Объем инвестиций в ближайших регионах с учетом их удаленности

Фондоотдача

Качество человеческого капитала

Плотность автодорог

Объем товарооборота на одного жителя

Показатель инвестиций

1

Эффект агломерации

-0, 057

1

Бюджетная обеспеченность

-0,048

-0,002

1

Инвестиции в периоде t-2

0,062

0,210***

0,403***

1

Объем инвестиций в ближайших регионах с учетом их удаленности

0,188***

-0,075

-0,247***

-0,215***

1

Фондоотдача

0,584***

0,022

-0,217***

0,074

0,276***

1

Качество человеческого капитала

0,183***

-0,161**

-0,253***

-0,031

0,294***

0,307***

1

Плотность автодорог

0,027

0,237***

-0,002

0,430***

0,280***

0,304***

0,395***

1

Объем товарооборота на одного жителя

-0,202***

0,187***

0,416

0,752***

-0,217***

-0,004

-0140**

0,336***

1

Примечание. Значимость на уровне 10% помечена *, на уровне 5% - **, на уровне 1% -***.

Анализ показал, что между изучаемой переменной и выбранными факторами прослеживается положительная линейная взаимосвязь (за исключением переменных бюджетной обеспеченности регионов, эффекта агломерации и объема товарооборота в расчете на одного жителя), статистическая значимость изучаемых взаимосвязей представлена в таблице. На данном этапе сложно подтвердить или опровергнуть ранее выдвинутые гипотезы, поскольку не выявлены отраслевые особенности инвестиционной привлекательности регионов. Стоит отметить, что прослеживается наиболее выраженная взаимосвязь между показателем инвестиций и объемом инвестиций в соседних регионах (пространственная корреляция), размером ВРП, приходящимся на 1 рубль основных фондов (фондоотдача), качеством человеческого капитала и объемом товарооборота.

Кроме того, с целью исключения возможной мультиколлинеарности на данном этапе анализа более детально рассмотрим взаимосвязи переменных, которые в ходе корреляционного анализа показали умеренную силу взаимосвязи - показатель корреляции которых находится в переделах от 0, 5 до 0, 8.

Для проверки мультиколлинеарности между независимыми переменными построим уравнения между факторами с умеренной силой взаимосвязи и оценим полученный коэффициент детерминации модели. В случае если коэффициент близок к единице, то в уравнении присутствует мультиколлинеарность и необходимо исключить использование данных факторов в одной модели оценивания инвестиционной привлекательности. В данном случае умеренная сила взаимосвязи прослеживается между переменными инвестиций в периоде t-2 и объемом товарооборота на одного жителя. Рассмотрим взаимосвязь данных переменных для каждой отрасли.



Таблица 4 Результаты оценивания регрессий для переменных с умеренной силой взаимосвязи по отдельным отраслям

	Обрабатывающая промышленность	Торговля	Сельское хозяйство	Строительство	Транспорт и связь
Коэффициент детерминации	0,20	0,37	0,28	0,16	0,40

Согласно проведенному анализу, ни в одном из уравнений не выявлен близкий к единице коэффициент детерминации. Таким образом, возможно одновременное использование в моделях для всех отраслей рассмотренной пары переменных.

Описание результатов

При изучении среднего уровня реновации для восточных и для западных регионов были выявлены некоторые различия. К сожалению, при оценивании моделей отдельно для различных групп регионов эффективность оценок существенно снижается. Именно поэтому приведенные ниже результаты представлены для моделей по всем наблюдениям.

В исследовании были изучены основные факторы, оказывающие влияние на привлечение инвестиций в регионы в пяти отраслях: сельское хозяйство, обрабатывающая промышленность, связь и транспорт, торговля, строительство. Полный список рассматриваемых переменных представлен в Приложении 3. Приведенные ниже результаты оценивания получены с использованием эконометрического пакета EViews.

В ходе анализа были рассмотрены различные модификации моделей. Выбор модели осуществлялся исходя из ранее выдвинутых гипотез и качества оценки, в том числе выполнения условий Гаусса-Маркова. Кроме того, все модели тестировались на отсутствие фиксированных эффектов для регионов.

Далее приведем результаты оценивания модели анализа факторов, оказывающих влияние на привлечение инвестиций в обрабатывающую промышленность.

Таблица 5. Оценки факторов, оказывающих влияние на привлечение инвестиций в обрабатывающую промышленность

Модель с фиксированными эффектами для регионов
Зависимая переменная - коэффициент реновации для обрабатывающей промышленности
Независимые переменные
Объясняющая переменная	Категория	Коэффициент
Производство электроэнергии	Энергообеспеченность региона	0,04650***
Фондоотдача	Фондоотдача	4,9915***
Объем товарооборота на одного жителя	Эффект рынка	-4,6236**
Бюджетная обеспеченность региона	Бюджетная обеспеченность региона	0,0001***
Инвестиции в обрабатывающую промышленность в периоде t-2	Инвестиции накопленные	8,94E-12
Число предприятий обрабатывающей промышленности	Концентрация	8.72E-06
Плотность автодорог	Инфраструктура	-0,006
Тариф на грузоперевозки	Транспортные издержки	0,0036
Эффект агломерации	Агломерация	4,0613
Объем инвестиций в ближайших регионах с учетом их удаленности	Пространственная зависимость инвестиций	-2.98E-07
Коэффициент детерминации	0,93
Коэффициент Дарбина-Уотсона	2,7

Примечание. Оценка значима на уровне 10% - *, на уровне 5% - **, на уровне 1% -***.

Стоит заметить, что при тестировании на отсутствие фиксированных эффектов, нулевая гипотеза была отвергнута. Таким образом, была принята альтернативная гипотеза о наличии фиксированных эффектов в кросс-секционных данных. Данный результат полностью соответствует экономическому смыслу - у каждого отдельного региона может наблюдаться сложно наблюдаемый или ненаблюдаемый набор характеристик, которые способствуют привлечению инвестиций в отрасль. Данные эффекты постоянны во времени, но различны в пространстве (различны для каждого объекта наблюдения).

Представленная модель была проверена на выполнение условий Гаусса-Маркова. Во-первых, с целью предотвращения автокорреляции, в модель изначально были включены переменные с лагом. При тестировании полученных результатов, автокорреляцию остатков в модели можно отследить графически, либо с использованием критерия Дарбина-Уотсона.

Для проверки зависимости остатков друг от друга в данном исследовании использовано несколько подходов, значение критерия вынесено в таблицу результатов. Важно отметить, что для выполнения условия отсутствия автокорреляции в модели статистика Дарбина-Уотсона должна быть около 2 (в эконометрических исследованиях встречаются допустимые значения от 1,8 до 2,7) - именно в таком случае, согласно данному критерию, остатки являются независимыми. В случае нарушения данного условия последствия аналогичны последствиям при выявлении гетероскедастичности в модели. Решение состоит во введении поправок.

При построении коррелограммы, которая обычно используется как инструмент для проверки хаотичности в используемом наборе данных, проверяемая вычислением автокорреляций значений данных с переменными временными задержками, все выпадения оказались не значимыми.

Более того, при тестировании полученных оценок на гомоскедастичность, были выявлены некоторые признаки наличия гетероскедастичности (согласно графику остатков), основной причиной чему может являться неоднородность выборки. Как известно, при наличии гетероскедастичности случайных ошибок оценки, полученные методом наименьших квадратов, являются неэффективными, поскольку стандартные отклонения могут быть занижены, вследствие чего нельзя полагаться на результат о значимости коэффициентов и модели. Таким образом, необходимо скорректировать стандартные отклонения. Для получения робастных результатов введем поправки в форме Уайта для кросс-секционных данных, в результате чего получим робастную регрессию с учетом гетероскедастичности.

Приведем интерпретацию полученных результатов (таблица 5), с учетом всех описанных выше поправок. Во-первых, важным фактором, который определяет инвестиции в основной капитал обрабатывающей промышленности, является фондоотдача в регионе. Как показал анализ, регион, имеющий более высокий показатель валового регионального продукта, приходящегося на 1 рубль основных фондов, является более инвестиционно привлекательным. Данный факт свидетельствует в том числе и о силе развития рыночных процессов в экономиках российских регионов.

Рассматриваемая отрасль экономики демонстрирует отрицательную корреляцию инвестиций в регион с объемом розничного товарооборота. Отрицательное воздействие расходов населения региона на инвестиции в обрабатывающую промышленность может иметь ряд причин, которые обусловлены, к примеру, уменьшением доли сбережений в доходах жителей либо снижением реальных доходов. Таким образом, эффект рынка, обусловленный ростом доходов населения и ведущий к усилению концентрации производства, отражения в эконометрических моделях для данной отрасли не нашел. Тем не менее, следует отметить, что эффект рынка на территории российских регионов может быть связан не с объемом розничного товарооборота, а с ростом межотраслевой и внутриотраслевой торговли между региональными предприятиями.

Как показал анализ, такой показатель инфраструктуры как энергообеспеченность региона существенно влияет на привлечение инвестиций в отрасль обрабатывающей промышленности. Таким образом, объем производимой регионом электроэнергии является одной из важных детерминант инвестиционной привлекательности для отрасли обрабатывающей промышленности. Так, регионы с большими объемами произведенной энергии имеют более высокие показатели инвестиций в основной капитал отрасли.

Кроме того, стоит отметить положительную значимую взаимосвязь бюджетной обеспеченности региона и инвестиций. Согласно данному результату, регионы с большим объемом расходов консолидированных бюджетов являются более привлекательными для инвестиций в обрабатывающую промышленность.

На основании полученных данных нет никаких свидетельств значимого влияния эффекта агломерации, концентрации предприятий и объемов соответствующих инвестиций в соседних регионах с учетом удаленности на инвестиции в рассматриваемую отрасль.

Далее рассмотрим факторы, оказывающие влияние на привлечение инвестиций в отрасль торговли. Стоит отметить, что для выявления основных детерминант привлечения инвестиций в отрасль торговли выбрана модель с фиксированными эффектами для регионов. Кроме того, для корректировки стандартных отклонений введены поправки Уайта для кросс-секционных данных.

Таблица 6. Оценки факторов, оказывающих влияние на привлечение инвестиций в отрасль торговли, полученные методом регрессионного анализа

Модель с фиксированными эффектами для регионов
Зависимая переменная - коэффициент реновации для отрасли торговли
Независимые переменные
Объясняющие переменные	Категория	Значение коэффициента и значимость
Эффект агломерации	Агломерация	4,8917***
Объем инвестиций в ближайших регионах с учетом их удаленности	Пространственная зависимость инвестиций	-2.62E-08***
Доля студентов	Человеческий капитал	0,6548*
Объем товарооборота на одного жителя	Эффект рынка	-2,3659***
Количество предприятий	Концентрация	3.42E-06***
Ввод в действие жилой площади на одного жителя	Рост потребительского рынка	0,2529
Домохозяйства с доступом к Интернету	Инфраструктура	0,0023
Инвестиции в торговлю в периоде t-2	Инвестиции накопленные	-1.20E-12
Фондоотдача	Фондоотдача	0,2894
Густота железнодорожных путей	Инфраструктура	-0,0014
Тариф на грузоперевозки	Транспортные издержки	-0,0002
Коэффициент детерминации	0,85
Коэффициент Дарбина-Уотсона	3,02

Примечание. Оценка значима на уровне 10% - *, на уровне 5% - **, на уровне 1% -***.

Согласно полученным результатам, торговля - одна из отраслей, в которой регионы с выраженным эффектом агломерации (в данном случае определенным отношением численности населения крупнейшего города к общей численности населения региона), являются более инвестиционно привлекательными нежели регионы, с отсутствием крупных городов-ядер. Данная взаимосвязь объясняется тем, что зачастую крупные города представляют собой некие локомотивы экономического роста, сообразно с этим, эффект агломерации в торговли является одной из детерминант инвестиционной привлекательности региона.

Кроме того, в отрасли торговли значимое влияние на привлечение инвестиций в регион имеет объем инвестиций в соседних регионах с учетом их удаленности, что объясняется межрегиональными взаимосвязями. Так, региону, окруженному субъектами с высоким уровнем инвестиций сложнее привлечь инвестиции в торговлю, нежели региону, окруженному субъектами с низким уровнем инвестиций. Полученная взаимосвязь объясняется высоким уровнем конкуренции среди более инвестиционно развитых регионов.

Следует сказать, что внутри региона прослеживается следующая взаимосвязь - на привлечение инвестиций в торговлю существенное влияние оказывает эффект концентрации, что позволяет сделать вывод: инвесторы предпочитают вкладывать средства в те регионы, которым свойственна более высокая концентрация предприятий в отрасли, что является гарантией большого внутреннего рынка и высокого уровня внешней экономии.

Отрицательное влияние эффекта рынка, который выражен с помощью переменной объема розничного товарооборота на одного жителя, объясняется снижением реальных доходов жителей региона или снижением доли сбережений, что оказывает негативное влияние на привлечение инвестиций в отрасль региона.

Важно отметить, что на инвестиции в торговлю влияет качество человеческого капитала региона, поскольку более грамотное и высококвалифицированное население с высшим образованием способно привлечь больше инвестиций в рассматриваемую отрасль и, возможно, обеспечить более высокую доходность вложений.

На основании полученных данных, переменные инфраструктуры и фондоотдача не оказывают значимого влияния на привлечение инвестиций в отрасль торговли в российских регионах.

Далее приведем результаты оценивания модели анализа факторов, оказывающих влияние на привлечение инвестиций в сельское хозяйство. При рассмотрении основных детерминант инвестиционной привлекательности отрасли в качестве зависимой переменной так же выступал коэффициент реновации, с помощью которого сглажен эффект масштаба. После рассмотрения различных модификаций моделей, были получены результаты, представленные в таблице 7.



Таблица 7. Оценки факторов, оказывающих влияние на привлечение инвестиций в сельское хозяйство, полученные методом регрессионного анализа

Модель с фиксированными эффектами для регионов
Зависимая переменная - коэффициент реновации для сельского хозяйства
Независимые переменные
Объясняющие переменные	Категория	Значение коэффициента и значимость
Объем товарооборота на одного жителя	Эффект рынка	-8,7651***
Тариф на грузоперевозки	Транспортные издержки	0,0018***
Количество предприятий	Концентрация	-0,00042**
Объем инвестиций в ближайших регионах с учетом их удаленности	Пространственная зависимость инвестиций	7.86E-07***
Доля студентов	Человеческий капитал	-15,3363***
Эффект агломерации	Агломерация	3,3872
Плотность автодорог	Инфраструктура	0,00013
Инвестиции в сельское хозяйство в периоде t-2	Инвестиции накопленные	6.53E-11
Фондоотдача	Фондоотдача	1,009
Домохозяйства с доступом к Интернету	Инфраструктура	0,0004
Бюджетная обеспеченность региона	Бюджетная обеспеченность региона	-1.94E-07
Коэффициент детерминации	0,88
Коэффициент Дарбина-Уотсона	2,50

Примечание. Оценка значима на уровне 10% - *, на уровне 5% - **, на уровне 1% -***.

Для оценки факторов, оказывающих влияние на привлечение инвестиций в сельское хозяйство использована модель с фиксированными эффектами для кросс-секционных данных. Согласно полученным данным, отличительной особенностью отрасли является обратная взаимосвязь инвестиций в сельское хозяйство и качества человеческого капитала региона. Данную закономерность можно объяснить отсутствием потребности данной отрасли в большом количестве высококвалифицированной рабочей силы. Можно сделать вывод, что регионы с высоким качеством человеческого капитала будут привлекать инвестиции в более инновационные отрасли. Таким образом, для привлечения инвестиций в сельское хозяйство регион не должен обладать большой долей населения с высшим образованием.

Кроме того, важной особенностью сельского хозяйства является существенная взаимосвязь инвестиций и тарифа на грузовые перевозки. Отрицательную зависимость инвестиций в сельское хозяйство с эффектом рынка можно объяснить снижением реальных доходов, сменой структуры потребления и сбережения.

Стоит отметить, что в данной отрасли на привлечение инвестиций в регион имеет влияние объем инвестиций в соседних регионах с учетом их удаленности, что связано с межрегиональными взаимосвязями. Исходя из полученных данных, можно сделать вывод, что региону, окруженному субъектами с высоким уровнем инвестиций в сельское хозяйство легче привлечь инвестиции, нежели региону, окруженный субъектами с низким уровнем инвестиций. Данную взаимосвязь можно объяснить в том числе и географией региона: регионы с благоприятными условиями для ведения сельского хозяйства находятся близко друг к другу, следовательно, показатель инвестиций в данную отрасль будет высоким.

На основании полученных результатов переменные фондоотдачи, инфраструктуры, эффект агломерации и бюджетной обеспеченности региона слабо связаны с инвестиционными процессами и не оказывают существенного влияния на привлечение инвестиций в сельское хозяйство.

Перейдем к рассмотрению факторов, оказывающих влияние на привлечение инвестиций в строительную отрасль. Для оценки факторов данной отрасли выбрана зависимая переменная, которая и ранее использовалась для анализа факторов привлечения инвестиций в другие отрасли. Так, в данном разделе исследования в качестве зависимой переменной выступает коэффициент реновации для строительной отрасли, что соответствует экономическому смыслу и сглаживает эффект масштаба. Кроме того, данный выбор обусловлен качеством модели и интерпретацией полученных результатов. Важно заметить, что при анализе наличия фиксированных и случайных эффектов для рассматриваемой группы показателей были выявлены фиксированные эффекты для регионов, как и в ранее описанных моделях.

Таблица 8 Оценки факторов, оказывающих влияние на привлечение инвестиций в строительство, полученные методом регрессионного анализа

Модель с фиксированными эффектами для регионов
Зависимая переменная - коэффициент реновации для отрасли строительства
Независимые переменные
Объясняющие переменные	Категория	Значение коэффициента и значимость
Эффект агломерации	Агломерация	13,12***
Количество предприятий	Концентрация	0,000114*
Домохозяйства с доступом к Интернету	Инфраструктура	-0,0041***
Плотность автодорог	Инфраструктура	0,000634***
Производство электроэнергии	Инфраструктура. Энергообеспеченность региона	-0,02128***
Объем товарооборота на одного жителя	Эффект рынка	-3,74*
Объем инвестиций в ближайших регионах с учетом их удаленности	Пространственная зависимость инвестиций	1,57Е-07**
Инвестиции в строительство в периоде t-2	Инвестиции накопленные	-2,96Е-11
Бюджетная обеспеченность региона	Бюджетная обеспеченность региона	-2,36Е-06
Ввод в действие общей площади жилых домов на одного жителя региона	Рост потребительского рынка	0,1982
Фондоотдача	Фондоотдача	-0,1555
Доля студентов	Человеческий капитал	4,096
Коэффициент детерминации	0,63
Коэффициент Дарбина-Уотсона	2,05

Примечание. Оценка значима на уровне 10% - *, на уровне 5% - **, на уровне 1% -***.



Согласно полученным результатам, строительство является той отраслью, в которой эффект агломерации оказывает положительное влияние на привлечение инвестиций. Так регионы, имеющие крупные города-ядра, будут более инвестиционно привлекательными в данной отрасли, нежели города, агломерационные сети которых развиты слабо. Данная взаимосвязь объясняется тем, что зачастую крупные города являются локомотивами экономического роста, который, в свою очередь, способствует развитию и экспансии предприятий, увеличению инвестиций в строительство.

Кроме того, в отрасли строительства значимое положительное влияние на привлечение инвестиций в регион имеет объем инвестиций в отрасль в соседних регионах с учетом их удаленности, что объясняется межрегиональными взаимосвязями. Так, региону, растущему и окруженному субъектами с высоким уровнем инвестиций проще привлечь инвестиции в строительство, нежели региону, окруженному субъектами с низким уровнем инвестиций в отрасли.

Важно отметить, что существенное влияние на инвестиции в строительство оказывает концентрация предприятий данной отрасли в регионе. Согласно установленной взаимосвязи можно сделать вывод, что инвесторы стремятся инвестировать средства в регионы, которым характерна более высокая концентрация предприятий в отрасли строительства, являющаяся гарантией достаточно большого внутреннего рынка и высокой внешней экономии.

Как показал анализ, одной из детерминант инвестиционной привлекательности региона в отрасли строительства является высокий уровень развития транспортной инфраструктуры, что связано в первую очередь с транспортной доступностью объектов строительства и транспортными издержками.

Неожиданным оказался результат оценки влияния коммуникационной инфраструктуры на привлечения инвестиций в отрасль строительства - между данными переменными установлена отрицательная взаимосвязь. Одно из объяснений полученного результата состоит в том, что регионы с высоким уровнем развития коммуникационной инфраструктуры имеют достаточно высокий уровень экономического развития и темпы роста строительства во многих из них не является галопирующим, инвестиционные потоки стабильны, высокие темпы их роста не прослеживаются.

Отрицательное влияние эффекта рынка может быть связано со снижением реальных доходов жителей региона или снижением доли сбережений, что оказывает негативное влияние на привлечение инвестиций в отрасль региона.

Кроме того, энергообеспеченные регионы не имеют особых преимуществ в привлечении инвестиций с отрасль строительства, что может быть связано с тем, что регионам, производящим большие объемы электроэнергии, характерно развитие других отраслей, в том числе обрабатывающего производства, как показал проведенный ранее анализ.

На основании полученных результатов, переменные качества человеческого капитала, бюджетной обеспеченности региона и фондоотдачи не оказывают значимого влияния на привлечение инвестиций в отрасль строительства в российских регионах.

Рассмотрим результаты оценивания модели для отрасли транспорта и связи, которые представлены в таблице 9.

Таблица 9. Оценки факторов, оказывающих влияние на привлечение инвестиций в отрасль транспорта и связи, полученные методом регрессионного анализа

Модель с фиксированными эффектами для регионов
Зависимая переменная - коэффициент реновации для отрасли транспорта и связи
Независимые переменные
Объясняющие переменные	Категория	Значение коэффициента и значимость
Эффект агломерации	Агломерация	-14,96***
Домохозяйства с доступом к Интернету	Инфраструктура	0,0065**
Объем инвестиций в ближайших регионах с учетом их удаленности	Пространственная зависимость инвестиций	2,46Е-07*
Фондоотдача	Фондоотдача	13,45***
Густота железнодорожных путей	Инфраструктура	-0,0982***
Бюджетная обеспеченность региона	Бюджетная обеспеченность региона	-6,78Е-05***
Количество предприятий	Концентрация	0,000161
Инвестиции в отрасль в периоде t-2	Инвестиции накопленные	9,07Е-12
Объем товарооборота на одного жителя	Эффект рынка	-15,96
Доля студентов	Человеческий капитал	13,94
Коэффициент детерминации	0,77
Коэффициент Дарбина-Уотсона	2,44

Примечание. Оценка значима на уровне 10% - *, на уровне 5% - **, на уровне 1% -***.

Важным результатом анализа факторов, оказывающих влияние на привлечение инвестиций в отрасль транспорта и связи, является отрицательное воздействие агломераций. Установленную зависимость можно объяснить тем, что согласно наблюдениям, регионам с крупными агломерационными центрами характерны высокие уровни развития отрасли транспорта и связи, а большие объемы инвестиций необходимы регионам, в которых данная отрасль развита слабо. Кроме того, правительство заинтересовано в развитии отраслей не только в развитых и перспективных регионах, но и в тех субъектах, которые требуют поддержки.

Отметим, что для привлечения инвестиций в отрасль транспорта и связи важна фондоотдача. Таким образом, в регионах, размер валового регионального продукта, приходящийся на 1 рубль основных фондов которых будет выше, инвестиции в данную отрасль будут больше.

Более того, в отрасли транспорта и связи на привлечение инвестиций в регион положительно влияет объем инвестиций в соседних регионах с учетом их удаленности. Таким образом, региону, окруженному субъектами с высоким уровнем инвестиций в отрасли легче привлечь инвестиции в данный сектор экономики, поскольку для предприятий отрасли прослеживаются возможности межрегионального развития и последующего роста.

На основании полученных данных нет никаких свидетельств значимого влияния концентрации предприятий отрасли, качества человеческого капитала, накопленных инвестиций и эффекта рынка на привлечение инвестиций в отрасль транспорта и связи в российских регионах.

Рассмотрев полученные для каждой из отраслей модели, перейдем к разработке системы ранжирования региональных данных для более полной интерпретации результатов. Прежде всего, необходимо описать методологию рангового анализа для контроля полученных оценок.

На первом шаге был рассчитан макроэкономический индикатор - величина инвестиций в отрасль, взвешенная на размер основных фондов (коэффициент реновации) в целом по России, далее рассчитывались его медиана и среднеарифметическое значение за весь период. Полученные значения соответственно равны:

Таблица 10 Характеристики коэффициента реновации для различных отраслей (в процентах)

	Обрабатывающая промышленность	Торговля	Сельское хозяйство	Строительство	Транспорт и связь
Медиана	1,23	0,16	0,28	0,11	1,86
Среднее	1,54	0,21	0,49	0,25	2,53

Затем согласно таблице 11, регионы, имеющие высокую инвестиционную активность в отрасли, получали 1 балл. Регионы, которым характерна очень высокая инвестиционная активность за данный год, получали 2 балла. Регионы с низким значением реновации в отрасли получали -1 балл, очень низким получали -2 балла. Прочие регионы получали 0 баллов, поскольку их показатель реновации отражает «среднее» значение.

Рассмотрим данную систему ранжирования на примере обрабатывающего производства. Регионы, которые имели в рассматриваемый год значение реновации в пределах 2,31 - 3,08 %, получали 1 балл и характеризовались высоким уровнем инвестиционной активности. Для регионов, чей уровень превышал 3,08 % за рассматриваемый год, получали 2 балла и характеристику очень высокого уровня инвестиционной активности. Регионы, у которых значение реновации находилось в пределах от 0,61 % до 0,77%, получали минус 1 балл, что соответствует низкому уровню инвестиционной активности. Для регионов, чей уровень реновации был ниже 0,61 за рассматриваемый год, получали минус 2 балла и характеризовались очень низкой инвестиционной активностью. Прочие регионы, исследуемый показатель которых не попал в указанные промежутки, получали 0 баллов, что характеризуется средним уровнем инвестиционной активности.

Далее полученные баллы суммировались за весь период исследования для каждого региона. Данный расчет проведен для показателей каждой отрасли с учетом пороговых значений, указанных в таблице 11.

Таблица 11 Пороговые значения для ранжирования региональных данных

Ранг	Обрабатывающее производство	Торговля	Сельское хозяйство	Строительство	Транспорт и связь
2	> 3,08	> 0, 41	> 0,99	> 0,49	> 5,07
1	2,31 - 3,08	0,31 - 0,41	0,74 - 0,99	0,31 - 0,49	3,08 - 5,07
-1	0,61 - 0,77	0,08 - 0,10	0,14 - 0,25	0,05 - 0,12	0,93 - 1,27
-2	< 0,61	< 0,08	< 0,14	< 0,12	< 0,93

Таким образом, была создана система ранжирования регионов для каждой отрасли, на основании которой выделялись группы «худших» и «лучших» регионов по уровню инвестиций в отрасль, взвешенных на размер основных фондов.

К категории «лучших» в каждой отрасли были отнесены регионы, сумма баллов которых превышает 4. Группа «худших» включает регионы, которые получили -4 и менее баллов по описанной выше системе.

Результаты группировки представлены в таблицах 12-16. Группы «лучших» и «худших» регионов включают классификацию субъектов для каждой отрасли.

Таблица12 Список «лучших» и «худших» регионов для отрасли обрабатывающего производства

1. Группа «лучших» регионов	2. Группа «худших» регионов
Красноярский край	Республика Коми
Калужская область	Мурманская область
Тульская область	г. Москва
Нижегородская область	Ивановская область
Краснодарский край	Республика Калмыкия

Полученные результаты могут быть интерпретированы следующим образом: во-первых, для большинства регионов, попавших в группу «лучших» в данной отрасли характерно производство электроэнергии в объемах, существенно превышающих медианное значение. Таким образом, высокая энергообеспеченность региона является одним из факторов, способствующих привлечению инвестиций в обрабатывающее производство. Кроме того, всем регионам данной группы характерны высокие показатели фондоотдачи. Следовательно, регионы, в которых объем ВРП, приходящийся на 1 рубль основных фондов, выше, являются более инвестиционно привлекательными. Данный показатель отражает добавленную стоимость, созданную на территории региона, и соответствует результатам регрессионного анализа. Важно отметить, что для четырех из пяти регионов группы «лучших» характерны низкие показатели бюджетной обеспеченности, что соответствует результатам оценивания моделей для данной отрасли.

Следует сказать, что появление Москвы в группе «худших» регионов оказалось неожиданным, поскольку данный субъект имеет высокий уровень фондоотдачи. Однако по уровню реновации основанного капитала в отрасли город находится на более низких позициях. Другими словами, при высоком уровне доходов данный субъект очень мало инвестирует в отрасль.

Рассмотрим результаты ранжирования регионов для отрасли торговли и опишем основные характеристики регионов разных групп. Список субъектов представлен в таблице 13.

Таблица 13Список «лучших» и «худших» регионов для отрасли торговли

1. Группа «лучших» регионов	2. Группа «худших» регионов
г. Санкт-Петербург	Республика Коми
Московская область	Республика Калмыкия
Краснодарский край	Оренбургская область
Курская область
Волгоградская область

Полученные результаты подтверждают положительную взаимосвязь эффекта агломерации и инвестиций в торговлю. Так, большинство регионов, состоящих в первой группе, имеют крупные агломерационные центры. Таким образом, наличие крупной агломерации в регионе является одним из детерминант инвестиционной привлекательности субъекта в отрасли торговли.

Подтверждение находит и отрицательная пространственная взаимосвязь для инвестиций в данной отрасли. Так, для большинства регионов первой группы характерно наличие соседей с более низкими показателями инвестиций, обратная зависимость прослеживается для субъектов второй группы. Кроме того, большинству «лучших» регионов характерно высокое качество человеческого капитала (выше среднего по стране), что подтверждает важность данного фактора при привлечении инвестиций в отрасль.

Перейдем к описанию результатов, полученных в результате ранжирования регионов в отрасли сельского хозяйства.

Таблица 14Список «лучших» и «худших» регионов для отрасли сельского хозяйства

1. Группа «лучших» регионов	2. Группа «худших» регионов
Белгородская область	Республика Коми
Курская область	г. Санкт-Петербург
Воронежская область	г. Москва
Орловская область	Пермский край
Брянская область

Показатель пространственной взаимосвязи регионов для всех субъектов первой группы оказался существенно ваше среднего, кроме того, все регионы первой группы являются соседями, что подтверждает положительную пространственную корреляцию инвестиций в данной отрасли.

Стоит заметить, что регионы первой группы не являются богатыми, однако и ранее не была подтверждена гипотеза о значимости фондоотдачи (которая учитывает размер ВРП) при регрессионном анализе факторов, оказывающих влияние на привлечении инвестиций в сельское хозяйство. Заметим, что эффект концентрации предприятий в данной отрасли не находит подтверждения.

Рассмотрим результаты ранжирования регионов в отрасли транспорта и связи, которые представлены в таблице.



Таблица 15Список «лучших» и «худших» регионов для отрасли транспорта и связи

1. Группа «лучших» регионов	2. Группа «худших» регионов
Республика Коми	Кировская область
Республика Калмыкия	Курская область
Краснодарский край	Удмуртская Республика
Хабаровский край	Липецкая область

Важно отметить, что первая группа субъектов включает регионы с относительно слабыми агломерационными эффектами, однако уровень инвестиций в отрасль связи и транспорта в данных регионах достаточно велик. Возможно, в большинстве случаев установленная зависимость связана с заинтересованностью правительства в развитии не только крупных и перспективных регионов, но и тех субъектов, в которых отсутствие инфраструктуры является серьезным препятствием для развития других отраслей и экономики региона в целом. В регрессионном анализе взаимосвязь показателя инвестиций в отрасль и эффекта агломерации также была отрицательной.

Кроме того, согласно результатам регрессионного анализа, важным фактором для привлечения инвестиций в отрасль транспорта и связи является уровень развития инфраструктуры, определяемый показателем удельного веса домохозяйств, имеющих доступ к сети Интернет. Так, регионы первой группы, за исключением республики Калмыкия, находятся по данному показателю выше среднего уровня. Для всех регионов второй группы, за исключением Удмуртской Республики, данные показатели ниже среднего для российских регионов. Таким образом, одной из детерминант инвестиционной привлекательности региона в отрасли транспорта и связи является рассмотренный показатель инфраструктуры.

Переймем к рассмотрению результатов ранжирования регионов для строительной отрасли, которые представлены в таблице 16.



Таблица 16Список «лучших» и «худших» регионов для отрасли строительства

1. Группа «лучших» регионов	2. Группа «худших» регионов
г. Санкт-Петербург	Мурманская область
Астраханская область	Республика Марий Эл
Тюменская область	Кировская область
Чеченская республика	Курганская область
	Кемеровская область

Согласно основным характеристикам первой группы регионов, важно отметить, что для всех из них, за исключением Чеченской республики, имеет место высокий уровень агломерации - наличие крупного города-ядра (коэффициент агломерации значительно выше среднего уровня). Таким образом, с учетом результатов ранее проведенного регрессионного анализа, выявлено существенное влияние эффекта агломерации на привлечение инвестиций в отрасль строительства.

Стоит заметить, что для всех регионов из второй группы характерна низкая концентрация предприятий в отрасли строительства. Установленная взаимосвязь, подтвержденная ранее результатами регрессионного анализа, позволяет сделать вывод, что инвесторы строительной отрасли стремятся вкладывать в регионы, которым характерна более высокий уровень концентрации предприятий, что гарантирует высокий показатель внешней экономии и большой внутренний рынок.

Отметим, что для большинства регионов первой группы характерна низкая энергообеспеченность, что соответствует результатам ранее проведенного анализа. В перспективе это может означать, что быстро развивающиеся и быстро растущие регионы могут столкнуться с дефицитом электроэнергии.



Заключение

Тестирование моделей на российских данных и ранжирование субъектов позволило выявить основные детерминанты инвестиционной привлекательности регионов и выделить важные отраслевые особенности, оценить влияние агломерационных эффектов, пространственной корреляции и концентрации производств.

В результате исследования было установлено, что агломерационные факторы оказывают значимое влияние на пространственную структуру инвестиций в отрасли торговли и строительства. Таким образом, одним из факторов, оказывающих влияние на привлечение инвестиций в данные отрасли, является наличие крупной агломерации в регионе. Кроме того, детерминантами инвестиционной привлекательности региона в отрасли торговли являются высокий уровень концентрации предприятий, что гарантирует инвесторам большой внутренний рынок и внешнюю экономию, и качество человеческого капитала. Стоит отметить, что для отрасли строительства регионы с более высокой концентрацией предприятий, также являются более инвестиционно привлекательными.

По результатам оценки было установлено, что одной из детерминант инвестиционной привлекательности региона в отрасли обрабатывающего производства является его энергообеспеченность. Кроме того, для данной отрасли оказалось значимым величина фондоотдачи. Таким образом, согласно результатам оценки, регион, обладающий большим объемом ВРП, приходящимся на один рубль основных фондов, привлечет больше инвестиций в данную отрасль, нежели регион, показатель которого ниже. Следует сказать, что бюджетная обеспеченность региона также является одной из детерминант инвестиционной привлекательности региона в отрасли обрабатывающего производства.

В ходе исследования было установлено, что важным фактором для привлечения инвестиций в отрасли сельского хозяйства и транспорта и связи является пространственная корреляция регионов. Таким образом, регион, окруженный субъектами с высокими показателями инвестиций в данные отрасли, будет более инвестиционно привлекательным, нежели регион, который таких соседей не имеет (либо они расположены на большом расстоянии), что связано с возможностями межрегионального развития и последующего роста. Кроме того, важным фактором для привлечения инвестиций в отрасль транспорта и связи является уровень развития информационно-коммуникационной инфраструктуры региона.

По результатам оценки не обнаружено никаких свидетельств в пользу приоритета регионов с сырьевой специализацией. Соответствующая переменная оказалась статистически несущественной.



Список использованной литературы

1. Айвазян С.А., Березняцкий А.Н., Бродский Б.Е. (2014). «Голландская болезнь» в экономиках России и Армении. Прикладная эконометрика, №36 , С.32-60.

2. Лапо В. Ф. (2014). Эконометрическое исследование эффективности методов стимулирования инвестиций в лесопромышленный комплекс. Прикладная эконометрика, №33 , С.30-50.

3. Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность. М.:ЮНИТИ, 2005.

4. Коломак Е.А. (2010). Пространственные экстерналии как ресурс экономического роста. Регион: экономика и социология, № 4, С.73-87.

5. Лапо В. Ф. (2010). Пространственная концентрация производства и ожидания инвесторов: анализ отраслевых особенностей привлечения инвестиций в регионы. Прикладная эконометрика, № 2 , С.3-19.

6. Михеева Н.Н. (2010). Дифференциация социально-экономического положения регионов России и проблемы региональной политики. Серия научных докладов РПЭИ.

7. Экономико-географические и институциональные аспекты экономического роста в регионах. Москва: ИЭПП, 2007.

8. Antweiler W., Trefler D. (2000). Increasing return and all that: A view from trade. NBER Working Paper, 7941.

9. Baldwin R., Forslid R., Martin P., Ottaviano G., and Robert-Nicound F. (2003). Economic geography and public policy. Princeton University Press.

10. Brown J., Earle J. (2000) Competition and firm perfomance: Lessons from Russia. Working paper 154. Stockholm Institute of Transition Economics, Stockholm, Sweden.

11. Baldwin R., Martin P., Ottaviano G. (2001) Global income divergence, trade and industrialization: The geography of growth takeoff, Journal of Economic Growth 6, 5-37.

12. Dixit А., Stiglitz J. (1977) Monopolistic Competition and Optimum Product Diversity, The American Economic Review, Vol. 67, No. 3: pp.297-308.

13. Fingleton, B. (2002). Theoretical Economic Geography and Spatial Econometrics: Bridging the Gap between Theory and Evidence, in Getis.

14. Fingleton B. (ed.) (2003) European Regional Growth, Springer, Berlin.

15. Fujita M., Krugman P, Venables A. (2002) Spatial Economy. Cities, Regions and International Trade.

16. Fujita M., Thisse J.-F. (2002) Agglomeration and growth with migration and knowledge externalities, Kyoto University Institute for Economic Research, WP.

17. Johnston J., DiNardo J. Econometric metods. 4^th edition. McGraw-Hill, 1997.

18. Hanson G. H. (1998). North American economic integration and industry location. NBER Working Paper, 6587.

19. Helpman E.(2006). Trade, FDI, and the Organization of Firms. NBER Working Paper 12091.

20. Helpman E., Melitz M., Yeaple S. (2003). Export versus FDI. NBER Working Paper , 9439.

21. Hall R., Jorgenson D. (1967). Tax Policy and Investment Behavior. The American Economic Review, Vol. 57, pp. 391-414.

22. Isard, Walter (1960) Methods of regional analysis: an introduction to regional science, Cambridge: M.I.T. Press.

23. Kim S. (1995). Expansion of markets and the geographic distribution of economic activities: The trends in US regional manufacturing structure 1860-1987.

24. Kolstad I., Wiig A. (2012). What determines Chinese outward FDI? Journal of World Business, Vol. 47, P.26-34.

25. Krugman, P. Geography and trade / P. Krugman. - N. Y.: The MIT Press, 1992. - 156 р.].

26. Krugman P. (1991a). Increasing returns and economic geography. Journal of Political Economy, Vol. 99, P.483-499.

27. Krugman P., Venables A. (1996). Integration, specialization, and adjustment. European Economics Review, 40, 959-967.

28. North D. (1990) Institutions, Institutional Change and Economic Performance, Cambridge University Press.

29. Sach J., Warner A. (1997). Natural Resource Abundance and Economic Growth, Center for International Development and Harvard Institute for International Development.

30. Wang C., Hong J., Kafouros M., Wright M. (2012). Exploring the role of government involvement in outward FDI from emerging economies. Journal of International Business Studies , Vol.43, P.655-676.

31. World economic outlook 2015: Uneven Growth: Short- and Long-Term Factors. IMF. - April 2015.

32. Rating agency Expert. [Online Access]: http://www.raexpert.ru

33. Интернет-система АвтоТрансИнфо) http://www.autotransinfo.ru.

34. Регионы России. Социально-экономические показатели-2010 // Федеральная служба государственной статистики: [офиц. сайт]. - Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: http://www.gks.ru

35. УИС Россия. Режим доступа: http://uisrussia.msu.ru/



Приложение 1

Список регионов

Таблица П1Список регионов

Западные регионы	42	Республика Дагестан
1	Республика Карелия	43	Республика Ингушетия
2	Республика Коми	44	Кабардино-Балкарская Республика
3	Архангельская область	45	Карачаево-Черкесская Республика
4	Вологодская область	46	Республика Северная Осетия - Алания
5	Мурманская область	47	Чеченская Республика
6	г. Санкт-Петербург	48	Краснодарский край
7	Ленинградская область	49	Ставропольский край
8	Новгородская область	50	Ростовская область
9	Псковская область	51	Республика Башкортостан
10	Владимирская область	52	Удмуртская Республика
11	Брянская область	53	Калининградская область
12	Ивановская область	54	Оренбургская область
13	Калужская область	55	Пермский край
14	Костромская область	Восточные регионы
15	г. Москва	56	Курганская область
16	Московская область	57	Свердловская область
17	Орловская область	58	Челябинская область
18	Рязанская область

Подобные документы

• Анализ методик оценки инвестиционной привлекательности регионов России

  Понятие инвестиций, инвестиционной деятельности, инвестиционной привлекательности. Оценка инвестиционной привлекательности регионов, выявление сильных и слабых сторон. Современная практика повышения инвестиционной привлекательности отельных субъектов РФ.
  
  курсовая работа [1,9 M], добавлен 12.05.2011
  

• Проблемы роста инвестиционной привлекательности субъектов федерации

  Основные понятия и сущность инвестиционной привлекательности. Регион как объект приоритетного инвестировании. Критерии и факторы оценки инвестиционной привлекательности регионов; формирование имиджа и усиление моментов узнаваемости российских территорий.
  
  курсовая работа [145,8 K], добавлен 30.01.2014
  

• Анализ инвестиционной привлекательности Сибирского Федерального Округа

  Понятие и сущность модернизации экономики. Потенциал и перспективы экономического развития СФО. Анализ и пути повышения инвестиционной привлекательности Сибирского Федерального Округа. Рекомендации по увеличению инвестиционной привлекательности регионов.
  
  курсовая работа [74,5 K], добавлен 11.10.2010
  

• Повышение инвестиционной привлекательности ОАО "НИИ Гириконд"

  Сущность инвестиционной привлекательности современного предприятия. Методические основы анализа инвестиционной привлекательности организации. Оценка перспектив внедрения мероприятий по повышению инвестиционной привлекательности ОАО "НИИ Гириконд".
  
  дипломная работа [1,2 M], добавлен 29.12.2016
  

• Анализ инвестиционной привлекательности предприятия

  Общая характеристика инвестиционной привлекательности. Оценка финансового состояния предприятия, рентабельности капитала. Анализ ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности предприятия. Улучшение инвестиционной привлекательности.
  
  курсовая работа [159,4 K], добавлен 18.11.2007
  

• Оценка инвестиционной привлекательности муниципальных образований

  Роль инвестиций в стратегическом развитии территории. Социально-экономическая характеристика и оценка инвестиционной привлекательности муниципальных районов Московской и Смоленской областей. Анализ ресурсного обеспечения инвестиционной деятельности.
  
  дипломная работа [4,8 M], добавлен 12.05.2014
  

• Теоретические аспекты анализа инвестиционной привлекательности предприятия

  Понятие инвестиционной привлекательности и факторы, ее определяющие. Структура акционерного капитала ПАО "МТС". Оценка инвестиционной привлекательности предприятия ПАО "МТС" на рынке акций и облигаций. Характеристика дивидендной политики компании.
  
  дипломная работа [286,2 K], добавлен 21.11.2016
  

• Оценка инвестиционного климата России

  Методика оценки инвестиционной привлекательности. Состояние инвестиционного климата России, основные проблемы инвестирования. Мировой опыт повышения инвестиционной привлекательности страны. Направления повышения уровня инвестиционной привлекательности.
  
  курсовая работа [67,1 K], добавлен 17.03.2015
  

• Исследование инвестиционной привлекательности муниципального образования Тюменской области

  Рассмотрение сущности и критериев инвестиционной привлекательности муниципального образования. Выявление роли инвестиций в социально-экономическом развитии муниципального образования. Изучение основных проблем и перспектив развития Тюменской области.
  
  курсовая работа [45,3 K], добавлен 17.11.2014
  

• Инвестиционная привлекательность предприятий Республики Башкортостан

  Теоретические подходы к определению инвестиционной привлекательности предприятия. Оценка состояния инвестиционной привлекательности и инвестиционной активности СПК "Красная Башкирия" Абзелиловского района, а также общие рекомендации по их повышению.
  
  курсовая работа [58,9 K], добавлен 29.11.2010
  

• Методы оценки инвестиционной привлекательности предприятия

  Понятие инвестиционной привлекательности предприятия: различные подходы к толкованию. Минимальный уровень риска. Факторы, влияющие на инвестиционную привлекательность. Отраслевая принадлежность. Доходность вложенных средств. Эффективность инвестиций.
  
  курсовая работа [75,2 K], добавлен 05.09.2013
  

• Изменение инвестиционной привлекательности акций российских нефтегазовых компаний на современном этапе развития российского фондового рынка

  Использование фундаментального и технического анализа в определении инвестиционной привлекательности акций нефтяных компаний. Комплексный алгоритм и основные этапы его проведения. Анализ факторов изменения данного показателя на российском рынке.
  
  дипломная работа [207,0 K], добавлен 25.07.2015
  

• Оценка инвестиционной привлекательности регионов с точки зрения строительства геотермальной электростанции

  История, назначение геотермальных электростанций. Выбор регионов, располагающих геотермальными ресурсами. Формирование системы показателей. Определение интегральной оценки для каждого региона по всем группам показателей с учетом весовых коэффициентов.
  
  презентация [1,2 M], добавлен 17.04.2014
  

• Повышение инвестиционной привлекательности муниципального района (на примере конкретного муниципального района

  Сущность и критерии инвестиционной привлекательности муниципального района, анализ экономических и правовых механизмов в данной сфере. Оценка роли и значения инвестиций в социально-экономическом развитии района, основные пути и принципы их привлечения.
  
  курсовая работа [80,8 K], добавлен 21.11.2019
  

• Оценка инвестиционной привлекательности предприятия

  Место и роль оценки стоимости предприятия в инвестиционной деятельности для повышения эффективности управления, область ее применения. Подходы к оценке инвестиционной привлекательности предприятия: доходный, затратный и сравнительный (рыночный).
  
  курсовая работа [73,8 K], добавлен 21.04.2010
  

• Оценка инвестиционной привлекательности региона (на материалах администрации Советского района г. Гомеля)

  Сущность и особенности инвестиционной деятельности в Республике Беларусь; ее задачи, способы и источники. Социально-экономическое развитие Гомельской области. Расчет интегрального показателя инвестиционной привлекательности региона, меры по ее повышению.
  
  дипломная работа [371,9 K], добавлен 27.03.2014
  

• Оценка инвестиционной привлекательности предприятия

  Характеристика основных форм сотрудничества инвесторов с организацией. Проведение анализа ликвидности баланса, рентабельности, платежеспособности и деловой активности ООО "Огнезащитные технологии" для оценки инвестиционной привлекательности предприятия.
  
  дипломная работа [173,8 K], добавлен 20.09.2011
  

• Повышение инвестиционной привлекательности предприятия (на примере ООО "Разрез "Березовский"")

  Теоретические основы инвестиционной привлекательности предприятия. Характеристика предприятия ООО "Разрез "Берёзовский": анализ финансовых результатов, имущественного положения, показателей рентабельности и ликвидности, оценки платежеспособности.
  
  дипломная работа [884,0 K], добавлен 11.05.2015
  

• Инвестиционная привлекательность отдельных отраслей экономики Тюменской области

  Понятие и основные критерии инвестиционной привлекательности отрасли экономики. Общая экономическая характеристика и инвестиционная структура Тюменской области. Разработка рекомендаций по повышению инвестиционной привлекательности Тюменской области.
  
  дипломная работа [569,7 K], добавлен 08.12.2010
  

• Анализ инвестиционной привлекательности предприятия на основе показателей доходности

  Экономические основы инвестирования. Общие методические подходы к анализу инвестиционной привлекательности. Система показателей рентабельности. Понятие финансового рычага и его применение в управлении рентабельностью собственных средств.
  
  курсовая работа [48,2 K], добавлен 07.06.2004
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам