Прямые иностранные инвестиции» в практике международного статистического учета;

- Сформулированы и систематизированы основные проблемы в сфере методологического обеспечения статистики ПИИ в Российской Федерации и внесены предложения по совершенствованию статистического учета ПИИ, направленные на повышение актуальности, своевременности, надежности и международной сравнимости данных.

2. В предметной области исследования - статистического анализа прямых иностранных инвестиций:

-Определены тенденции развития структуры и динамики ПИИ в общероссийском и региональном разрезе, что позволило количественно определить изменения в структуре с учетом мотивов иностранных инвесторов;

- Проведено комплексное статистическое исследование дифференциации и асимметрии межрегиональных различий ПИИ, позволившее выявить закономерности их изменения и причины, обуславливающие неравномерность развития субъектов РФ;

-Предложен методологический подход к исследованию устойчивости роста ПИИ в регионах Российской Федерации, позволяющий оцешгть характер изменения элемента (региона) отноагтелыю общей тенденции развития системы.

3. В области методологии комплексного статистического анализа инвестиционной привлекательности регионов РФ с точки зрения иностранных инвесторов:

- Разработана методология комплексного статистического исследования дифференциации регионов РФ по уровню инвестиционного потенциала с применением методов изучения зависимостей в пространстве главных компонент и многомерной классификации на основе системы показателей, адаптированных с учетом международной практики, позволяющая статистически обоснованно разделить совокупность регионов РФ на классы, в пределах которых иностранные инвесторы могут иметь сходные предпочтения, что

дает возможность проведения репликации успешного опыта реализации инвестиционной политики в отношении иностранных инвесторов в рамках выделенных классов.

- Выработаны методологические основы формирования системы качественных и количественных показателей, отражающих инвестиционный климат региона, и на основе непараметрических статистических методов проведено исследование зависимости между объемом получаемых регионом ПИИ и выделенными показателями;

- Разработаны методологические подходы, позволяющие оценить вероятность увеличения ПИИ в регион или устойчивость их роста в зависимости от факторов, определяющих инвестиционный климат региона, что косвенно позволяет оценить эффективность применяемых инструментов стимулирования иностранных инвесторов в регионе;

-Предложены и апробированы методические подходы моделирования трендов и прогнозирования ПИИ в регион, позволившие получить краткосрочные сценарные прогнозы, создающие объективные предпосылки к формированию управленческих решений в области инвестиционной политики по отношению к иностранным инвесторам;

- Определены методологические принципы по совершенствованию региональной инвестиционной политики стимулирования ПИИ с учетом базовых инвестиционных характеристик региона: инвестиционного климата и инвестиционного потенциала.

Теоретическая и практическая значимость исследования

Общие выводы и концептуальные положения проведенного исследования служат для дальнейшего развития теоретических и эмпирических исследований в области статистического анализа ПИИ в региональном разрезе.

Результаты проведенного исследования ориентированы в первую очередь на решение практических задач, связанных с анализом состояния и прогнозирования ПИИ в регионы РФ в практике работы статистических органов, федеральных и региональных органов управления.

В частности:

- Разработанные предложения по совершенствованию статистического учета ПИИ могут представлять интерес для Федеральной службы государственной статистики в целях совершенствования системы статистической отчетности в области ПИИ.

- Результаты исследования дифференциации и асимметрии межрегиональных различий могут быть использованы федеральными властями при разработке федеральных программ, ориентированных на снижение диспропорций в социально-экономическом развитии субъектов РФ.

Основные результаты и выводы диссертационного исследования использованы Министерством экономического развития Тульской области в аналитической работе при формировании инвестиционной политики региона в отношении иностранных инвесторов, территориальным органом Федеральной службы государственной статистики по Тульской области при разработке территориальных программ совершенствования системы статистической отчетности в области ПИИ.

Результаты научных исследований, обобщенные в диссертации, были использованы в учебном процессе при разработке и чтении курсов «Статистика», «Статистика коммерческой

деятельности», «Иностранные инвестиции» Тульского государственного уннвераггета, Тульского филиала Российского государственного торгово-экономического уннвераггета. Практическое применение результатов подтверждается соответствующими справками о внедрении.

Апробация и внедрение результатов исследования

Наиболее значимые результаты диссертационного исследования докладывались на международных, всероссийских и межвузовских научных и научно-методологических конференциях, в том числе на:

• X, XI, XII Всероссийской научно-практической конференции «Экономика Управление. Финансы» (Тула, Тульский государственный университет, 2007- 2009 гг.);

• Всероссийской научно-практической конференции «Социально-экономические и институциональные проблемы формирования современного типа российской экономики» (Москва, Российский государственный социальный университет, 2011 г.);

• Всероссийской научно-практической конференции «Теория и практика современной торговли» ( Тула, Тульский филиал РГТЭУ, 2010- 2012 гг.);

• Международной научно-практической конференции «Интеллектуальный потенциал региона и управление знаниями» (Москва - Тула, ВЗФЭИ, апрель 2011 г.);

• IX, X Васильевских чтениях (Международная научно-практическая конференция «Ценности и шгтересы современного общества» (Москва, РГТЭУ 2011-2012 гг.);

• IX, X Румянцевских чтениях (Международная научно-практическая конференция «Экономика, государство и общество в XXI веке» (Москва, РГТЭУ, 2011- 2012 гг);

• 8-ой Международной научно-практической конференции «Образование и наука в XXI веке» (София, 2012 г.);

• 9-ой Международной научно-практической конференции «Образование и наука в XXI веке» (Прага, 2013 г.);

• Международной научно-практической конференция «Инновации в экономике на современном этапе и перспективы их развития», L'Association 1901 "SEPIKE", Poitiers, France, L'Association 1901 "OLIVIA", St. Gilles Croix de Vie / Poitiers, France, Hochschule Ludwigschafen am Rhein, Deutschland, Szkola Wyfcza im. Pawla Wlodkowica w Plocku, Poland, National Association for Management and Vocational Training, Sofia, Bulgaria, National Mining University of Dnepropetrovsk, Ukraine, Пуатье, 2013.

Публикации

Основные теоретические положения и выводы, представленные в диссертации, опубликованы в 45 работах объемом более 65 авторских печатных листов, в том числе в 4 монографиях объемом 42,0 п л., 18 статьях в журналах (11,7 авт. печ.л.), рекомендуемых ВАК для опубликования результатов докторской диссертации.

Объем и структура работы

Тема исследования, цели и задачи обусловили структуру диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, содержит 61 рисунок, 64 таблицы, библиографический список из 275 источников и 36 приложений.

Содержание диссертационной работы

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель исследования и решаемые задачи, определен предмет и объект исследования, информационная база, отмечаются основные положения и результаты, имеющие научную новизну и выносимые на защиту, обуславливается теоретическая и практическая значимость работы.

В первой главе «Теоретико-методологические аспекты статистического исследования прямых иностранных инвестиций» проведен генезис экономических теорий с точки зрения формирования представлений о процессе прямого иностранного инвестирования, позволивший выделить и систематизировать ключевые факторы и мотивы инвестирования; предложена авторская модель эволюции концепций трактовки показателя «Прямые иностранные инвестиции» в практике международного статистического учета; выявлены проблемы в сфере методологического обеспечения статистики ПИИ в Российской Федерации и внесены предложения по совершенствованию статистического учета ПИИ.

Во второй главе «Экономико-статистический анализ тенденций прямых иностранных инвестиций на территорию РФ» проведено исследование структуры и динамики входящих потоков ПИИ в региональном разрезе, выполнено комплексное статистическое исследование дифференциации и асимметрии межрегиональных различий в притоках ПИИ, разработан концептуальный подход к анализу инвестиционной позиции России на мировом рынке иностранных инвестиций, а также проведено статистическое исследование устойчивости роста ПИИ в регионы РФ.

В третьей главе «Методология статистического исследования дифференциации регионов РФ по уровню инвестиционного потенциала» была разработана система статистических показателей, отражающая инвестиционный потенциал региона с учетом международного опыта, разработана и апробирована методика факторного анализа инвестиционного потенциала регионов РФ, решена задача многомерной классификации регионов РФ по уровню инвестиционного потенциала с точки зрения иностранного инвестора.

В четвертой главе «Методологические основы статистического исследования факторов, определяющих инвестиционный климат региона» автором была сформирована система качественных и количественных показателей, отражающих инвестиционный климат региона, на основе непараметрических статистических методов проведено исследование взаимосвязей признакового пространства, отражающего инвестиционный климат региона, а также разработаны методологические подходы к изучению влияния факторов, определяющих инвестиционный климат региона, на динамику региональных объемов ПИИ на различных стадиях инвестиционного процесса.

В пятой главе «Методологические подходы к статистическому изучению способов интенсификации региональных потоков прямых иностранных инвестиций» проведены исследования по выбору методики статистической оценки прогнозных значений региональных потоков ПИИ; разработана методика, позволяющая выявить приоритеты в области политики по стимулированию ПИИ на основе инструментария логистической регрессии; предложены направления по совершенствованию региональной инвестиционной политики стимулирования иностранных инвесторов с учетом базовых инвестиционных характеристик региона: инвестиционного климата и потенциала.

10

II. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

В рамках проблем, связанных с теоретическими аспектами статистического исследования ПИП, автором были получены следующие результаты, выносимые на защиту:

1. Проведен генезис экономических теорий с точки зрения формирования представлений о процессе прямого иностранного инвестирования, позволивший выделить и систематизировать ключевые факторы и мотивы инвестирования, которые, по мнению авторов теорий ПИИ, оказывают преимущественное влияние на объемы ПИИ.

Дискуссионность вопросов в отношении ПИИ и существующая полемика о роли иностранного капитала в экономике потребован! для формирования объективных предпосылок методологии статистического исследования процессов ПИИ более детального рассмотрения отдельных элементов эволюции базовых экономических теорий ПИИ с целью систематизации факторов, которые, по мнению разработчиков теорий, преимущественно влияют на объем и качество ПИИ. Эмпирический анализ данных направлений экономически теорий, выполненный в работе, позволил выявить следующие особенности.

Во-первых, собственно теорий, касающихся ПИИ, в экономической литературе не так много, поскольку отдельное теоретические направление специальных теорий ПИИ начало формироваться только во второй половине XX века. Это связано с тем, что практически все ученые-экономисты рассматривали процесс осуществления ПИИ через призму других экономических явлений, не выделяя его как самостоятельный объект исследования. Явление ПИИ подлежало изучению с позиций различных теоретических подходов - микро-и макроэконономических, экономики мирохозяйственных отношений и лишь потом трансформировалось в специальные экономические теории, которые по сути представляют собой интегрированные эклектические теории, являющиеся итогом эволюции теоретических представлений о ПИИ.

Во-вторых, массовое развитие теорий ПИИ связано с усилением процессов глобализации экономики. Поскольку практика показала, что потоки ПИИ далеко не всегда связаны с международным разделением труда и международной торговлей, это дало толчок к появлению теорий, которые пытались объяснить собственно причины осуществления ПИИ и особешгости их размещения, а также оценить последствия для экономики как страны-инвестора, так и для страны-реципиента Эти теории начали формироваться в конце 50-х - начазе 60-х гг. XX в с кризисом и распадом колониальной системы и экспансией иностранных инвестиций в страны «третьего мира». Ранее же экономисты ограничивались анализом конкретных ситуаций реализации ПИИ, так как такого рода инвестиции не играли большой роли в международных экономических отношениях.

На основе изучения положений и выводов таких теорий, как теория цикла международного производства товара Р. Вернона парадигма «летящих» гусей К. Акамацу и его последователей, теория олигополистического поведения С. Хаймера и Ч. Киндлебергера, теория «способности к присвоению» С. Мэжди, теория интернационализации П. Баккли и М. Кэссона, теория психологического расстояния Я. Юхансона теория олигополистических реакций Ф. Никкербоккера, теории конкурентных преимуществ наций, концепция регионального кластера, концепция промышленного кластера М. Портера и М. Энрайта, эклектическая ОЛИ-парадигма Дж. Даншшга, концепция инвестиционного пути развития

11

наций Дж. Даннинга и Р. Нарулы, автором были выявлены ключевые мотивы инвестирования, рассматриваемые в рамках каждой теории, и определен перечень основных факторов, которые, но мнению авторов теорий ПИИ, оказывают преимущественное влияние на объемы ПИИ. Особенно хотелось бы отметить, что в последних работах практически все авторы уделяют особое внимание такому фактору, как мотив инвестирования. Анализ данных теоретических концепций показал, что на сегодняшний день нет единственной теории, раскрывающей причины динамики ПИИ. Тем не менее проведенное ретроспективное исследование экономических теорий с точки зрения формирования представления о процессе прямого инвестирования позволило сделать следующие выводы.

Во-первых, методология статистического исследования ПИИ должна базироваться на концептуальной интегрированной модели, согласно которой методология статистического исследования ПИИ должна представлять собой функцию изменения, переменными величинами в которой являются факторы осуществления ПИИ. Во-вторых, поскольку в рамках последних теорий ПИИ отмечается, что весовые значения факторов имеют ситуационный характер, то в ходе статистического исследования ПИИ следует учитывать в качестве ситуационных факторов мотивы инвестирования (поиск ресурсов, рынка, эффективности), а также стадии инвестиционного процесса (допуска, активного размещения и функционирования). Подобный подход позволил в дальнейшем сформировать объективные предпосылки методологии исследования процессов ПИИ и обеспечил большую гибкость и мобильность в проведении анализа, а также расширил спектр методов анализа.

2. Разработана концепция эволюции содержания и способов определения показателя «Прямые иностранные инвестиции» в практике международного статистического учета.

В современных условиях понимание тенденций развития мирового рынка инвестиций невозможно без наличия качественной, методологически обоснованной статистической информации. Несмотря на обширную практику статистики ПИИ и многочисленных попыток унификации методологии их обследования, общепринятой практики так и не сформировалось. Причиной этого является наличие различных подходов в рамках национальных законодательств, встречающихся в практике отдельных стран, несмотря на усилия со стороны международных экономических организаций унифицировать это понятие. Поэтому одной из задач данного исследования являлась систематизация международной практики статистики показателя прямых иностранных инвестиций в сравнении с эволюцией российской методологии расчета показателя. Исследование процесса развития данного направления статистики в разных странах позволило автору выделить основные этапы эволюции концепции ПИИ.

Первая концепция, которую можно назвать «концепцией количественного контроля», связывала понятие ПИИ в основном с получением большого влияния инвестора на управление компанией. Соответственно, отнесение инвестиций к ПИИ трактовалось как приобретение более определенного процента акций уставного капитала фирмы, дающего достаточные полномочия в управлении компании в рамках национального акционерного права

Концепция устойчивого влияния несколько расширила предыдущую за счет более широкого трактования понятия контроля над предприятием. В рамках данной концепции стали рассматривать аффилированные и инкорпорированные компании.

Тем не менее международные организации стремятся избежать идеи контроля, распространенной в мировой экономике и вместо нее предлагается более широкая концепция - функциональная - согласно которой ПИИ должны отражать цель долгосрочной заинтересованности прямого инвестора в получении собственности. Долгосрочная заинтересованность инвестора определяется его долгосрочными взаимосвязями, а также значительным влиянием на управление компанией. Такая концепция позволяет более чётко оценить влияние трансграничного движения капитала на экономику страны с учётом целей инвестирования. Именно в рамках данной концепции стало возможным учитывать в составе ПИИ такие составляющие, как реинвестированные доходы и нематериальные активы, независимо от их объема.

Учитывая, что та или иная концепция исторически зарождалась в рамках конкретной инвестиционной ситуации и, анализируя опыт развитых стран, уже прошедших определённые этапы в эволюции статистики ПИИ, можно считать целесообразным использование каждой из этих концепций в рамках определённой стадии привлечения иностранного инвестора. Так, на стадии допуска еще не образуется развитой соподчиненной структуры владения компаниями в связи с неустойчивостью инвестиционных потоков, а объем реинвестированных доходов несуществен в связи с высоким риском инвестирования, более рационально использовать в статистическом учете концепцию количественного контроля. Однако при увеличении объема реинвестированных доходов, количества создаваемых компаний и усложнения их организационной структуры, что происходит на стадии размещения, следует расширять статистическую концепцию страны в соответствии с принципами концепции устойчивого влияния. В свою очередь стадию развития инвестиционного процесса, связанную с передачей и транслированием нематериальных активов, наиболее полно отражает статистическая концепция функционального развития.

Использование такого подхода позволяет раскрыть статистическую информацию в полном объеме в соответствии с требованиями существенности и одновременно избежать излишне трудоемких и сложных процедур статистического учета.

3. Сформулированы и систематизированы основные проблемы в сфере методологического обеспечения статистики ПИИ в Российской Федерации и внесены предложения по совершенствованию статистического учета ПИИ, направленные на повышение актуальности, своевременности, надежности и международной сравнимости данных.

Поскольку качество статстики о ПИИ в значительной степени зависит от актуальности, своевременности, надежности и международной сравнимости данных, большое внимание в работе было уделено методологии, используемой для измерения объемов ПИИ. В рамках совершенствования укрепления потенциала в области статистики ПИИ в РФ актором выделяется два основных направления: совершенствование методологических стандартов в области ПИИ и решение организационных проблем, связанных со статистикой ПИИ.

В рамках направления, связанного с совершенствованием научных принципов и методологических стандартов наиболее актуальными представляются следующие задачи:

- Отражение в статистике операций предприятий с косвенным иностранным участием: статистика ПИИ обязательно должна учитывать все предприятия, в которых иностранные инвесторы не только прямо, но и косвенно имеют значительную долю.

13

- Согласование российской системы статистической отчетности с международными стандартами. Практику статистики ПИИ рекомендуется дополнить следующими показателями, получившими наибольшее признание за рубежом: количество аффилированных предприятий, добавленная стоимость, стоимость приобретенных товаров и услуг, как наиболее интересными не только для анализа структуры ПИИ, но и с точки зрения потенциального иностранного инвестора.

- Учет новых отраслей промышленности, появляющихся в структуре мировой экономики, связанных не только с появлением отраслей промышленности, вовлеченных в производство передовых технологий, но и обусловленных ростом и разнообразием сфер обслуживания.

- Расширение информационной базы статистики ПИИ за счет развития дополнительных статистических систем: статистики аффилированных предприятий, статистики ТНК, статистики слияний и поглощений.

Второе направление касается рекомендаций в области организационных проблем, связанных со статистикой ПИИ. В этом направлении рассматриваются следующие возможности:

Использование предварительных данных (отчетов) с целью повышения своевременности информации по ПИИ.

- Совершенствование структуры источников данных за счет использования опросов предприятий в качестве источника данных по ПИИ.

- Усиление международного сотрудничества в рамках статистики ПИИ за счет большей интеграции России в процесс обмена информацией о сделках по ПИИ между странами.

- Совершенствование структуры статистического управления ПИИ за счет создания децентрализованной статистической системы, предусматривающей создание специализированных статистических структур по ПИИ.

Внедрение в современных условиях в практику хотя бы части из рассмотренных направлений позволило бы существенно улучшить качество российской статистики ПИИ за счет более полного охвата данных, своевременности их предоставления, актуальной степени детализации, востребованной активными пользователями статистики ПИИ - иностранными инвесторами.

В рамках предметной области исследования - статистического анализа прямых иностранных инвестиций - можно выделить следующие результаты:

4. Исследованы тенденции структуры и динамики ПИИ в общероссийском и региональном разрезе, что позволило количественно определить изменения в структуре с учетом мотивов иностранных инвесторов.

В современных условиях процесс формирования рыночной экономики характеризуется не только существенным ростом объема ПИИ, но и возрастанием роли иностранного капитала в формировании национальных экономик и обеспечении экономического роста стран.

При анализе данных о движении ПИИ в Российскую Федерацию обращают на себя внимание две основные тенденции.

Во-первых, это стремительный рост притока иностранного капитала в российскую экономику. Впервые в отчете ЮНКТАД Российская Федерация появляется в списке крупнейших получателей ПИИ в 2004 году (Россия занимает 15-место: на этот момент общий объем ПИИ в РФ составлял 2,08 % от общемировых потоков ПИИ см. рис. 1).

годы

■Китай ——Российская федерация ——Великобритания -США

Источник: иКСТАОЯТАТ, 1992-2013, рассчитано автором.

Рисунок 1 - Доля Российской Федерации, Китая, США и Великобритании в общемировом объеме ввезенных ПИИ

Однако уже в 2007-2008 г. доля ПИИ, приходящих в РФ, увеличилась практически в два раза и составила порядка 4,3% (максимально достигнутое значение за анализируемый период) общемирового потока. В 2012 году приток ПИИ в экономику нашей страны составил порядка 3,8% общемирового потока. Действительно, приведенные цифры дают основания для оптимизма: несмотря на кризисные явления в мировой экономике, сохраняются положительные тенденции в динамике показателя притока ПИИ в РФ. Тем не менее, более детальное изучение исследуемой динамики выявляет достаточно сложную картину движения иностранного капитала на российскую территорию. Так, если сравнить темпы прироста ПИИ на душу населения России и некоторых стран мира за 1992-2012 гг., то результат будет выглядеть несколько по-иному (рис. 2).

доля США/чел.

—Бразилия —Китай Чехия -Венгра

—Польша -Румыния -Рос<ня -Турция

Источник: UNCTADSTAT, 1992-2013, рассчитано автором.

Рисунок 2 - Динамика ПНИ на душу населения некоторых стран мира

По показателю объема ПИИ в расчете на душу населения в 2008 году (пиковое значение Россия - 524 USD) такие страны, как Чехия и Польша, заметно превосходят российские показатели (Венгрия - 737 USD, Чехия - 622 USD, Румыния - 644 USD, Польша -388 USD). Именно в этот период Россия упустила возможность привлечения иностранных инвесторов после очередного мирового финансового кризиса и свои позиции усилили вышеназванные страны, которые приняли на себя основную долю ПИИ среди стран с

переходной экономикой. Таким образом, несмотря на большие абсолютные значения иностранных инвестиций в Россию, страны Центральной и Восточной Европы пока остаются приоритетными целями для иностранных инвесторов.

Второй основной тенденцией при анализе ПИИ в Российскую Федерацию является несущественная их доля по отношению к валовому продукту страны.

Несмотря на цикличность процессов развитая мировой экономики, доля ПИИ в ВВП за последние 20 лет в целом в мировой экономике выросла более чем в 5 раз (1992 -0,7%, 20073,8%). Наиболее интенсивно этот процесс протекает в странах с переходной экономикой, где эта доля выросла в 26 раз (1992-0,2%; 2008 - 5,2%). Россия является типичным представителем группы стран с переходной экономикой: доля ПИИ в ВВП выросла в 20 раз (1992 - 0,2%; 2008 - 4,5%). Но тем не менее присутствует существенный разрыв по данному показателю между Россией и группой стран с переходной экономикой (рис. 3).

%

О —I—1—1—,—,—,—|—,—г—1—I—1—1—1—>—г-1—1—1—1—1

1992199419961998 20002002 2004 2006 20082010 2012

■Доля ПИИ в ВВП в целом по мировой экономике, %

Доля ПИИ в ВВП для переходных экономик {исключая РФ),% Доля ПИИ в ВВП для РФ.%

Источник: ШСТЛОБТАТ, 1992-2013, рассчитано автором.

Рисунок 3 - Доля ПИИ в ВВП в мировой экономике, для стран с переходной экономикой, для Российской Федерации

Весьма интересными представляются результаты структурного анализа основных инвесторов в РФ. Относительно устойчивый инвестиционный поток сохраняется на протяжении всего анализируемого периода из Германии, Великобритании, Швейцарии, Франции, Кипра и Нидерландов. Причем Кипр, а также Виргинские острова и Люксембург в качестве стран-инвесторов рассматривать следует с осторожностью, т.к. эти инвестиционные потоки представляют собой репатриацию капитала из оффшорных зон, поэтому фактически данные страны не являются прямыми инвесторами. При рассмотрении структуры ПИИ также осторожно следует относиться и к инвестициям из Нидерландов (их удельный вес в структуре составлял около 10%) в связи с тем, что указанные капиталовложения в самих Нидерландах в качестве имеющих нидерландское происхождение не рассматриваются, т.е. их можно признать схожими с инвестициями из международных оффшорных зон. Таким образом, на долю ПИИ из экономически развитых и обладающих передовыми технологиями производства и управления, а также опытом инновационной деятельности экономик приходится порядка 30 % в 2005 году и около 40 % в 2008-09 годах. В 2011 г. эта доля достигает 67% за счет резкого увеличения инвестиций из Швейцарии. Однако в полном объеме инвестиции из Швейцарии

16

относить к прямым нужно также осмотрительно, так как на территории этой страны располагается около 35 свободных торговых зон. На сегодняшний день эта страна является безусловным лидером в Европе в конкурентной борьбе за иностранные инвестиции, обладая мощнейшим оффшорным сектором и льготным налогообложением, поэтому частично инвестиционные потоки из этой страны являются реинвестированными доходами российских предприятий. Примечательно, что до 2005 года в структуре основных стран-инвесторов присутствовали США, Швеция, Япония, а США даже являлись лидером по объему ПИИ в РФ (в 2005 году их доля 27,9 %, в 2000 -14,6 %). Тем не менее после 2005 года эти страны не попали в состав 10 крупнейших стран-инвесторов России. На сегодняшний день крупнейшими постоянными инвесторами России являются Великобритания и Германия.

Анализ отраслевой структуры ПИИ также не вызывает явного оптимизма. Так, до 2003 года преобладали инвестиции в топливную, нефтедобывающую и нефтеперерабатывающую промышленность. Их доля в общем объеме ПИИ составляла не менее 30%. Однако начиная с 2003 года стали более активно осуществляться инвестиции, целью которых являлось обеспечение доступа инвесторов к внутренним рынкам сбыта В этот период начинает возрастать доля обрабатывающих производств, которая в 2012 году составила 31,9%. В основном рост в этом секторе обусловлен инвестициями в металлургическое производство, производство кокса и нефтепродуктов, пищевое и химическое производство, но и среди этих инвестиций большинство представляли собой компании, созданные для снижения таможенных барьеров. Обращает на себя внимание резкий скачок доли финансового сектора (до 45,6 %), произошедший в 2010 и продолжившийся в 2011-2012 гг. До этого периода доля вложений иностранных инвесторов в данный сектор экономики колебалась около 3-5 %. Однако утверждать о наличии положительной тенденции здесь явно преждевременно. Если говорить о самых эффективных видах ПИИ, - инвестициях, связанных с вложениями в высокотехнологичные производства, - то доля эт>тх инвестиций весьма незначительна. Такой важнейший сектор российской экономики, как научные исследования и разработки, практически совсем не является реципиентом ПИИ.

Весьма интересными представляются результаты анализа отраслевой структуры ПИИ с учетом мотивов вложения инвесторов, рассматриваемых в рамках эклектической парадигмы Даннинга и ее модификаций1.

1) ПИИ, осуществляемые в рамках мотива «поиск ресурсов», обусловлены поиском природных ресурсов, энергии, дешевой рабочей силы без привязки к производительности труда

2) К ПИИ, осуществляемым в рамках мотива «поиск рынков», относятся инвестиции, в результате которых компания получает возможность поставлять товары и услуги на внутренний рынок страны-реципиента и рынки сопредельных стран.

3) Под ПИИ, осуществляемыми в рамках мотива «поиск эффективности», понимаются инвестиции, нацеленные на приобретение или тиражирование нематериальных активов, основанных на интеллектуальной собственности.

1 При определении мотивов инвестирования использовался подход предложенный в работе Пеетова 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.

Если придерживаться гипотезы, что мотиву «поиск ресурсов» соответствуют инвестиции в низкотехнологичные, среднетехнологичные, а также экспортно-ориентированные отрасли2; мотиву «поиск рынков» соответствуют инвестиции во внутренне-ориентированные отрасли; мотиву «поиск эффективности» соответствуют инвестиции в высокотехнологичные и средне-высокотехнологичные отрасли3 со значимой долей экспорта в продажах, то структура ПИИ в Россию в зависимости от мотивов иностранных инвесторов будет выглядеть следующим образом (табл. 1):

Таблица 1 - Доля прямых иностранных инвестиций в РФ _в зависимости от мотива инвестирования, %_

Годы Мотив инвестирования

«Pecvpcbi» «Эффективность» «Рынок»

2003 32 1 67

2004 59 3 38

2005 34 3 63

2007 32 1 67

2008 31 2 66

2009 27 2 71

2010 32 2 67

2011 24 2 74

2012 34 2 64

Данные табл. 1 показывают, что вопреки бытующему мнению инвестиции, связанные с поиском ресурсов, не занимают лидирующей позиции в структу ре мотивов инвесторов. На их долю за исключением всплесков приходится порядка 30%. На основании этого можно заключить, что этап вхождения «ресурсных» инвесторов и собственно раздела ресурсов уже завершен. На территории РФ на данный момент доминируют инвестиции, в результате которых компании могут получить доступ к внутренним и пограничным рынкам. Доля инвестиций, осуществленных на основании этого мотива, составляет в среднем 64%. Отчасти это объясняется быстрым ростом потребительского спроса и доходов населения, сопутствующей слабой конкуренцией со стороны местных производителей. Тем не менее на протяжении всего анализируемого периода доля ПИИ, связанная с приобретением или тиражированием технологических активов, остается несущественной.

5. Проведено комплексное статистическое исследование дифференциации и асимметрии межрегиональных различий ПИИ, позволившее выявить закономерности их изменения и причины, обуславливающие неравномерность развития субъектов РФ.

Одной из важных проблем регионального статистического исследования ПИИ является анализ дифференциации и асимметрии межрегиональных различий ПИИ. Актуальность этого направления статистического исследования объясняется двумя основными причинами.

Во-первых, Россия имеет сложное ацминистративно-терр1ггориальное деление. Для подобных сложных экономических систем обычно свойственны разобщенность действий элементов такой системы и противоречивость развития ее отдельных элементов. С точки зрения

1 По классификации OECD Science. Technology and Industry Scoreboard

1 По классификации OECD Science. Technology and Industry Scoreboard.

статистического анализа все вышесказанное существенно усложняет анализ факторов и тенденций экономического развития страны в целом с учетом неравномерности развития ее субъектов.

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 ПИИ не является исключением. Для преодоления сложившихся негативных тенденций в развитии регионов требуется разработка соответствующей стратегии, основой которой должны являться объективные статистические исследования, служащие информационно-аналитической базой дня принятия объективных управленческих решений в отношении иностранных инвестиций.

Таким образом, проблема исследования дифференциации прямых иностранных инвестиций приобретает для России особую актуальность. Исследование проводилось с 1996 по 2012 гг. по 80 субъектам РФ.4

За период с 1996 по 2012 гг. объем ПИИ в российскую экономику увеличился в 7,6 раза. Однако эта общая усредненная и положительная тенденция включает в себя разнообразные тенденции развития регионов как позитивные, так и негативные. Так, если проанализировать тенденции регионов, устойчиво получающие ПИИ (значение ПИИ для которых в течение всего анализируемого периода было больше 0, а темп роста больше 1 %), то можно прийти к следующим выводам.

За период с 1996 по 2002 годы основной вклад в формирование ПИИ страны обеспечивали максимум три региона Доля остальных регионов была несущественна: значение медианы не превышает 0,3%, а это означает, что на долю половины субъектов Российской Федерации приходится меньше 1% общего объема ПИИ. Таким образом, Москва, Московская и Сахалинская области фактически формируют тенденцию общероссийского показателя ПИИ. Средняя суммарная доля этих регионов за анализируемый период составила порядка 59 % общероссийского объема ПИИ. Наиболее «контрастными» регионами, имеющими нестабильные инвестиционные потоки в данном периоде, являлись: г. Москва (разрыв между максимальным и минимальным значением доли в ПИИ составил 35,35 %), Сахалинская область (22,24%), Краснодарский край (21,08%), Московская область (16,22%), г. Санкт-Петербург (5,63 %). Анализ среднего удельного веса потоков ПИИ в регионы позволяет с уверенностью констатировать отсутствие правомерности бытующего в экономической литературе мнения, что «сильные соседи» должны способствовать экономическому развитию «слабых». В данном случае подобного синергетического эффекта не наблюдается. Возможно, что именно в этот период потенциал «сильных» частично формировался и за счет потенциала «слабых» регионов: за счет мобильного перемещения более профессиональной части экономически активного населения. Еще одним объяснением данной тенденции может бьггь слабая инвестиционная политика государства в предшествующие годы, поскольку, как известно, результаты существующей инвестиционной политики способны проявить себя не сразу, а лишь по

4 Всего в состав РФ в 2012 г. входило 83 субъекта после объединения 1 марта 2008 г., однако 3 автономных округа из 4-х (кроме Чукотского АО), входят в состав других субъектов РФ, являясь одновременно самостоятельными субъектами РФ -анализируются вместе с регионом, в который входят.

прошествии определенного времени, когда инвестор убедится, что это реализация не спонтанной, а последовательной политики в рамках общей стратегии развития страны.

Если обратиться к анализу данных о доле регионов в общем объеме ПИИ за 2003-2012 гг., то на долю все тех же трех регионов лидеров в среднем в этот период приходится также порядка 60%, а значения медианы не превышают 0,35 %. Вместе с тем динамика доли ПИИ в рамках анализируемого периода имеет свои особенности. Так, несколько снижается дисперсия рядов: если в период с 1996 по 2002 годы значения дисперсии колеблются в районе 40, то с 2003 по 2012 годы среднее значение дисперсии около 20. Наиболее «контрастными» регионами за 20032012 гг. по-прежнему являлись г. Москва, Сахалинская, Московская область, г. Санкт-Петербург. К этим регионам присоединились Омская, Липецкая, Тюменская, Калужская и Челябинская области. Это свидетельствует об осуществлении крупных, но разовых инвестиционных проектов иностранных инвесторов в этот период. Средний удельный вес регионов РФ, являющихся постоянными реципиентами ПИИ, в течение исследуемого периода практически не изменился. Общий анализ разрывов между максимальным и минимальным значением доли субъекта РФ в общем объеме ПИИ позволяет прийти к выводу, что диапазон колебаний в основной массе регионов снижается.

Проведенный анализ пространственной структуры распределения ПИИ на душу населения позволил выявить 4 устойчивые группы по объему ПИИ (табл. 2).

Таблица 2 - Структура объема ПИИ в РФ по группам ПИИ на душу населения

с 1996 по 2012 годы, %

Годы

Группа о. г- Оч ОО ел о\ о а о N О 3 в о о а го 00 о ©\ о о

- - - - м п П Г, (Ч N п М N N N «ч «

1 группа (пиковые притоки) 66,0 58,0 70.9 78,0 66.8 61,7 78,9 78,1 75,7 54,0 76,3 71,5 59,3 73,9 68.0 37,8 52,5

2 группа (средние приток») 24,8 31,2 23,7 16,5 25.2 30,2 16,4 16,2 17.0 39,6 16,7 20,4 30,1 15,4 18,5 48,2 36,5

3 группа (устойчивые слабые притоки) 8,9 10,4 5.0 5,0 7,7 7,7 4,1 5,2 6.9 5,8 6,6 7,9 10,4 10,6 13,2 13,8 10,9

4 группа (несущественный приток) 0,3 0.4 0.5 0,4 0,4 0.5 0,5 0,4 0.4 0,6 0.4 0,2 0,3 0,2 0,3 0,2 0,1

ИТОГО 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

В связи с тем, что основной поток ПИИ имел существенные изменения в течение анализируемого периода, то для определения границ групп были использованы плавающие ориентиры, отражающие перераспределение ПИИ в соответствии с общей тенденцией.

Состав первой группы весьма интересен. К ней устойчиво относятся территории, имеющие исторически сложившиеся конкурентные преимущества следующего характера: исторически сложившиеся финансовые центры (г. Москва, Московская область, г. Санкт-Петербург), сырьевые регионы, среди которых наибольший объем инвестиций получает Сахалинская и Тюменская область; регионы с выгодным транзитным положением (например, Ленинградская область и регионы, связанные с реализацией проекта Ямал-Европа). В целом на долю первой группы (4-12% общей численности регионов) приходилось порядка 37,8-78,9 % общего объема ПИИ.

Основную массу по количественному составу (более 70% всех регионов-реципиентов ПИИ) представляют группы 2 и 3, однако объем ПИИ, приходящихся на их долю в сумме составляет всего лишь порядка 30-40% общего объема.

Состав группы регионов-аутсайдеров (группа 4) достаточно устойчив: Кировская область, Республика Марий Эл, Республика Дагестан. Алтайский край, Республика Адыгея. Ханты-Мансийский автономный округ — Югра, Еврейская АО, Красноярский край. Ивановская область. На их долю приходится менее 0,5% от общего объема ПИИ. Тем не менее следует отметить и положительные тенденции: начиная с 2005 года происходит резкое сокращение количественного состава этой группы (с 28,75 % в 2004-2005 до 8,75% в 2012 году) и перемещение многих регионов в группы 2 и 3.

Кроме того, на протяжении всего периода 5 регионов не представляли для иностранных инвесторов никакого интереса: Республика Ингушетия, Кабардино-Балкария, Карачаево-Черкессия, Чеченская республика и Республика Алтай. В Республиках Бурятии, Дагестан и Тыве несущественные объемы ПИИ стали наблюдаться лишь начиная с 2008 года, в Чукотском автономном округе - 2009, а в Калмыкии - с 20! 2 года. Разовые всплески наблюдались в Республике Северная Осетия-Алания, Республике Марий Эл.

Таким образом, ПИИ сосредотачиваются преимущественно в столичной агломерации, а также в сырьевых регионах и крупных индустриальных центрах. Подтверждает гипотезу о существующей дивергенции потоков ПИИ в регионы РФ также динамика коэффициента Джини (рис. 4).

§0.75

093 0.93 0,93

.88

■ С учетом регионов, приток пШ1 в которы»Л>ыл нулевым пли не регистрировался Без учета регионов, приток ПИН в которых был нулевым или не регистрировался

Рисунок 4 - Динамика значений коэффициента Джини по показателю ПИИ на душу населения в РФ в 1996-2012 гг.

На протяжении всего анализируемого периода коэффициент Джини демонстрировал высокие значения. Наибольшее значение коэффициента Джини приходится на 2003-2005 годы (0,93), наименьшее - на 2012 (0,71). Начиная с 2006 года прослеживается незначительная тенденция к выравниванию показателя, что можно считать положительным сигналом, однако качественного изменения пока не наблюдается.

Б. Предложен методологический подход к исследованию устойчивости роста ПИИ в регионах Российской Федерации, позволяющий оценить характер изменения элемента (региона) относительно общей тенденции развития системы.

Анализ устойчивости роста потоков ПИИ был выполнен на основании предлагаемого автором методического подхода, в рамках которого статистический анализ устойчивости роста ПИИ следует проводить с учетом зависимости общей тенденции системы от тенденций изменения ее элементов. Оценка устойчивости роста показателя включала два направления: оценку степени колеблемости и оценку устойчивости тенденции роста.

Для оценки степени колеблемости использовался коэффициент устойчивости динамического ряда. Для оценки устойчивости тенденции роста наиболее целесообразным представляется использование методов ранговой корреляции, в частности коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Применительно к целям, поставленным в рамках данного исследования, развитие каждого элемента системы (региона) рассматривалось по отношению к способности преодолевать депрессию и прогрессировать в рамках общей тенденции системы. В связи с этим в ходе анализа, помимо классической модели расчета коэффициента Спирмена (модели устойчивого роста), предлагается использовать модель относительного роста, согласно которой анализируемая динамика сравнивается с динамикой мировой экономики.

Резюмируя результаты данного этапа исследования, можно отметить, что за период с 1996 по 2002 годы устойчивая тенденция роста ПИИ отсутствовала, и динамика ПИИ в России существенно зависела от разовых крупных проектов, как правило реализуемых на уровне межнациональных соглашений.

Совершенно иные тенденции можно отметить в ходе структурного анализа за период с 2003 по 2012 годы. В рамках данного периода основной удельный вес смещается в группу, для которой характерна высокая устойчивость тенденции роста и высокая устойчивость динамического ряда По объему ПИИ на долю данной группы приходится от 37,05% в 2012 году и до 80,37% в 2007 году. Частично это объясняется тем, что в данную группу переместились финансовые центры страны (г. Москва и Московская область), а также Сахалинская область. По количественному составу в данную групп)' только входит 10,61 % всех исследуемых регионов. Безусловно, общую тенденцию группы объясняют 3 выделенных выше субъекта РФ, однако на момент инвестиционного пика можно было отметить, что темпы прироста в других регионах, входящих в состав группы, существенно превышали темпы прироста этих субъектов РФ. Таким образом, произошедшее смещение ПИИ в группу с устойчивой тенденцией роста следует относить к разряду положительных тенденций с большой осторожностью. Если в 1996-2002 гг., в рамках данной группы начинают формироваться достаточные потоки ПИИ (даже если исключить из этой группы г. Санкт-Петербург и Ленинградскую область), то в 2003-2012 тт. без учета г. Москвы, Московской и Сахалинской областей объем ПИИ, генерируемый в рамках группы, является, к сожалению, несущественным. Так. в 1996-2002 гг. максимальное значение процента ПИИ, обеспечиваемого устойчивым ростом, наблюдается в 2000 году и достигает 29,2%. В период с 2003-2012 годы этот показатель существенно снижается: в 2008 году этот показатель вырос до 8,0% (максимальное значение), а в 2012 составил 1,8% общего роста 11ИИ (рис. 5).

85,0 %

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Я Процент ПНИ, обеспечиваемый устойчивым ростом, без учета г.Москва, годы

Московской области Сахалинской области ■ Процент ПИИ. обеспечиваемый устойчивым ростом

Рисунок 5 - Процент объема ПИИ в РФ, обеспечиваемого устойчивым ростом

за 2003-2012 гг.

Таким образом, можно прийти к заключению, что основная масса ПИИ, поступающих на сегодняшний момент в РФ. не обеспечивается устойчивым ростом, следовательно, утверждать о завершении стадии активного размещения инвесторов пока преждевременно.

В области методологии комплексного статистического анализа инвестиционной привлекательности регионов РФ с точки зрения иностранных инвесторов автором были получены следующие результаты:

7. Разработана методология комплексного статистического исследования дифференциации регионов РФ по уровню инвестиционного потенциала с применением методов изучения зависимостей в пространстве главных компонент и многомерной классификации на основе системы показателей, адаптированной с учетом международной практики, позволяющая статистически обоснованно разделить совокупность регионов РФ на классы, в пределах которых иностранные инвесторы могут иметь сходные предпочтения, что дает возможность проведения репликации успешного опыта реализации инвестиционной политики в отношении иностранных инвесторов в рамках выделенных классов.

В современной статистической науке по вопросам исследования факторов, формирующих инвестиционную привлекательность территорий, существует достаточно большое число научных работ, что подтверждает не только ее актуальность, но и дискуссионностъ. Однако проанализировать результаты большинства этих методик на содержательном уровне практически невозможно, в связи с тем, что перечень показателей и собственно методики оценки являются закрытыми для пользователей их разработчиками. Такая ситуация делает практически невозможным сопоставление полученных результатов, что в свою очередь затрудняет принятие инвестиционных решений. Таким образом, именно отсутствие единой общепринятой методики вызывает появление новых методик и постоянного уточнения их методических позиций.

Наиболее системным и перспективным исследованием в данном направлении представляется цикл работ авторского коллектива И. Ройзмана, А. Шахназарова, И. Гришиной, согласно которому инвестиционная привлекательность региона формируется

двумя комплексными факторами: инвестиционным потенциалом региона и региональными инвестиционными рисками (инвестиционным климатом).

Инвестиционный потенциал региона - совокупность объективных экономических, социальных и природно-географических свойств региона, имеющих высокую значимость для привлечения инвестиций в основной капитал региона В этом случае со статистической точки зрения инвестиционный потенциал является количественной характеристикой, учитывающей основные макроэкономические индикаторы, насыщенность территории факторами производства, а также потребительский спрос населения.

Региональные инвестиционные риски - неспецифические (некоммерческие) риски, обусловленные внешними по отношению к инвестиционной деятельности факторами регионального характера. К таким факторам относится в первую очередь социально-политическая обстановка в регионе. Согласно рассматриваемому подходу, совокупность определенных факторов, свойственных для конкретного региона, способствующих снижению этих рисков, представляет собой инвестиционный климат региона.

Автором предлагается соотнести данный подход с принципами международной оценки, разработанными в рамках методики расчета инвестиционной составляющей индекса глобальной конкурентоспособности стран и при оценке инвестиционной привлекательности регионов РФ использовать двухвекторную статистическую модель, включающую в себя оценку инвестиционного потенциала и инвестиционного климата региона.

Одной из основных задач и проблем данного этапа исследования являлось определение состава показателей, отражающих влияние выделенных групп факторов. Поскольку по ряду причин невозможно включение в статистическую модель всех показателей, выдвинутых в первоначальной гипотезе, возникла задача их априорной оценки и отбора. Из всей совокупности были отобраны те показатели, которые отвечали следующим условиям.

В первую очередь показатель должен рассматриваться как возможность отражения изменения фактора, характеризующего инвестиционную привлекательность региона Однако, учитывая, что в данной работе речь идет об инвестиционной привлекательности с точки зрения иностранного инвестора, то при выборе показателей первоначально следует опираться на те, которые присутствуют и признаны в международной статистике и которые являются ориентирами для принятия решений об инвестициях в ту или иную страну. В этом случае представляется целесообразным при разработке системы показателей, отражающих инвестиционный потенциал региона, базироваться на структуре показателей инвестиционной составляющей индекса глобальной конкурентоспособности стран5, максимально адаптируя к данному набору покшателей данные официальной российской государственной статистики6, что обеспечило бы доступность, надежность и сопоставимость данных, а также больший горизонт расчетов. В результате был сформирован следующий состав статистических показателей, отражающих, согласно предлагаемой методике, инвестиционный потенциал региона (рис. 6).

* Индекс глобальной конкурентоспособности представлен в ежегодных отчетах Всемирного экономического форума ВЭФ с 2004 года.

6 В качестве статистической базы были использованы ежегодные отчеты Росстэта «Регионы России».

ИНВЕСТИЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ

шАх

Макро- и микроэкономические факторы

а.

Блок 1 «Общие эк ономич е ские показатели»

- Доходы/расходы консолидированных бюджетов субъектов

-Индекс

потребительских цен

Oi);

- Вклады (депозиты) юридических и физических лиц в рублях^]), привлеченные кредитными организ ациями;

- Емкость внутреннего рынка

О*);

- Оборот розничной торговли (в фактически действ ов авших ценах) (т»5);

- Объем экспорта

Об);

- Распределение действующих кредитных организаций и филиалов (г»15 )

Блок 2 «Товарный рынок»

- Число предприятий и организаций (г?);

- Стоимость основных фондов отраслей экономики (у$);

- Доля импорта в ВРП 09);

- Реально располагаемые денежные доходы населения (гц)

Блок 3 «Рынок труда»

- Среднемесячная номинальная

з ар аб отная плата

Он);

- Среднегодовая численность занятых в экономике (Гц);

- Численность экономистки активного населения (г^);

- Численность безработных

Он)

Блок 4 «Технологическое обновление и инновации»

- Уровень износа ОФ

OiJ;

- Удельный вес организаций, осуществлявших те хнологиче ские инновации в общем числе организаций

Оп);

- Внутренние затраты на научные исследования и разработки (t»ig);

- Поступление патентных заявок и выдача охранных документов (г 19);

- Число используемых передовых

пр ошв одств енных технологий (гщ)

Блок 5 «Социальная сфера»

- Заболеваемость на 1000 человек населения (т>ц);

- Коэффициенты младенческой смертности (гц);

- Численность обучающихся

о бще о бр аз ов ательн ых учреждений

- Число

него судар ств енных высших учебных заведений, на начало учебного года (г^,!);

- Число

государственных высших учебных заведений, на начало года (г 14. ¿);

- Удельный вес населения с денежными дохо дами ниже величины прожиточного минимума б общей численности населения региона (у 15);

- Демографическая нагрузка (г^)

Рисунок 6 - Система показателен, отражающих инвестиционный потенциал регионов РФ

Для дальнейшего анализа инвестиционного потенциала субъектов РФ, чтобы не исключать взаимно коррелирующие переменные из системы анализа и усилить регулярную

25

составляющую в динамических рядах, была использована процедура снижения размерности исходного пространства данных с использованием метода главных компонент. Следует отметить, что на данном этапе этот метод используется как самостоятельный инструмент, позволяющий выявить особенности формирования инвестиционного потенциала регионов РФ, так и в качестве вспомогательного инструмента предварительной свертки данных.

Для сохранения логики исследования методом главных компонент в каждом из выделенных блоков показателей были выделены компоненты - синтетические показатели, построенные как линейная функция от исходных переменных. Вращение осей в данном случае не применялось, поскольку его использование (метод Уаптах) не приводило к улучшению интерпретации результатов. Исследование проводилось для 80 субъектов РФ за 13 лет (с 2000 по 2012 годы) по 26 выделенным показателям. В 2000-2012 годах в общей сложности было выделено 11 главных компонент, при этом сохраняется их количество и структура в каждом исследуемом году (табл.3)7.

Таблица 3 - Основные признаки, определяющие частные обобщенные индикаторы инвестиционного потенциала регионов РФ в 2012 г.

Синтетические категории Частные обобщающие показатели Исходные признаки, определяющие главную компоненту Процент объясненной дисперсии в синтетической категории

Общие экономические показатели Уровень экономического развития региона - (Лл) "Ъ^З, "4- "15 67

Инфляция - (Д.з) 15

Товарный рынок Интенсивность местной конкуренции - (fj.i) 50

Степень открытости рынка -(/и) 36

Рынок труда Занятость (fj.i) "12, "11, "14 19

Уровень заработной платы - (Уз.з) "11 79

Технологическое обновление и инновации Инновации - (A i) "17, "19, "20. 56

Технологическое обновление "lt,"li 22

Социальная сфера Образование -Оз.i) "23, "24.1, "2« 40

Социальное бремя -(Л л) "24, "21- 18

Уровень бедности - (Лл) "22, "25 16

Следует отметить устойчивость полученных результатов как в динамике, так и в структуре. При этом предлагаемая структура показателей объясняет в среднем по 13-ти исследуемым периодам 81,6% вариаций исходных данных, сохраняя высокий уровень анаигтнчности в связи с заданным заранее смысловым выделением главных компонент и устойчивой постоянной структурой (рис. 7).

7 Выбор периода анализа был обусловлен тем, что начиная с данного периода набор показателей, отражающих инвестиционный потенциал региона согласно модели исследования, и методика их расчета принципиально не изменялись.

Блок 1 «Общие экономические показатели»

Блок 2 < Товарный рынок»

Блок 3 « Рынок труда»

■Блок 4 «Технологическое обновление и инновации»

Блок 5 «Социальная сфера»

■В среднем по году

■Автоматическое разбиение главных компонент

Рисунок 7 - Процент объясненной дисперсии главными компонентами

Если сравнивать полученные результаты с автоматическим определением структуры показателей, реализуемым в рамках модуля системы SPSS, то предлагаемое решение позволяет достичь 82,9 % объяснения вариации исходных данных при разном количестве выделенных главных компонент (от 5 до 7) и существенными различиями в их структуре, а это в свою очередь существенно снижает уровень аналитичности такой модели

Дальнейшая интерпретация полученных факторов позволила сделать следующие выводы.

Блок 1 «Общие экономические показатели». Основной вклад в объяснение общей дисперсии приходится на компоненту (в среднем порядка 74%), которую можно интерпретировать как уровень экономического развития региона. Она наиболее тесно связана с такими показателями, как «доходы/расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ», «вклады (депозиты) юридических и физических лиц в рублях, привлеченные кредитными организациями» и «емкость внутреннего рынка». Вторая главная компонента в рассматриваемом блоке, интерпретируемая как «Инфляция», тесно связана с показателем «индекс потребительских цен». Эта компонента в среднем объясняет 15% общей дисперсии признаков блока.

Блок 2 « Товарный рынок» также представлен двумя главными компонентами. Первую компоненту можно охарактеризовать как «Степень местной конкуренции», она объясняет в среднем 47% дисперсии блока и тесно связана с показателями «число предприятий и организаций» и «стоимость основных фондов отраслей экономики, млн руб.». Вторая компонента, которая отражает степень открытости внутреннего рынка, наиболее тесно связана с показателем «доля импорта в ВРП,%». Средний вклад в объяснение общей дисперсии по блоку - 27%.

Первую главную компоненту Блока 3 «Рынок труда» можно охарактеризовать как «Уровень заработной платы», и она тесно связана только с одним показателем -«среднемесячной номинальной заработной платой». Эта компонента объясняет более 60% общей дисперсии признаков по блоку. Вторая компонента очень тесно связана с оставшимися показателями блока. Эту компоненту условно можно назвать «Занятость». Она объясняет порядка 30% общей дисперсии признаков по блоку.

Блок 4 «Технологическое обновление и инновации» так и распался на две главных компоненты, полностью соответствующие названию самого блока: компоненту, характеризующую технологическое обновление и компоненту, характеризующую инновации. Соответственно первая компонента показала тесную связь с показателем «уровень износа основных фондов», а вторая компонента с показателями «внутренние затраты на научные исследования и разработки», «поступление патентных заявок и выдача охранных документов», «число используемых передовых производственных технологий». Однако вклад в объяснение общей дисперсии компоненты «Технологическое обновление» практически в 2 раза превышает вклад компоненты «Инновации» и в среднем составляет 53%.

Блок 5 «Социальная сфера» представлен тремя главными компонентами. Первую компоненту можно охарактеризовать как «Образование». Вторую условно можно назвать «Социальное бремя». Третий показатель можно условно назвать «Уровень бедности», так как он показал связь с показателями, характеризующими смертность и бедность. Весьма примечательным является то, что наибольший вклад в объяснение общей дисперсии признаков вносит компонента «Образование». Средний процент ее вклада равен 40%. Следующей по проценту объяснения дисперсии является компонента «Социальное бремя». Ее средний вклад составляет 21%. И в наименьшей степени общая дисперсия объясняется компонентой «Уровень бедности» - около 16% дисперсии общей совокупности признаков.

Резюмируя вышесказанное, можно утверждать, что предлагаемая в данной работе модель построения главных компонент обладает более высоким уровень аналитичности с экономической точки зрения и сопоставимым уровнем достоверности. Поэтому далее на основании выделенных главных компонент была проведена многомерная классификация регионов РФ по инвестиционному потенциалу.

Первым этапом при построении многомерной классификации являлась агломеративная кластеризация для исследования структуры рассматриваемого множества и определения количества устойчивых кластеров регионов в пространстве выбранных показателей. Для этого был использован метод Варда. Однако четкий образ кластерного решения при визуальном анализе дендрограмм и частотных таблиц не сформировался, поэтому в данном случае при определении оптимального количества кластеров, кроме критерия размера кластеров и межкластерного расстояния, предлагается использовать несколько дополнительных критериев:

1) Критерий проверки равенства дисперсий (с помощью теста Левена проанализирована внутрикластерная дисперсия по изучаемым параметрам).

2) Критерий устойчивости решения (решение должно сохранять определенную степень устойчивости в динамике, т.е. за 13 анализируемых лет.)

3) Критерий интерпретируемости ("профили средних значений кластеров должны иметь существенные отличия).

Использование этих критериев позволило прийти к выводу, что при разбиении на 4 группы каждый полученный кластер обладает более «узнаваемым» образом - присущим именно ему значением различных показателей, по которому можно составить представление об особенностях формирования и развития инвестиционного потенциала региона

Похожие результаты по количеству группового разбиения были получены при кластеризации методом дальнего соседа. Однако сформированные в этом случае кластеры были трудно интерпретируемы, хотя и схожи по профилю средних значений.

На следующем этапе, согласно предложенной методологии исследования, была проведена кластеризация расширенным алгоритмом К-средних: ЕМ-алгоритмом кластеризации. Полученные результаты схожи с результатами, полученными иерархическими методами. Размеры кластеров соответствуют размерам, полученным методом Варда, но при этом методе кластергаации критерий Левена статистически значим для всех факторов без исключений на протяжении всего анализируемого периода. Тем не менее, хотя обе кластеризации достаточно четко сформировали «ядро» групп, результаты нельзя признать однозначно удавшимися, так как метод Варда показал себя более результативным при распознавании четких образов, а метод ЕМ - при распознавании перекрывающихся областей. Это связано с тем, что отслеживаемый Россгатом набор показателей, определяющий компоненты инвестиционного потенциала, не позволяет определить четко выраженные региональные кластеры из-за близких матричных расстояний между регионами. В этом случае классические методы не позволяют выявшъ четких границ между кластерами, и деление носит достаточно субъективный характер. Обычно исследователи в данном случае производят существенную «очистку» данных или прибегают к ранжированным значениям показателей. И тот и другой прием не позволяют говорить о качественно проведенной кластеризации. Поэтому в рамках данного исследования для решения этой задачи была применена методика кластеризации на основании комплексного использования иерархических и неиерархических методов, а также методов кластеризации с помощью нейронных сетей, что позволило не искажать исходное пространство данных и выполнить классификацию без потери исходных данных.

Бесспорным преимуществом использования нейронных сетей при решении поставленной задачи кластеризации является то, что они изначально были ориентированы на обработку многомерных данных. Для решения поставленной задачи был использован алгоритм многослойного перцептрона, поскольку практический опыт исследования как в рамках данной работы, так и в работах других авторов, показал, что сети, использующие механизм обучения или «натаскивания», лучше справляются с многомерными задачами, так как результаты кластеризации в этом случае не сильно определяются признаками, участвующими в данной кластеризации.

Одной из основных проблем использования алгоритма нейронных сетей является процедура обучения. В данном случае предлагается рассматривать кластеры, состоящие из устойчивых представителей, принадлежащих одной и той же группе в результате проведенных ранее обеих кластеризации, как типологические группы, которые характеризуются уникальным и устойчивым сочетанием характеристик, присущих инвестиционному потенциалу. Таким образом, регионы, формирующие «ядро» кластера можно рассматривать как обучающую группу в процессе работы нейронной сети. Объединяя результаты проведенных кластеризации методом Варда и ЕМ, в качестве обучающих были взяты регионы, для которых процент присутствия в одной и той же группе составил более 60% на протяжении анализируемых 13 лет. Остальные из однозначно определенных регионов были отнесены в тестовую группу. Неопределившиеся регионы были отнесены в группу валидации. Кластеризация проводилась по 11 главным

компонентам. Поскольку требование по соотношению размера выборки и набора исследуемых признаков выполнялось, то обучение завершилось успешно для всех регионов, кроме Чеченской республики (большое количество пропущенных данных в исходной выборке). Номер типичного кластера определялся по группе наибольшего пребывания. В данном случае критерий определения кластера пребывания как типичного - 7 из 13 анализируемых периодов. На основе проведенного кластерного анализа по данным с 2000 по 2012 гг. регионы РФ округа были разбиты на 5 кластеров, типичными представителями (13 раз были отнесены к данному кластеру из 13 анализируемых лет) которых являлись регионы, представленные на рис. 8.

КЛАСТЕРЫ ПО ИНВЕСТИЦИОННОМУ ПОТЕНЦИАЛУ

Кластер 1 «Лидеры 1»

Города:

- .Москва,

- Санкт-Петербург, Области: -Московская, -Тюменская

Кластер 2 «Лидеры 2»

Республики:

- Башкортостан,

- Татарстан, Края:

- Краснодарский,

- Пермский Области:

- Волгоградская,

- Иркутская,

- Кемеровская,

- Нижегородская,

- Новосибирская, -- Ростовская,

- Самарская,

- Саратовская,

- Свердловская,

- Челябинская

Кластер 3 «Типичные представ иге ли»

Республики:

- Адыгея,

- Мордовия,

- Северная Осетия-Алания,

- Чувашская Области:

- Астраханская,

- Белгородская,

- Брянская,

- Владимирская,

- Вологодская,

- Калужская,

- Кировская,

- Костромская,

- Курганская,

- Курская,

- Липецкая,

- Новгородская,

- Орловская,

- Пензенская,

- Псковская,

- Рязанская,

- Смоленская,

- Тамбовская,

- Тверская,

- Тульская,

- Ульяновская,

- Ярославская

Кластер 4 «Пр омышле нио развитые удаленные регионы»

Республики:

- Карелия,

- Коми,

- Саха (Якутия), Области:

- Архангельская,

- Сахалинская.

Кластер 5 « Отстаю щие»

Республики:

- Алтай,

- Бурятия,

- Калмыкия,

- Тыва,

- Хакасия, Края:

-3 аб айкапь ский Области:

- Амурская,

- Еврейская автономная.

Рисунок 8 - Типичные представители кластеров по инвестиционному потенциалу в РФ

2000-2012 гг.

Для сравнительной характеристики полученных типологических групп были рассчитаны средние значения показателей по кластерам за период с 2000 по 2012 гт. Для большей наглядности результатов было использовано логарифмическое шкалирование, т.к. классическая шкала затрудняла визуальную интерпретацию из-за высокой степени разброса полученных результатов. На рис. 9 приведены средние значения показателей в кластерах в 2012 году.

-ЬЛКТЦ) —— ¿кластер —1м«тф -4м<Пф 5 кластер

Рисунок 9 - Средние значения показателей в кластерах в 2012 году

За период с 2000-2012 гг. наблюдается достаточно устойчивая тенденция в диспропорциях показателей, характеризующих инвестиционный потенциал регионов РФ. Сильная дифференциация групп наблюдается практически по всем показателям, участвовавшим в анализе.

Первому кластеру («Лидеры 1») свойственны значения существенно выше среднего практически по всем анализируемым показателям. Этот кластер включал в себя регионы, преимущество которых связано с их расположением: финансовые и нефтяной центры страны. Это преимущество позволяют территориям самостоятельно обеспечивать ускорение темпов развития и увеличивать благосостояние населения.

Кластер 2 («Лидеры 2») самое яркое отличие данного кластера от кластера 1 существенно низкие значения по показателю «Доля импорта в ВРП, %». Кроме того, регионы данного кластера отстают от лидеров по показателям: объем экспорта; вклады (депозиты) юридических и физических лиц в рублях, привлеченные кредитными организациями; емкость внутреннего рынка; среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работающих в экономике; внугренние затраты на научные исследования и разработки; коэффициент демографической нагрузки; уровень износа основных фондов на начало года.

Третий кластер («Типичные представители») является самым многочисленным и включает в себя территории, основные показатели инвестиционного потенциала которых соответствуют среднероссийским. Регионам данного кластера свойственно существенное отставание по показателям, характеризующим технологические процессы и инновации, а также образование.

В четвертый кластер («Промышленно развитые удаленные регионы») вошли регионы Севера и Дальнего Востока. Этот кластер отличается значениями существенно выше среднего показателей: среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работающих в экономике. Коэффициент демографической нагрузки также находится ниже среднероссийских значений.

Пятый кластер («Отстающие») объединяет самые непривлекательные с точки зрения инвестиционного потенциала регионы РФ Для них характерно отставание по всем

показателям, кроме доли импорта в ВРП (значение данного показателя является существенно выше среднероссийского).

В целом, за рассматриваемый период (с 2000 по 2012 годы) 23 региона из 80 изменили свое положение. Из них 9 улучшили свое положение, 2 ухудшили, а 12 регионов продемонстрировали обратную миграцию. Однако эти перемещения не всегда были связаны с изменением значений самих исходных показателей, так как они отражают изменение этих показателей исходя из сравнения со среднероссийскими показателями.

Учитывая высокую устойчивость полученного кластерного решения по полной выборке, можно прийти к заключению, что результаты кластеризации можно признать классификацией. Предлагаемая классификация может являться основой для разработки дифференцированной региональной инвестиционной стратегии в отношении ПИИ, учитывающей специфику выделенных классов.

8. Определены методологические основы формирования системы качественных и количественных показателей, отражающих инвестиционный климат региона, и на основе непараметрических статистических методов проведено исследование зависимости между объемом получаемых регионом ПИИ. и выделенными показателями.

Одним из основных недостатков существующих методик оценки инвестиционного климата, на наш взгляд, является то, что оценка ведется с точки зрения абстрактного инвестора В то время как ,тля разных категорий инвесторов необходим свой подход к оценке, поскольку ожидания иностранных и национальных инвесторов могут быть принципиально различны. Несоответствие региональных инициатив ожиданиям потенциальных инвесторов существенно снижает их эффективность. Именно поэтому одной из задач исследования являлось исследование зависимости объема получаемых регионом ПИИ и факторов, определяющих инвестиционный климат региона с точки зрения иностранного инвестора.

Формирование статистической базы, определяющей инвестиционный климат регионов РФ, как уже отмечалось выше, ведется в соответствии с принципами международной оценки, разработанными в рамках методики расчета инвестиционной составляющей индекса глобальной конкурентоспособности стран и является частью двухвекторной статистической модели оценки инвестиционной привлекательности регионов РФ для иностранных инвесторов. В рамках предлагаемой модели в качестве гипотетически непосредственно неизмеряемых (скрытых) факторов, определяющих инвестиционный климат территории, выделены 4 основные группы. Каждый из этих факторов в той или иной мере связан с измеряемыми характеристиками - проявлениями этих факторов. Эти измеряемые характеристики были названы показателями-индикаторами (рис.10).

Сложность статистической оценки заключалась в том, что большинство показателей, отражающих проявление факторов, являлись качественными, которые в подавляющем большинстве методик измеряются с помощью методов экспертной оценки, что в свою очередь не только вносит некий субъективизм, но и подвергает сомнению сопоставимость результатов оценок разных лет, например, из-за разного состава экспертов. В рамках данной модели предлагается оценивать качественные показатели по связи между мероприятиями, направленными на их стимулирование (улучшение) и результативным признаком.

I

Институциональные факторы

Риски инвестирования

Инфраструктурные факторы

Совершенность бизнес-среды

Блок 1 Налоговое с тину лир о панне

- Льготы по налогам (хцХ'

- Льготное косвенное налогообложение 0*1.2);

Налоговые каникулы («1.3); Налоговые кредиты Ос^д); ■ Ускоренная амортизация^ 5); Инвестиционные скидки (л^.б); • Импортные льготы (х17);

- Экспортные льготы Осцз);,

- Наличие СЭЗ 0*1.9). Блок 2 Финансовое стимулирование

- Прямые субсидии на покрытие части капитальных расходов

Прямые субсидии на покрытие части услуг О^.г);

- Субсидированные займы 0с2

- Возмещение расходов на повышение квалификации рабочей силы О^д);

- Возмещение расходов на НИОКР 02.Б);

- Субсидирование банковских процентов 0*2

- Субсидирование уплаты облигационного займа 0*2.7);

- Гарантии на предоставляемые займы (Х2 ¿);

- Участие государственного капитала в инвестициях с высоким риском &2 ,9);

- Гарантированный экспортный кредит 02 >10);

- Государственные субвенции

(ыО;

- Бюджетные кредиты 0*2.12)"

- Обеспечение залогом обязательств (Х2.13);

- Льготные условия пользования недвижимостью 0*2.14)-Блок 3 Качество административного процесса

- Создание организационных структур по поддержке инвест, деятельности 0*зл),

- Содействие в сопровождении и проведении экспертизы проекта С^з.г)

Блок 4

Заинтересованность региона в ПИИ (участие н гарантии) (кач.)

- Преференциальные государственные заказыС^д);

- Поручительства администрации региона в обеспечении возврата привлекаемых инвестором средств 0^,2);

- Участие в создании организаций (^4,3);

- Специальные программы предоставления иностранной валюты (¿44);

- Государственное страхование нестрахуемых рисков

- Закрытие рынка 0*4.¿); Блок 5 Качество правовой среды

- Недискриминационныи режим 0*5.1) ;

- Свободный перевод прибыли 0*5.2);

- Дедушкина оговорка

Счл);

- Гарантии со хранения частного капитала 0*5а5»

- Численность зарегистрированных преступлений на 100000 населения 0*б.б)'»

- Число

зарегистрированных преступлений, совершенных в сфере экономики на 100000 населения 0*5.б)-Блок б Управление ожиданиями инвестора

- Вовлечение инвесторов в законотворческую деятельность 0*6.1)-

Блок 7

Инфраструктура

- Густота ж/д путей

С*7.0;

- Густота автомобильных дорогу(*7.2);

- Мощность электростанций 0*7.з)>

- Наличие квартирных телефонных аппаратов сети общего пользования на 1000 человек

населенияО^д);

- Наличие инвестиционных площадок с готовой инфраструктурой^,^ .

Блок 8 Бизнес-среда

- Наличие государственных программ кластеризации

- Успешный опыт реализации маркетинга региона О^.з);

- Характер специализации

Рисунок 10 - Показатели, отражающие инвестиционный климат регионов РФ

Наличие этих мероприятий рассматривается как индикатор составляющей инвестиционного климата региона. Сам перечень мероприятий был составлен автором на

основании агрегирования мирового опыта в отношении стимулирования ПИИ. Такая конструкция предполагает, что качественные переменные будут иметь дихотомический отклик. Количественные показатели также предлагается перевести в дихотомическую шкалу: О- значение данного показателя в регионе ниже модального значения; 1- значение данного показателя в регионе выше модального значения. Таким образом, сформированная статистическая база включала в себя данные по 68 регионам РФ в разрезе по рассмотренными выше показателям (часть регионов не принимали участие в анализе как регионы, не являющиеся постоянными реципиентами ПИИ).

Предлагаемая система статистических показателей имеет следующие преимущества. Во-первых, она учитывает мировой опыт в стимулировании притоков ПИИ за счет комплексного анализа факторов, принятых в международной практике в качестве ключевых в ходе принятия решения об осуществлении международных инвестиций. Во- вторых, за счет использования дихотомических шкал позволяет избежать излишней субъективности при оценке качественных факторов. В-третьих, информация, требуемая для ее обновления, является публичной, доступной и регулярно публикуемой на официальных сайтах (http://polpred.com) и в социальных атласах российских регионов (http://www.socpol.ru). Это свойство позволяет добиться преемственности результатов оценки.

Следует отметить, что хотя признаковое пространство, отражающее инвестиционный климат региона, предлагаемое в рамках данной работы, наиболее полно и в соответствии с международными стандартами, описывает изучаемый объект, однако обладает известным в статистике «проклятием размерности», что не только затрудняет интерпретацию результатов, но и делает ее сложной для использования. Именно поэтому была поставлена задача сокращения признакового пространства с целью выделения существенных свойств и отношений элементов изучаемой системы. Для решения поставленной задачи использовался факторный анализ. Одним из важных моментов данного исследования является требование сохранения структуры показателей. Каждый из выделенных факторов не должен выродиться, то есть должен быть представлен хотя бы одним показателем. Поэтому сжатие факторного пространства проводилось непосредственно по блокам показателей. Один из основных методических вопросов, возникающих в ходе решения данной задачи, связан с дискуссионностью применения дихотомических шкал в ходе этой процедуры. Для решения этой проблемы в работе предложен концептуальный подход к использованию матрицы с тетрахорической корреляцией в ходе данной процедуры.

Подводя итоги проведенного исследования, следует отметить, что разные методы выделения факторов и вращения дали принципиально схожие результаты. Однако для выделения ключевых факторов лучшие результаты были представлены методом альфа-факторизации и главных компонент. Следует отметить, что результаты альфа-факторизации более четко проявили сильные зависимости, в то время как метод главных компонент позволяет расширить содержательную модель выделенных факторов.

Таким образом, комплексное использование различных методов выделения и вращения позволили выявить устойчивое (проявившиеся во всех трех методах и не зависящие от вращения) сочетание показателей, обладающих максимальной интерпретационной нагрузкой (рис. 11).

Институциональные факторы Рнскн инвестирования Инфраструктурные факторы Совершенность бизнес-среды

Блок 1 Налоговое стнмулнр об анне - Налоговые каникулы О1.3); Блок 2 Финансовое стнмулнр ов анне - Прямые субсидии (л^.15); - Обеспечение залогом исполнения обязательств Блок 3 Качество административного процесса - Создание организ ационных структур по поддержке инвестиционной деятельности 0^3,1). Блок 4 Заинтересованность региона в ПИИ - Преференциальные государственные заказы С*и); - Участие в создании организаций (л^.з). Блок 5 Качество правовой среды - Не дискриминационный режим 0*5.1); - Дедушкина оговорка (25.3); - Число зарегистрированных преступлений, совершенных в сфере экономики на 100000 населения С*Б.б)- Блок 6 Управление ожиданиями инвестора не представлен Блок 7 Инфр ас тр у ктур а - Густота ж/д путей с*м); - Густота автомобильных дорог с*™); - Мощность электростанций 0*7,3); - Наличие инв е стиционных площадок с готовой инфр аструктур ой С*7 ,Е)- Блок 8 Бнзнес-среда Не представлен

Рисунок 11 - Показатели инвестиционного климата регионов РФ, обладающие наибольшей устойчивой интерпретационной нагрузкой

Следующим этапом анализа является выявление приоритетных направлений в области стимулирования иностранных инвесторов. Исследование проводилось параллельно по двум направлениям, учитывая выдвинутую в ходе диссертационной работы гипотезу о том, что на разных этапах инвестиционного цикла инвестору становятся важны различные меры стимулирования.

1. На стадии допуска инвестора в качестве целевой группы рассматривались регноны, где притоки ПИИ оказались выше инвестиционного потенциала, то есть группу, где существует положительный разрыв между ожиданиями инвесторов и фактическим инвестиционным потенциалом региона. Условно, эта группа была названа «группа положительного разрыва».

2. Для анализа факторов, определяющих инвестиционный климат на стадии активного размещения инвесторов, в качестве целевой группы выделены регионы с высокой и средней устойчивостью роста ПИИ и высокой устойчивостью динамического ряда. Условное название группы - «группа устойчивого роста».

В данном случае для ориентировочной оценки тесноты связи между варьированием двух атрибутивных признаков был использован тетрахорический коэффициент корреляции В качестве зависимой переменной выступала дихотомическая переменная, отражающая принадлежность регионов к группе в соответствии с ожиданиями инвесторов: I - группа, в которой ожидания инвесторов оказались выше фактического инвестиционного потенциала; 0 -

35

группа регионов, для которых ожидания инвесторов оказались равными или ниже факгаческого инвестиционного потенциала. Основное допущение данной модели заключается в том, что положительный разрыв между ожиданиями и инвестиционным потенциалом обусловлен факторами, формирующими инвестиционный климат региона. Учитывая, что в нашем случае может возникнуть ситуация, когда ожидаемые частоты меньше или равны 5, то для оценки значимости был использован тест Фишера. Однако, как показали расчеты и результаты статистических экспериментов, при малых частотах в 40% случаев х2. Даже с поправкой Фишера, оказался неприменим. Поэтому в данном случае для оценки значимости весьма эффективно показал себя гипергеометрический коэффициент (распределение). Этот коэффициент является более точным по сравнению с х2, особенно при малых частотах, когда х2 рекомендуется использовать с большой осторожностью. Тем не менее алгоритм расчетов данного коэффициента для больших таблиц сопряженности достаточно сложен и неэффективен по времени счета В нашем случае число степеней свободы равно единице и поэтому алгоритм существенно упрощается, что делает возможным его применение с помощью специально разработанного для целей данного исследования программного модуля.

С целью выявления ложной корреляции и уточнения характера связи между изучаемыми переменными в схему анализа была введена дополнительная группирующая переменная - мотив инвестирования. Предварительная гипотеза состояла в том, что мотив инвестирования также может влиять на совокупность значимых для инвестора факторов. В диссертационной работе ранее было выявлено, что иностранным инвесторам в РФ свойственно только 2 мотива инвестирования: поиск ресурсов и расширение рынка сбыта. Соответственно, первоначальная выборка была разделена на две части, соответствующие мотивам основной массы инвесторов, действующих на территории конкре тного региона.

На стадии допуска инвестора подтвердили наличие существенной значимой связи следующие показатели, представленные на рис. 12.

0,39 X X гГ к с; 41 о. 0,38 --------- о ж 0 37 -е- 0,38 0,38 1 и I _ 0,6 ----0,5 !05 I 1а4 1 103 1 1- 0,2 - 1 од г 9 п ; 39- 0,327 0,322 0,312 N Ц и

Тетрахорический * Содействие в поддержке и проведении экспертизы проекта Преступления, совершенные в сфере экономики на 100000 населения Наличие свободных экономических зон Тетрахорический !■ Участие в создании организаций Преступления, совершенные в сфере экономики на 100000 населения Наличие свободных экономических зон Инвестиционные скидки

Рисунок 12 - Связь между объемом ПИИ и показателями, отражающими инвестиционный климат региона РФ, на стадии допуска инвестора а) мотив инвестирования - поиск рынка б) мотив инвестирования - поиск ресурсов

Для мотива инвестирования ресурсы. «Наличие свободных экономических зон» (х^,), «Преступления, совершенные в сфере экономики на 100000 населения» (х^), «Содействие в сопровождении и проведении экспертизы проекта» (х3 2).

Для мотива поиск рынков: «Инвестиционные скидки» (х12), «Наличие свободных экономических зон» (х^9), «Участие в создании организаций» (х43). «Преступления, совершенные в сфере экономики на 100000 населения» (х56).

Таким образом, можно заключить, что на данной стадии стимулирующие мероприятия в рамках проводимой инвестиционной политики региона не являются приоритетными для иностранных инвесторов, особенно для «ресурсных инвесторов». На этом этапе более всего предпочтительны меры правовой защиты, которые реализуются на общегосударственном уровне, а также меры, отражающие заинтересованность руководства региона в осуществлении конкретных инвестиционных проектов.

На стадии активного размещения инвестора подтвердили наличие существенной значимой связи следующие показатели (см. рис.13):

- для мотива инвестирования ресурсы. «Создание организационных структур по поддержке инвестиционной деятельности» (х31), «Поручительства администрации региона в обеспечении возврата привлекаемых инвестором средств» (х4 2) и «Недискриминационный режим» (*51);

- для мотива поиск рынков: «Создание организационных структур по поддержке инвестиционной деятельности» (х31). «Поручительства администрации региона в обеспечении возврата привлекаемых инвестором средств» (х42) (эти меры менее значимы по сравнению с ресурсными инвесторами), «Преференциальные государственные заказы» (х41), «Наличие государственных программ кластеризации» (ха1).

0,408

0,301

8

Рисунок 13. Связь между объемом ПИИ и показателями, отражающими инвестиционный климат региона РФ на стадии активного размещения инвестора а) мотив инвестирования - поиск рынка б) мотив инвестирования - поиск ресурсов

37

На данной стадии влияние стимулирующих мероприятий, реализуемых в рамках инвестиционной политики региона, приобретает большую роль для иностранных инвесторов, по сравнению со стадией допуска. Для ресурсных инвесторов становятся предпочтительны мероприятия, связанные с правовой защитой уже осуществленных инвестиционных вложений и гарантии, связанные с возможностью перевода доходов, полученных от них. Для инвесторов, чьим мотивом является поиск рынков, становятся важными гарантированные логистические цепи поставок и сбыта.

9. Предложены и апробированы методические подходы моделирования и прогнозирования трендов ПИИ в регион, позволившие получить краткосрочные сценарные прогнозы, создающие объективные предпосылки к формированию управленческих решений в области инвестиционной политики по отношению к иностранным инвесторам,

В рамках данного этапа исследования выполнен прогноз объемов ПИИ для 80 субъектов РФ за период с 1996 по 2012 годы.

Разведывательный этап анализа рядов динамики позволил прийти к заключению, что прогнозирование в рамках выделенных групп не представляется целесообразным: прогнозирование следует проводить по каждому региону в отдельности.

Поскольку в нашем случае наиболее важной представляется динамика развития исследуемого показателя на конец анализируемого периода, а не средний общий тренд его развития, то наиболее целесообразно воспользоваться адаптивными методами прогнозирования. В качестве базовых моделей в данном случае предлагается воспользоваться моделью авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (модель АРПСС) и моделью экспоненциального сглаживания. Обе выбранные модели способны учитывать последние изменения условий прогноза и различную информационную ценность уровней ряда. Расчеты производились с использованием прикладных пакетов Statistics и SPSS. По 14 субъектам РФ прогнозирование не проводилось в связи с тем, что в более чем 30% наблюдений в этих регионах потоки ПИИ отсутствовали.

Для оценки адекватности модели были проанализированы ряды остатков. Автокорреляционная функция (АКФ) и частная автокорреляционная функция (ЧАКФ) остатков в построенных функциях попадают в доверительный интервал, что позволяет сделать заключение, что автокорреляция остатков практически отсутствует, и, следовательно, остатки имеют случайный характер. Визуальный анализ гистограмм распределения остатков подтвердил этот факт: распределение значений полученных остатков в достаточной степени близко к нормальному. Как показало проведенное исследование, среди классических методов прогнозирования наиболее продуктивным применительно к целям исследования оказался метод АРПСС, так как в изучаемых динамических рядах присутствует большая зависимость от предыдущих значений и имеет место некоторая цикличность.

Уч1ггывая небольшое количество наблюдений, на основании которых проводилось прогнозирование, результаты прогнозных моделей, полученные для большинства регионов РФ, можно признать удовлетворительными, тем более что в данном случае нас в большей степени интересовал характер прогнозного тренда, то есть погрешность прогноза являлась не критичным фактором в данном исследовании. Тем не менее, для 14 регионов

38

прогностические способности полученных функций не являются достаточно высокими (Я2 < 0,9), поэтому была сделана попытка улучшить качество прогноза, используя инструментарий нейронных сетей. Однако нейронные сети показали лучшие результаты только для пяти областей из 14 построенных моделей. Таким образом, классические методы прогнозирования при решении поставленной задачи показали более адекватные результаты.

Подводя итоги прогнозирования потоков ПИИ, можно сделать следующие выводы.

1. Существенные увеличения потоков ПИИ в течение ближайших 5 лет можно ожидать в 10-ти субъектах РФ: Амурской, Архангельской, Ленинградской, Московской, Новгородской, Ростовской, Тюменской области, Хабаровском и Краснодарском крае, а также в Республике Адыгеи.

2. Незначительный рост предположительно будет наблюдаться в 20-ти субъектах РФ: Астраханской, Белгородской, Брянской, Владимирской, Еврейской АО, Кемеровской, Калининградской, Калужской, Кировской, Новосибирской, Пензенской, Псковской, Рязанской, Сахалинской, Тверской областях, Республиках Саха, Татарстан, Карелия, Коми и Пермском крае.

3. Стабильные потоки ПИИ характерны для большинства субъектов РФ, а именно 22-ти регионов: Алтайский край, Волгоградская, Вологодская, Воронежская область, г. Москва, Ивановская, Иркутская область, Камчатский край, Костромская, Курганская, Липецкая, Омская, Оренбургская, Самарская, Саратовская, Свердловская область. Ставропольский край, Тамбовская, Томская, Тульская, Челябинская и Ярославская область.

4. Небольшое снижение потоков ПИИ прогнозируется в 8-ми регионах: Забайкальском крае, Магаданской области, г. Санкт-Петербурге, Нижегородской области, Удмуртской Республике, Приморском крае, Республике Мордовии, Смоленской области.

5. Резкое падение потоков ПИИ можно ожидать в 6-ти регионах: Орловской, Курской, Мурманской области, Красноярском крае, Республике Башкортостан и Чувашской Республике.

Для 14-ти субъектов РФ прогнозные модели не были построены в связи с отсутствием необходимого количества входных данных.

10. Разработаны методологические подходы, позволяющие оценить вероятность увеличения ПНИ в регион или устойчивость их роста в зависимости от факторов, определяющих инвестиционный климат региона, что косвенно позволяет оценить эффективность применяемых инструментов стимулирования иностранных инвесторов в регионе.

С целью более детального анализа причин, обусловивших формирование данных трендов и выявления резервов повышения инвестиционной активности в регионах в работе была разработана статистическая модель, отражающая влияние инструментов региональной инвестиционной политики на потоки ПИИ. Учитывая специфику исходных данных, в качестве инструмента исследования был выбран аппарат бинарной логистической регрессии, с помощью которой решается задача построения двух моделей, позволяющей предсказывать вероятность наступления следующих событий (форм. 1 и 2):

А) Для регионов, находящихся на стадии допуска инвесторов: произойдет ли увеличение притоков ПИИ?

(1, да,если объем ПИИ выше инвестиционного потенциала региона О, в противном случае

Б) Для регионов, находящихся на стадии активного размещения инвесторов: произойдет ли устойчивый рост ПИИ?

il, да, если существует устойчивый рост ПИИ

О, в противном случае ' '

При этом, сохраняя логику предыдущих этапов исследования, модели были построены с учетом стадии инвестиционного цикла региона. Отбор регрессоров в модель был осуществлен в ходе процедуры корреляционного анализа, описанной выше. Для решения поставленной задачи использовался ППП SPSS 20.0. Поскольку в нашем случае число наблюдений было мало, то для уточнения полученных результатов был использован метод пошагового включения, так как в этом случае для каждой переменной программа выдает значения значимости включения, основанные на отношении функций правдоподобия модели. Порог отсечения был принят равным 0,5.

В результате были получены два уравнения логистической регрессии (форм.З и 4), где в качестве предикторов остались указанные переменные. ( 9i = (1 + е-*")-1

}z- = -2,72 - 2,045*7.5 - 2,188*^ + V54Qxf 3 + 3,831s.s - 3,522т« + 3.967jrt,,+2,957*L4 (3) I y2 = (l + e-z)"1

jz- = -4,107 + 0,936S*al + 2,509*42 + 1,961*3.! - 1,767* il4 (4)

Статистические критерии (логарифм правдоподобия и индикатор х2) показали значимость построенных моделей и всех коэффициентов. Проверка значимости отличия коэффициентов от нуля проводилась при помощи статистики Вальда. Для оценки качества логистической регрессии использовались меры определенности Кокса&Шнела и Нэйджелкерка. Для первой модели /?- Нэйджелкерка (псевдокоэффициент детерминации) составил 64,9%, для второй модели - 50%. Для оценки доли правильно определенных (переклассифицированных) наблюдений использовался процент конкордации. Обе полученные модели обладают достаточно высокими прогностическими свойствами. Первая модель в целом правильно описывает 85,3% наблюдений, в том числе было предсказано верно 56,3% из общего числа наблюдений, в которых результат был положительным; 94,2% - отрицательным. Вторая модель имеет результаты чуть хуже: в общей выборке ею предсказано верно 82,4% наблюдений. Она правильно описывает 50% наблюдений, результат которых был положительным и 92,3% наблюдений, результат которых был отрицательным. Самым наглядным методом, позволяющим оценить качество модели, является построение ROC-кривой. Значение показателя площади под ROC-кривой (табл. 4) позволяет охарактеризовать предсказательную способность первой модели как очень хорошую, а второй - хорошую. Значения показателя площадей под ROC-кривыми являются статистически значимыми.

Таблица 4 - Показатели качества модели

Модели Показатель AUC (площадь под кривой) Стандартная ошибка Асимптотическая значимость

Модель стадии допуска инвестора 0,813 0,078 0,001

Модель стадии функционирования инвестора 0,762 0,085 0,005

Таким образом, учитывая небольшой объем статистической выборки и высокую неопределенность социально-экономических процессов, а также непараметрический характер исследуемых переменных, прогностические свойства построенных моделей можно признать удовлетворительными.

Полученные результаты демонстрируют, что на стадии допуска иностранных инвесторов основой для принятия решения об инвестировании является ресурсный фактор. Тем не менее толчком для ускорения притока ПИИ в российских регионах являются методы фискального стимулирования. Кроме того, устойчивое влияние на этот процесс имеет наличие гарантий администрации региона, представляемый иностранным инвесторам и качество правовой среды. Однако на этапе функционирования инвестор смещает свои приоритеты, уделяя большее внимание совершенности бизнес-среды региона, качеству административного процесса и заинтересованности администрации региона в ПИИ. Влияние финансового и налогового стимулирования на данном этапе перестает быть приоритетным для инвестора.

Построенные модели позволяют также оценить эффективность применяемых инструментов стимулирования иностранных инвесторов в конкретном регионе. Так, в наибольшей степени соответствует ожиданиям инвесторов, находящихся на стадии допуска, инвестиционная политика регионов, перечень которых приведен в табл. 5. Вероятность увеличения потоков ПИИ для этих регионов составляет более 50%. Следует отметить, что в данном случае и далее речь идет об увеличении потоков ПИИ, обусловленном исключительно эффективностью (в нашем случае это соответствие ожиданиям иностранных инвесторов) проводимой в регионе инвестиционной политики. Тем не менее, несмотря на важность проводимой инвестиционной политики, она, безусловно, не является единственно определяющим фактором, обуславливающим потоки иностранных инвестиций в регион. Таблица 5 - Регионы РФ, инвестиционный климат в которых с вероятностью более 0,5

обеспечивает увеличение потоков ПИИ

Субъекты РФ Вероятность увеличения потоков ПНП

Амурская область 0,99993

Архангельская область 0,99993

Томская область 0,99968

Новгородская область 0,99634

Еврейская АО 0,95669

Сахалинская область 0,82561

Липецкая область 0,77665

Республика Карелия 0,75219

Республика Коми 0,75219

Республика Хакасия 0,75219

Курганская область 0,63304

Кемеровская область 0,61357

В табл. 6 соответственно приведен перечень регионов, для которых вероятность устойчивого роста инвестиционных потоков составляет более 50%, то есть инструменты, используемые в рамках инвестиционной политики данных регионов, в основном соответствуют ожиданиям инвесторов, находящихся на стадии функционирования.

Таблица 6 - Регионы РФ, инвестиционный климат в которых с вероятностью более 0,5 обеспечивает устойчивый рост ПИИ

Субъекты РФ Вероятность устойчивого роста ПИП

Калининградская область 0,78588

Алтайский край 0,78588

г. Санкт-Петербург 0,78588

Нижегородская область 0,78588

Самарская область 0,78588

Республика Татарстан 0,78588

Саратовская область 0,78588

Чувашская республика 0,78588

Сахалинская область 0,58999

Псковская область 0,58999

Удмуртская Республика 0,58999

Тюменская область 0,58999

Предлагаемый подход позволяет не только выделить наиболее эффективные направления стимулирования для различных стадий инвестиционного процесса, но и определить вероятность увеличения потоков ПИИ или их качества в зависимости от инвестиционной политики, осуществляемой конкретным регионом, что косвенно отражает эффективность применяемых инструментов стимулирования иностранных инвесторов. Следовательно, полученные результаты могут быть использованы в качестве базы для разработки комплексной дифференцированной по отношению к каждому региону страны политики в отношении ПИИ.

11. Выработаны методологические принципы по совершенствованию региональной инвестиционной политики стимулирования ПИИ с учетом базовых инвестиционных характеристик региона: инвестиционного климата и инвестиционного потенциала.

Весьма интересным с точки зрения статистического анализа представляется сопоставление фактического характера притока ПИИ в регион и его базовых инвестиционных характеристик: инвестиционного климата и потенциала.

Подобный анализ позволил, во-первых, оценить ожидания иностранных инвесторов для группы или конкретного региона РФ, а также динамику ожиданий инвесторов в течение анализируемого периода, а во-вторых, позволил сформировать фокусные группы регионов, которые подлежат отдельному изучению. Так, для группы регионов, в которых уровень объема ПИИ выше социально-экономической составляющей инвестиционного потенциала целесообразно выявить и провести анализ качественных (субъективных) факторов, объясняющих подобную тенденцию и по возможности оценить связь этих факторов с приростом ПИИ в регионе. В свою очередь для группы, в которой уровень объема ПИИ ниже социально-экономической составляющей инвестиционного потенциала необходимо оценить уровень реализации выявленных субъективных (качественных) факторов инвестиционной привлекательности с целью выявления возможности их улучшения. Такой подход позволит осуществить репликацию «истории инвестиционного успеха» в регионы, потенциал которых не представляет интереса для иностранных инвесторов в настоящий момент. Распределение объемов ПИИ по полю «инвестиционный потенциал-климат» приведено на рис. 14.

42

Рисунок 14 - Распределение объемов ПИИ в РФ по полю «инвестиционный потенциал-климат», % от общего объема ПИИ (количество регионов в группе)

Как видно из данных, основная масса инвестиций (46,9 %) сосредоточена в 1-й группе по инвестиционному потенциалу, которая, однако, практически не уделяет внимания развитию инвестиционного климата. Тем не менее в данную группу входят всего 4 субъекта РФ: г. Москва, г. Санкт-Петербург, Московская и Тюменская области. Для данной группы и в дальнейшем прогнозируется сохранение позитивной динамики потоков ПИИ. Привлекательность данных регионов определяется их явными исторически сложившимися конкурентными преимуществами, поэтому успешный опыт привлечения инвестиций в данные регионы не может быть использован другими субъектами РФ.

Если обратиться к анализу регионов, которые не уделяют достаточного внимания инструментам по стимулированию ПИИ (3 группа по инвестиционному климату, а это 57 регионов из 80!), то здесь можно отметить следующую тенденцию: для нее характерны стабильные прогнозные потоки ПИИ на фоне увеличивающихся потоков ПИИ в целом в РФ. В целом для данных регионов характерна некая стагнация и зависимость от общего тренда. Если общая ситуация в целом по РФ ухудшится, то в этих регионах также следует ожидать снижения потоков ПИИ. Таким образом, в большинстве регионов РФ потоки ПИИ определяются общероссийским трендом, так как региональные власти не уделяют достаточно внимания формированию инвестиционной политики, отвечающей интересам иностранных инвесторов.

Что касается 2-й группы, инвестиционный климат в которых в достаточной степени отвечает ожиданиям иностранных инвесторов, то здесь вероятность положительного прогнозного тренда потоков ПИИ существенно выше, чем в группе 3. Тем не менее в составе группы присутствуют регионы, в которых прогнозируются нисходящие и сильно нисходящие потоки ПИИ. Это переходная группа, в которой основная масса регионов (но не все) склонны к положительным прогнозным тенденциям.

Наиболее интересна для анализа 1-я группа: инвестиционный климат регионов, которые входят в ее состав, полностью соответствуют ожиданиям иностранных инвесторов. Регионам, образующим данную группу, присущи только стабильные и положительные тенденции.

Таким образом, можно утверждать, что инвестиционный климат влияет на тенденции притока ПИИ в их долгосрочной перспективе и способен компенсировать общестрановые негативные тенденции.

Безусловно, каждый регион имеет свои особенности, однако, можно попытаться сформулировать рекомендации по стимулированию иностранных инвесторов, актуальные для каждой из выделенных групп инвестиционного потенциала. Анализ сопряженности классификаций инвестиционного потенциала и климата позволяет сформировать фокусные группы регионов, которые подлежат отдельному изучению. В качестве положительных примеров для репликации инвестиционной политики необходимо рассматривать те регионы, которые имеют схожие условия инвестиционного развития. То есть среди каждой группы инвестиционного потенциала следует выбрать ту, инвестиционный климат в которой в наибольшей степени соответствовал ожиданиям иностранных инвесторов и которые продемонстрировали в течение анализируемого периода стабильную или положительную динамику изменения инвестиционного потенциала. Таким образом, согласно модели исследования, фокусная группа должна удовлетворять следующим условиям:

- для нее должен бьггь свойственен сильно восходящий или восходящий прогнозный тренд;

- ее инвестиционный климат, среди регионов своей группы в наибольшей степени должен соответствовать ожиданиям иностранных инвесторов (1-я или 2-я группа по инвестиционному климату).

- в течение всего анализируемого периода она должна стабильно относиться к своей группе по инвестиционному потенциалу или демонстрировать тенденцию положительного перехода.

Анализ соответствий позволяет сделать следующие выводы:

1. Для 2-й группы инвестиционного потенциала («Лидеры 1») наиболее успешной можно признать инвестиционную политику, проводимую в Кемеровской области. Ели анализировать «историю успеха» данной области, то можно отметить, что иностранных инвесторов в большей степени интересуют мероприятия, связанные с финансовым стимулированием и снижающие риски инвестирования. Менее приоритетными являются мероприятия, направленные на совершенствование бизнес-среды и повышение качества административного процесса.

2. Для третьей группы («Типичные представители») фокусным представителем является Новгородская область. Однако весьма положителен и опыт Астраханской, Калужской, Псковской, Тверской областей и Республики Адыгеи.

Обобщая опыт данных регионов, можно выделить мероприятия, в наибольшей степени способствующие улучшению инвестиционного климата в рамках данной группы: маркетинг региона и качество административного процесса при этом мероприятия связанные с заинтересованностью региона в ПИИ отходят на второй план.

3. Среди 4-й группы инвестиционного потенциала («Промышленно развитые удаленные регионы») особое внимание следует уделить опьггу Республики Коми и

Хабаровского края. Агрегируя мероприятия, осуществляемые в данной группе в рамках инвестиционной политики в отношении ПИИ, можно отметить то, что инвесторы заинтересованы в большей степени, помимо традиционно используемых средств стимулирования, в наличии инвестиционных площадок, создании инвестиционных структур по поддержке инвестиционной деятельности, а также в осуществлении государственных программ кластеризации.

4.Среди «Отстающих регионов» наиболее успешная политика в отношении ПИИ реализуется в Еврейской АО и Амурской области. Безусловно, наиболее эффективными в рамках данной группы будут мероприятия, реализуемые на федеральном уровне, способные искусственно создать конкурентные преимущества данных территорий, такие, как, например, создание особых зон или реализация правительственных программ развития транспортной и энергетической инфраструктуры или особых инвестиционных режимов.

Таким образом, для российских регионов необходимо выстраивать модели стимулирования иностранных инвесторов с учетом их специфики. Такие модели должны быть направлены на компенсацию отсталости в инвестиционном потенциале за счет грамотной политики формирования инвестиционного климата. Кроме того, при проведении такой политики необходимо определить уровень используемых рыночных механизмов стимулирования: федеральный или региональный.

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. В методологии статистического исследования ПИИ следует описывать функцией, переменными величинами в которой являются факторы осуществления ПИИ. В процессе построения факторной модели следует использовать синтез теоретических подходов, который позволит оптимально адаптировать модель в зависимости от задач и специфики объекта исследования. В ходе статистического исследования ПИИ следует учитывать мотивы инвестирования, а также стадии инвестиционного процесса. Подобный подход позволяет сформировать объективные предпосылки методологии исследования процессов ПИИ и обеспечивает большую гибкость, расширяет спектр методов анализа.

2. Целесообразно использование различных концепций статистики ПИИ в рамках определённой стадии привлечения иностранного инвестора. На стадии допуска в связи с неустойчивостью инвестиционных потоков и «пробным» характером инвестирования более рационально использовать концепцию количественного контроля. При увеличении объема реинвестированных доходов, количества создаваемых компаний и усложнения их организационной структуры, что происходит на стадии размещения, следует расширять статистическую концепцию страны в соответствии с принципами концепции устойчивого влияния. В свою очередь, стадию развития инвестиционного процесса, связанную с передачей и транслированием нематериальных активов, наиболее полно отражает статистическая концепция функционального развития. Использование такого подхода позволило бы раскрыть статистическую информацию в полном объеме в соответствии с требованиями существенности и одновременно избежать излишне трудоемких и сложных процедур статистического учета.

3. Мероприятия по совершенствованию и укреплению потенциала в области статистики ПИИ в РФ автором рассматривались в рамках двух основных направлений. В рамках первого направления, связанного с совершенствованием научных принципов и методологических

стандартов в области ПИИ, наиболее приоритетными являются следующие задачи: отражение в статистике операций предприятий с косвенным иностранным участием, согласование российской системы статистической отчетности с международными стандартами, учет новых отраслей промышленности, появляющихся в структуре мировой экономики, расширение информационной базы статистики ПИИ. Второе направление касается рекомендаций в области организационных проблем, связанных со статистикой ПИИ. В этом направлении представляется актуальным использование предварительных данных (отчетов) по ПИИ, совершенствование структуры источников данных по ПИИ, усиление международного сотрудничества в рамках статистики ПИИ, возможность создания специализированных статистических структур по ПИИ. Внедрение рассмотренных направлений позволило бы существенно улучшить качество российской статистики ПИИ за счет более полного охвата данных, своевременности их предоставления, актуальной степени детализации, востребованной активными пользователями статистики ПИИ - иностранными инвесторами.

4. Исследование структуры и динамики входящих потоков ПИИ позволило выявить следующие тенденции. Во-первых, стремительный рост ПИИ в российскую экономику обусловлен не столько ростом инвестиционной привлекательности страны, сколько перераспределением мировых потоков ПИИ. Второй основной выявленной тенденцией при анализе ПИИ в Российскую Федерацию является несущественная их доля по отношению к валовому продукту страны.

Результаты структурного анализа основных инвесторов в РФ показали, что на долю ПИИ из экономически развитых и обладающих передовыми технологиями производства и управления экономик приходится порядка трети общего объема ПИИ. До 2003 года преобладали инвестиции в топливную, нефтедобывающую и нефтеперерабатывающую промышленность. Начиная с 2003 года стали более активно осуществляться инвестиции в металлургическое производство, производство кокса и нефтепродуктов, пищевое производство и химическое производство, но и среди этих инвестиций большинство представляли собой компании, созданные для снижения таможенных барьеров.

Анализ отраслевой структуры ПИИ с учетом мотивов вложения инвесторов показал, что на данный момент доминируют инвестиции, в результате которых компании могут получить доступ к внутренним и пограничным рынкам. Тем не менее доля ПИИ, связанная с приобретением или тиражированием технологических активов, остается несущественной. На основании этого можно заключить, что этап вхождения «ресурсных» инвесторов и собственно раздела ресурсов уже завершен, однако инвестиционный процесс в РФ еще не достиг стадии функционирования.

5. Анализ дифференциации и асимметрии межрегиональных различий ПИИ позволил заключить, что в стране сохраняются ярко выраженные межрегиональные диспропорции в объемах притока ПИИ. Общий рост показателя объясняется ростом ограниченного числа регионов, являющихся либо исторически сложившимися финансовыми центрами либо обладателями существенного сырьевого потенциала. Анализ внутригрупповых значений коэффициента Джини по объему ПИИ на душу населения позволяет сделать вывод о формировании устойчивых пространственных групп, существенно отличающихся друг от друга, но достаточно однородных по внутригрупповому составу. Существует слабая согласованность, а

иногда и обратная динамика ПИИ на душу населения в отдельных регионах, что свидетельствует о неустойчивости процесса осуществления ПИИ на территорию РФ. Таким образом, существующая как государственная, так и региональная политика в области привлечения ПИИ не оказывает достаточного влияния на сглаживание диспропорций в распределении потоков ПИИ и свидетельствует о необходимости ее корректировки.

6. К наиболее существенным выводам по результатам анализа устойчивости роста ПИИ можно отнести то, что основная масса ПИИ, поступающих на сегодняшний момент в Российскую Федерацию, не обеспечивается устойчивым ростом, следовательно, утверждать о завершении стадии активного размещения инвесторов пока преждевременно.

7. Представляется целесообразным при разработке системы показателей, отражающих инвестиционный потенциал региона для иностранного инвестора, базироваться на структуре показателей инвестиционной составляющей индекса глобальной конкурентоспособности стран, максимально адаптируя к данному набору показателей данные официальной российской государственной статистики, что обеспечило бы доступность, надежность и сопоставимость данных, а также больший горизонт расчетов.

Поскольку использование классических методов при проведении многомерной кластеризации регионов по инвестиционному потенциалу не позволило получить четкий образ кластерного решения из-за высокой дифференциации данных, то для решения этой задачи, предлагается использовать комплексную методику кластеризации на основании иерархических и неиерархических методов, а также методов кластеризации с помощью нейронных сетей. Предлагаемая автором методика позволила получить высокую устойчивость кластерного решения по полной выборке без использования «чистки» данных и ранжирования, которые снижают качество проведенных в дальнейшем классификаций на протяжении всего анализируемого интервала (13 лет). Результаты проведенной классификации позволяют статистически обоснованно разделить совокупность регионов РФ на классы, в пределах которых иностранные инвесторы могут иметь сходные предпочтения. Предлагаемая классификация может являться основой для разработки дифференцированной региональной инвестиционной стратегии в отношении ПИИ, уч1ггывающей специфику выделенных классов.

8. Исследование влияния факторов, определяющих инвестиционный климат региона, на динамику региональных объемов ПИИ продемонстрировало, что на стадии допуска инвестора более всего предпочтительны меры правовой защиты, которые реализуются на общегосударственном уровне, а также меры, отражающие заинтересованность руководства региона в осуществлении конкретных инвестиционных проектов. На стадии активного размегцения влияние стимулирующих мероприятий приобретает большую роль для иностранных инвесторов, по сравнению со стадией допуска. Для ресурсных инвесторов Становятся предпочтительны мероприятия, связанные с правовой защитой уже осуществленных инвестиционных вложений и гарантии, связанные с возможностью перевода доходов, полученных от них. Для инвесторов, чьим мотивом является поиск рынков, становятся важными гарантированные логистические цепи поставок и сбыта.

9. Исследования по выбору методики статистической оценки прогнозных значений трендов региональных потоков ПИИ показали, что среди классических методов прогнозирования наиболее продуктивным применительно к целям исследования оказался

метод АРПСС, так как в изучаемых динамических рядах присутствует большая зависимость от предыдущих значений и имеет место некоторая цикличность. Использование нейронных сетей показало лучшие результаты только для пяти областей. Существенные увеличения потоков ПИИ в течение ближайших 5 лет можно ожидать в 10-ти субъектах РФ; незначительный рост потоков ПИИ - в 20-ти регионах; стабильные потоки ПИИ характерны для 22 регионов, небольшое снижение потоков ПИИ прогнозируется в 8-ми регионах; резкое падение потоков ПИИ можно ожидать в 6-ти регионах.

10. С помощью инструментария бинарной логистической регрессии были количественно описаны наиболее существенные индикаторы, детерминирующие процесс притока ПИИ на различных стадиях инвестиционного цикла На стадии допуска толчком для ускорения притока ПИИ являются преимущественно методы фискального стимулирования. Кроме того, устойчивое влияние на этот процесс имеет наличие гарантий администрации региона, представляемых иностранным инвесторам, и качество правовой среды. На этапе активного размещения иностранный инвестор уделяет больше внимания совершенности бизнес-среды региона, качеству административного процесса и заинтересованности администрации региона в ПИИ.

Используя инструментарий логистической регрессии, можно оценить вероятность увеличения потоков ПИИ или устойчивость их роста в зависимости от инвестиционной политики, осуществляемой конкретным регионом, что косвенно отражает эффективность применяемых инструментов стимулирования иностранных инвесторов в регионе. Такой подход позволит региональным и федеральным органам управления более объективно и научно-обоснованно подойти к вопросу разработки инвестиционной политики в отношении иностранных инвесторов.

11. Сопоставление фактического характера притока ПИИ в регион и его базовых инвестиционных характеристик: инвестиционного климата и потенциала позволило сформировать фокусные группы регионов, положительный опыт которых в отношении иностранных инвесторов можно реплицировать в регионы, потенциал которых не представляет интереса для иностранных инвесторов в настоящий момент.

Предложенные уточнения базовых теоретико-методологических дефиниций экономико-статистического анализа прямых иностранных инвестиций и их распределения между регионами РФ, обусловленные современными изменениями в мировой экономике, направлены на углубление научных основ статистического регионального анализа в области прямых иностранных инвестиций в целом, а также на расширение возможностей внедрения его методических разработок в управленческую практику субъектов РФ. Предлагаемый методический подход позволит регионам не только выявить и реализовать свой потенциал, но и соответствовать ожиданиям инвесторов, реализующих свои проекты на территории данных регионов. В свою очередь, ориентация на ожидания иностранных инвесторов, позволит повысить качество управленческого взаимодействия и принимаемых управленческих решений в данной области и будет способствовать формированию положительного имиджа среди потенциальных инвесторов.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Монографии

1. Матраева JI.B. Распределение прямых иностранных инвестиций в регионы Российской Федерации: проблемы анализа и причины дифференциации. Монография - М.: Дашков и К, 2013 . - 12 печ.л.

2. Матраева JI.B. Методология статистического анализа инвестиционной привлекательности регионов Российской Федерации для иностранных инвесторов. Монография - М.: Дашков и К, 2013 . - 19 печ.л.

3. Матраева JI.B. Инструментарий оценки эффективности управления социальным развитием региона: методические подходы и результаты расчетов. Монография - М.; Маркетинг, 2012 . - 10 печ.л.

4. Матраева JI.B, Ерохнн С.Г. Иностранные инвестиции в современной мировой экономике. Монография - М.: Маркетинг, 2013 . - 12 печ.л. (авт. - 6,0 печ.л.)

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК

5. Беляк A.B., Матраева JI.B. О концепциях классификации иностранных инвестиций в мировой экономике // Известия ТулГУ. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2006 - 0,6 печ.л. (авт. - 0,3 печ.л.)

6. Матраева JI.B. Статистический подход к исследованию тенденций притока прямых иностранных инвестиций в экономику России //Федерализм, М: 2011, №4(64). -0,6 печ. л.

7. Матраева JI.B. О тенденциях дифференциации субъектов Российской Федерации по уровню прямых иностранных инвестиций //Вопросы новой экономики, Вятский социально-экономический институт, 2011 №4.. - 0,5 печ. л.

8. Матраева JI.B. Анализ эволюции концепций прямых иностранных инвестиций в экономической науке (критический анализ) (часть 1)// Вопросы новой экономики, Вятский социально-экономический институт, 2012 №3. - 0,5 печ. л.

9. Матраева JI.B. Анализ эволюции концепций прямых иностранных инвестиций в экономической науке (критический анализ) (часть2)// Вопросы новой экономики, Вятский социально-экономический институт, 2012 №4. - 0,7 печ. л.

10. Матраева JI.B. Методология многомерного статистического анализа показателей инвестиционного потенциала региона // Вопросы статистики — 2013 — № 6 - 0,7 печ.л.

11. Матраева Л.В. Анагпгз инвестиционной позиции России на мировом рынке прямых иностранных инвестиций/ЛЗопросы региональной экономики. -2013. - №2 (15). -0,7 печ.л.

12. Матраева Л.В. Моделирование влияния инструментов региональной инвестиционной политики на потоки прямых иностранных инвестиций // Федерализм. -2013.-№3-0,9 печ.л.

13. Матраева Л.В. Использование логистической регрессии при выявлении приоритетов региональной инвестиционной политики в отношении иностранных инвесторов в регионы РФ//Экономика, статистика, информатика. Вестник УМО. - 2013. - №6. - 0,5 печ.л.

14. Матраева Л.В. Разработка методики интегральной оценки инвестиционного потенциала регионов РФ //Вопросы региональной экономики. -2013. - №3 (16). - 0,9 печ.л.

15. Матраева Л.В. Прогнозирование потоков прямых иностранных инвестиций в регионы РФ //Экономика, статистика, информатика. Вестник УМО. -2013. - №5. - 0,6 печ.л.

49

16. Матраева Л.В. Проблемы и перспективы развития статистики прямых иностранных инвестиций // Учет и статистика. -2013. - №3 (31) - 0,6 печ.л.

17. Матраева Л.В. Выявление приоритетных направлений в области стимулирования иностранных инвесторов в регионах РФ //Вопросы региональной экономики. -2013. -№4 (17). -0,8 печ.л.

18. Матраева Л.В. Генезис содержания показателя «Прямые иностранные инвестиции» в практике международного статистического учета // Учет и статистика. - 2013. - №4 - 0,5 печ.л.

19. Матраева Л.В. Статистический анализ устойчивости роста потока прямых иностранных инвестиций в регионы Российской Федерации // Вопросы новой экономики. -2013.-№4-0,8 п.л.

20. Матраева Л.В. Принципы построения комплексной статистической модели оценки инвестиционной привлекательности регионов РФ с учетом интересов иностранных инвесторов // Экономика и управление. - 2013. - №10 (96) - 0,8 п.л.

21. Матраева Л.В. Формирование статистической базы показателей для исследования инвестиционного климата регионов РФ//Актуальные проблемы социально-экономического развития России. -2013. - №4 . - 0,8 печ.л.

22. Матраева Л.В., Филатова Ю.М. Анализ тенденций и проблем осуществления российских прямых иностранных инвестиций в процессе интеграции российских ТНК в мировую экономику//ИзвестияТулГУ.-Тула: Изд-воТулГУ, 2013.№5-1 -1,0 печ.л. (авт. -0,5 печ.л.)

Статьи в профессиональных журналах и научных сборниках, доклады на конференциях, научно-методические работы Общее количество - 23 работы, авторским объемом 9,9 печ. л.

23. Матраева Л.В. Распределение инвестиций на социальные программы с учетом внешних и внутренних факторов // Сборник докладов Всероссийской научно-практической конференции «Экономика. Финансы. Менеджмент». Часть 3. Тула: ТулГУ, 2001. -0,4 печ.л.

24.Матраева Л.В., Жукова М.С. Проблемы оценки внешнеэкономической деятельности региона //5Шс1ео-ех ргойеззо приложение к журналу «Эикко», Вестнику института новых образовательных технологий. Вып. 1. - Тула, НП «ИНОТ», 2005. - 0,4 печ.л. (авт. - 0,2 печ.л.)

25. Матраева Л.В. Методический подход к разработке карты статистических показателей для оценки внешнеэкономической деятельности региона на основе международного опыта // Известия ТулГУ. Серия Мировая экономика, 2006. - 0,5 печ.л.

26. Матраева Л.В. Специфика осуществления регионального управления в России в условиях глобализации // Вестник ТулГУ. Серия. Экономика. Управление. Финансы. Сборник докладов. X Всероссийская научно-практическая конференция. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2007 - 0,4 печ.л.

27. Матраева Л.В., Горяинов С. М. Тенденции разв1гтия российских ТНК // Известия ТулГУ Серия Мировая экономика, 2007. - 0,6 печ.л./0,4 печ.л.

28. Матраева Л.В. Исследование степени устойчивости экономического роста регионов России // Вестник ТулГУ. Серия. Экономика. Управление. Финансы. Сборник докладов. XI Всероссийская научно-практическая конференция. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2008,- 0,4 печ.л.

29. Матраева Л.В. Тенденции развития прямых иностранных инвестиций // Известия ТулГУ Серия Мировая экономика, 2008 - 0,5 печ.л.

30. Матраева JI.B., Суворова H.B. Проблема формирования благоприятного инвестиционного климата в экономике России // Известия ТулГУ Серия Мировая экономика, 2008 - 0,5 печ.л. (авт. - 0,3 печ.л.)

31. Матраева JI.B. Регион как объект экономического исследования: сравнительный анализ отечественного и зарубежного подхода// Известия ТулГУ Серия Мировая экономика, 2009. - 0,5 печ.л

32. Матраева JI.B. Исследование влияния иностранных инвестиций на экономику России // Известия ТулГУ Серия Мировая экономика, 2009. - 0,5 печ.л.

33. Матраева JI.B., Семичастнов A.A. Критический обзор методик инвестиционного климата и инвестиционной привлекательности территорий // Известия ТулГУ Серия Мировая экономика, 2009. - 0,5 печ.л. (авт. - 0,3 печ.л.)

34. Матраева JI.B., Григорьев А.М. Рекомендации по формирован™ территориально-промышленного кластера в Северно-Кавказском федеральном округе//Актуальные проблемы социально-экономического развития России. -2010. - №4. - 0,8 печ.л. (авт. -0,4 печ.л.)

35. Матраева JI.B., Семичастнов A.A. Сравнительный анализ отечественных и зарубежных методик инвестиционной привлекате-льности территорий // Теория и практика современной торговли. Часть 2.:сборник научных трудов - Тула, Тульский филиал РГТЭУ, изд-во «Левша», 2010 - 0,5 печ.л. (авт. - 0,3 печ.л.).

36. Матраева JI.B Экономико-математический механизм выбора оптимального варианта в условиях неопределенности //Социально-экономические и институциональные проблемы формирования современного типа российской экономики. Сборник научных трудов преподавателей и аспирантов кафедры Политической экономии и Международных экономических отношений РГСЭУ. - Москва, Дашков и К, 2011. - 0,5 печ.л.

37. Матраева Л.В. Методический подход к оценке влияния факторов, определяющих инвестиционную привлекательность регионов Российской Федерации для иностранного инвестора// Теория и практика современной торговли. Часть 1.:Сборник научных трудов,-Тула, Тульский филиал РГТЭУ, изд-во «Папирус», 2011 - 0,5 печ.л.

38. Матраева JI.B. Статистический подход к исследованию тенденций прямых иностранных инвестиций в Российскую Федерацию //IX Румянцевские чтения. Материалы международной научно-практической конференции «Экономика, государство и общество в XXI веке» часть IV, М.: РГТЭУ, 2011 - 0,5 печ.л.

39. Матраева JI.B., Бычков A.A. Актуальные вопросы статистики прямых иностранных инвестиций // Социально-экономические подходы в решении проблем развития региона: сборник статей по материалам региональной научно-практической конференции. -Тула: ВЗФЭИ.2011. - 0,6 печ.л. (авт. - 0,3 печ.л.)

40. Матраева Л.В.Статистический анализ дифференциации прямых иностранных инвестиций в Российскую Федерацию //Юбилейные X Васильевские чтения. Материалы международной научно-практической конференции «Ценности и интересы современного общества» часть IV, М.: РГТЭУ, 2011 - 0,5 печ.л.

41. Матраева Л.В. Инвестиционная позиция России на мировом рынке иностранных инвестиций// X Румянцевские чтения. Материалы международной научно-практической

конференции «Экономика, государство и общество в XXI веке» часть III, М.: РГТЭУ, 2012 -0,7 печ.л.

42.Matraeva L.V. Economic-mathematical mechanism of choice of optimal decision under uncertainly // Материали за 8-a международна научна практична конференция, «Образованието и науката на XXI век», - 2012.Том 7. Икономики. София. «Бял ГРАД-БГ» ООД - 0,5 печ.л.

43. Матраева Л.В. Статистическое исследование распределения потоков прямых иностранных инвестиций в экономику России // Известия Тульского филиала РГТЭУ, Тула: ООО «Эконом», 2012 - 0,6 печ.л.

44. Konov А.А., Matraeva L.V. Statistical approach to the analysis of corporate culture interaction process // IX Международная научно-практическая конференция «VCda a vznik - 2013» - Прага, Изд: Publishing house «Education and Science» 2013.-0,5 печ.л. (авт.-0,3 печ.л.)

45. Matraeva L.V. Methods of regions' investment potential integral assessment as an innovative way to mitigate disproportions in their development // Social Educational Project of Improving Knowledge in Economics - Берлин, Изд L'Association 1901 "SEPIKE", 2013-0,5 печ.л.

Подписано в печать 16.10.2014 г. Бумага офсетная. Печать цифровая. Заказ № 118 Тираж 100 экз. Типография «КОПИЦЕНТР» 119234. г. Москва, Ломоносовский пр-т, д.20 Тел. 8(495)213-88-17