Методика оценки инвестиционного потенциала агропроизводящей территории с использованием средств картографии

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Омская экономическая лаборатория Института экономики и организации промышленного производства СО РАН

Методика оценки инвестиционного потенциала агропроизводящей территории с использованием средств картографии

В.В. Алещенко, О.А. Алещенко

В статье исследуются существующие подходы к оценке потенциала муниципальных образований агропроизводящего региона. Предлагается авторская методика оценки инвестиционной привлекательности территории с применением современных картографических систем. На примере перспективной подотрасли сельского хозяйства (направление «Льноводство») проводится оценка инвестиционного потенциала муниципальных районов Омской области. Даются практические рекомендации по возможностям применения предложенной методики для органов власти (на местном и региональном уровнях), для потенциальных инвесторов, специалистов.

Ключевые слова: сельское хозяйство, методика оценки, инвестиционный потенциал, региональная экономика, муниципальные районы.

THE ESTIMATION TECHNIQUE OF INVESTMENT POTENTIAL IN AGROMAKING TERRITORY WITH CARTOGRAPHY USE

Article investigates existing approaches to an estimation of potential of municipal unions of agromaking region. The author's technique of an estimation of investment appeal of territory with application of modern cartographical systems is offered. On an example of perspective branch of agriculture (the direction “Flax”) an estimation of investment potential of municipal areas in Omsk region is carried out. Practical recommendations about possibilities of application of the offered technique for authorities (at local and regional levels), for potential investors, experts are given.

Keywords: agriculture, an estimation technique, investment potential, regional economy, municipal areas.

Вопросы исследования инвестиционного потенциала агропроизводящего региона постепенно переходят из научно-теоретической среды в сферу практического управления. Основным «выгодоприобретателем» подобного рода исследований выступает бизнес, чаще всего выбирающий площадки под свои инвестиционные проекты в сфере агропроизводства и агропереработки. Между тем органы государственного и муниципального управления также заинтересованы в результатах подобного рода исследований, помогающих решить вполне прагматическую задачу - привлечь как можно больше инвестиций на территории (то есть получить новые рабочие места, налоги и т.д.) с учетом имеющихся конкурентных преимуществ (климатических, почвенных, инфраструктурных, трудовых и т.п.).

Сегодня для получения комплексной и взвешенной информации приходится использовать разные группы источников. С одной стороны, существуют методики, в которых задача оценки инвестиционного потенциала территории сопрягается с выставлением сравнительных региональных рейтинговых оценок по той или иной совокупности критериальных параметров. В качестве примера можно привести «Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов России», который с 1996 г. публикует рейтинговое агентство «Эксперт РА» [1], рейтинг привлекательности регионов журнала «Форбс» [2], рейтинг конкурентоспособности регионов «Института региональной политики» [3] и т.п. Однако все они имеют существенные недостатки: практически не используют столь важные в агропроизводстве природно-климатические характеристики территорий, не ориентированы на потребности малого и среднего бизнеса, «неинформативны» для уровня муниципальных районов.

С другой стороны, существуют многочисленные картографические источники, показывающие специфику природно-климатических характеристик территорий в удобных для восприятия картограммах и картосхемах [4; 5; 6 и пр.]. Однако чаще всего получаемые карты узкоспециализированы и мультидисциплинарны. Поэтому в основном они используются в качестве иллюстративного фона к упомянутым выше методикам рейтингования территорий, однако могут быть детально и качественно «расшифрованы» только с помощью специалистов.

Между тем современные картографические системы (КС) могут являться не только средством пространственно-графического отображения природно-климатических особенностей и социально-экономического положения тех или иных территорий, но и мощным инструментом пространственного анализа и моделирования, помогающим принимать взвешенные комплексные решения для инвесторов, органов государственной и муниципальной власти, профессионального сообщества. В связи с этим на основе КС была разработана представленная ниже авторская методика оценки инвестиционного потенциала муниципальных районов агропроизводящего региона, позволяющая, на примере перспективной подотрасли сельского хозяйства, составлять карты инвестиционного потенциала территории.

Как уже было отмечено, оценка инвестиционного потенциала агропроизводящего региона - сложный исследовательский процесс, прежде всего отражающий отношение между «субъектом» и «объектом», то есть между потенциальным сельхозпроизводителем (инвестором) и элементами окружающей его природно-климатической и ресурсно-инфраструктурной среды, а также отражающий связи между взаимодействующими объектами. Предлагаемая процедура оценивания агроклиматического потенциала муниципальных районов с применением средств КС состоит из следующих этапов:

I. Выявление субъекта оценки, с позиции которого ведется оценивание.

II. Выявление объекта оценки (природных, климатических, ресурсных, инфраструктурных элементов), их компонентов и свойств (характеристик).

III. Формулирование критериев оценки, которые определяются масштабом, целью исследования и свойствами субъекта.

IV. Разработка параметров оценочных шкал.

V. Получение частных и интегральных оценок.

VI. Составление карт тематических слоев, критериальных и интегральных карт инвестиционных предпочтений.

VII. Анализ карт сельскохозяйственной специализации муниципальных районов.

Проведенная для примера авторами оценка перспектив развития агропроизводства в муниципальных районах Омской области следовала той же логике: сначала формировались общая (агроклиматическая) и специализированная (отраслевая) базы данных, позволяющие сравнивать разнородные пространственные данные по муниципальным районам, на основе которых с помощью средств моделирования производилось синтезирование показателей для получения интегральных оценок, и, наконец, создавалась группа взаимоувязанных аналитических карт для характеристики инвестиционного потенциала муниципальных образований Омского региона.

Базы данных являются обязательными компонентами КС, на основе которых и строятся карты. Структура базы данных для оценки инвестиционного потенциала Омской области с использованием КС определялась доступными (открытыми) природно-климатическими и ресурсно-инфраструктурными характеристиками территории в разрезе муниципальных образований с учетом существующей специфики развития агропроизводства в регионе.

Общая (агроклиматическая) база данных включает выбранные экспертным путем пространственные характеристики агроклиматического потенциала Омской области, по которым формировались оценочные показатели, удовлетворяющие трем условиям:

а) исчисляемость (показатели должны иметь четкие пороговые значения или допустимый диапазон);

б) сопоставимость по всем муниципальным районам;

в) значимость для субъекта оценки.

Показатели характеристик, которые не отвечают хотя бы одному из перечисленных условий, для целей настоящего исследования не использовались. По этой причине в базу данных не были, например, включены данные по составу почв (неисчисляемая характеристика), площади осушения заболоченных почв (несопоставимы по районам), данные по запасам полезных ископаемых (незначимы для инвесторов) и некоторые другие.

Для удобства использования выбранные показатели были сгруппированы по двум условным группам (природно-климатическая и ресурсно-инфраструктурная) и разделены на семь оценочных блоков. В климатический блок вошли показатели, численно характеризующие климат территории (осадки, солнечная радиация, сила ветра, срок вегетации и т.п.). К почвенному блоку были отнесены численные характеристики качества почвенного покрова сравниваемых районов (содержание гумуса, уровень кислотности почвы и др.). Ландшафтно-растительный блок состоит из показателей, характеризующих «пригодность» ландшафтов и растительного покрова территорий для сельскохозяйственных занятий (доля естественных сенокосов и пастбищ, доля водных объектов и т.д.). Показатели агрохозяйственного блока позволяют оценить степень воздействия человека на природную среду (распаханность территории, выбросы загрязняющих веществ и т.п.). Инфраструктурный блок объединяет в себе показатели, характеризующие степень «готовности» коммуникаций районов (дороги, связь, электрические и газовые сети, машиноремонтный сервис и т.д.) к задачам развития современного сельскохозяйственного производства. Ресурсно-трудовой блок помогает инвестору оценить абсолютные и относительные характеристики качества рабочей силы в том или ином районе, степень его «притягательности» для людей труда (средний размер заработной платы, уровень квалификации населения, миграционный прирост и пр.). Наконец, в ресурсно-социальном блоке объединились показатели, характеризующие уровень социальной обеспеченности и социальной стабильности территории (численность безработных, уровень заболеваемости, число правонарушений и др.).

Необходимость использования характеристик и показателей ресурсно-инфраструктурного блока объясняется спецификой субъекта оценки: экономическая эффективность развития современного агропроизводства (особенно в животноводстве) со временем все менее зависит от природных особенностей территории и ее климатических характеристик, и все более - от инфраструктурного и качественного трудового ресурсного наполнения, подкрепленного развитыми институтами социальной защиты. Например, современную кроликоферму можно построить практически в любой климатической зоне (энергосберегающие технологии сегодня это позволяют), но при наличии транспортной и энергетической инфраструктуры, возможности набрать / обучить квалифицированный персонал.

Специализированные (отраслевые) базы данных составляются из показателей общей базы данных, отобранных экспертным путем специалистами исследуемого бизнес-направления (например, агрономом, инженером, специалистом по кадрам и пр.). Допускается и добавление новых, значимых для исследуемой подотрасли (бизнес-направления) показателей, удовлетворяющих вышеперечисленным требованиям к ним. Уникальность предлагаемой методики состоит в возможности составления тематических карт по любым характеристикам агроклиматического потенциала или любой комбинации из них. Например, по показателям климатического блока можно провести одну оценку и составить одну карту, по показателям инфраструктурного блока - другую, а для инвестора - комплексную, интегрирующую все перечисленные. В результате такого подхода качество (целесообразность) выборки показателей для базы данных определяет и качество (результативность) полученной оценки и составленной по ее результатам карте.

При этом стоит учитывать, что все показатели могут быть разделены на две группы: активизирующие инвестиционный потенциал либо подавляющие его. Так, показатель «продолжительность вегетационного периода» увеличивает потенциал территории, а «число совершенных правонарушений» - подавляет. Кроме того, в зависимости от той или иной подотрасли (бизнес-направления) один и тот же показатель может менять свою «полярность». Например, показатель «доля водных объектов в общей площади муниципального района» может играть «в плюс» при оценке потенциала территории для целей рыбоводства и рыборазведения и «в минус» при строительстве свиноводческой фермы (из-за необходимости дорогостоящей водоочистки). Наконец, один и тот же показатель может быть отнесен в разные оценочные блоки, в зависимости от его «позиционирования» инвестором. Так, показатель «среднемесячная номинальная начисленная заработная плата» может быть отнесен как к ресурсно-инфраструктурному блоку (в этом случае чем ниже уровень зарплаты, тем территория привлекательнее для инвестора), так и к ресурсно-социальному блоку (здесь уже чем ниже уровень зарплаты, тем более «неблагополучным» выглядит район в глазах инвестора).

В соответствии с описанными выше принципами общая (агроклиматическая) база данных по муниципальным районам Омской области была составлена из 46 показателей.

Для решения задач оценки агроклиматического потенциала муниципальных районов Омской области и составления региональных карт перспективных зон размещения агропроизводств в территориально-отраслевом разрезе было использовано специальное программное обеспечение: DataGraf for Windows (DG) - современный инструмент для визуализации данных, моделирования ситуаций, построения синтетических показателей, способный смоделировать на основе ряда числовых данных по пространственным выделам емкий картографический образ.

Для работы в картографическом редакторе DG был создан список административных зон, совпадающих территориально с 32 муниципальными районами Омской области.

Специализированная (отраслевая) база данных для целей дальнейшей оценки была составлена на основе представленных показателей общей базы данных, отобранных экспертным путем специалистами бизнес-направления «Льноводство» (ООО «Знаменский лен», инвестиционный проект «Производство котонина (модифицированного льноволокна) из короткого льноволокна»). Всего было отобрано 20 показателей, веса оценочных блоков определялись теми же экспертами (таблица). Значимость групп природно-климатических и ресурсно-инфраструктурных показателей для инвесторов в сфере льноводства оказалась равной.

Специализированные (отраслевые) базы данных создавались на основе различных источников. Стоит отметить, что выполнение этого шага было сопряжено с рядом объективных трудностей: в первую очередь связанных с отсутствием полного спектра сопоставимых природно-климатических данных (например, на 32 муниципальных района Омской области приходится всего 17 метеорологических станций), что несколько ограничило оценку ряда характеристик агроклиматического потенциала муниципальных районов в рамках исследования. «Недостающие» данные были получены экспертным путем в результате кабинетных исследований, основанных на анализе существующей картографической информации. Информационную базу исследования составили данные Государственного учреждения «Омский центр по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды с региональными функциями», статистические справочники органов государственной и региональной статистики, научно-географические справочники и атласы, научные монографии и статьи специалистов-регионоведов в периодических изданиях. Удельный показатель кадастровой стоимости земли был взят из отчета филиала ФГБУ «Федеральная кадастровая палата» Росреестра по Омской области.

Показатели специализированной базы данных, направление «Льноводство»

инвестиционный потенциал агропроизводящий картография

Данные показатели далее привязывались к 32 выделенным административным зонам. Соответственно матрица специализированной базы данных по льноводству состояла из 32 строк и 20 столбцов. Матрица показателей формировалась в электронных таблицах (MS Excel).

Далее через редактор данных показатели матрицы были соединены с графическими данными в программе DataGraf for Windows. Соответственно каждый столбец матрицы может быть представлен картографически как отдельный специализированный слой. Векторным объектом для картографии послужила описанная выше электронная картографическая основа муниципальных районов Омской области.

Для оценки агроклиматического потенциала муниципальных районов Омской области по направлению «Льноводство» с помощью КС DG было создано 20 специализированных слоев административных зон Омской области (по числу показателей специализированной базы данных). Каждая карта определяла отдельный показатель из различных оценочных блоков матрицы специализированной базы данных.

Реализация этапов получения информации, выявления оценочных показателей и построения на их основе специализированных слоев далее требует моделирования оценочных интегральных характеристик административных зон Омской области. За методическую основу для этих целей были взяты принципы моделирования, предложенные В.С. Тикуновым [7].

Построение моделей, ориентированных на создание оценочных интегральных карт, происходит при условии гомогенности территориальных единиц (административных зон), формирующих иерархически упорядоченные между собой таксоны. Данный алгоритм позволяет получать интегральные оценки муниципальных районов Омской области по единой шкале и ранжировать на их основе данные территориальные единицы. Суть алгоритма состоит в следующем.

Пусть имеется множество территориальных единиц n, каждая из которых характеризуется множеством показателей m. В этом случае весь набор территориальных единиц и показателей может быть представлен в форме матрицы Х:

(1)

Для целей нормирования показателей, характеризующих территориальную единицу (в нашем случае это 32 административные зоны), удобно использовать следующую формулу:

= 1... n,

= 1… m, (2)

где n - количество территориальных единиц;

m - количество показателей;

- наилучшее (или наихудшее) для каждого показателя оценочное значение (наиболее благоприятное для целей развития подотрасли сельского хозяйства среди оцениваемых районов);

- максимальное для каждого показателя оценочное значение;

- минимальное для каждого показателя оценочное значение.

Предлагаемый подход позволяет соизмерить данные между собой и показать отклонение системы показателей от наилучших или наихудших оценочных значений.

Нормировка, помимо этого, дает возможность определить количественные соотношения между полученными значениями оценочных характеристик для исследуемых территориальных единиц (административных зон) для целей выделения таксонов. Для приведения нормированных показателей к соизмеримой форме находится их суммарное значение:

, i = 1... n,

j = 1… m (3)

Полученные оценочные интегральные характеристики административных зон Омской области будут приближенно характеризовать положение муниципальных районов за счет того, что чем сильнее их показатели отличаются от наилучших (наихудших) оценочных значений , тем величина будет больше. При этом величина может быть равна нулю, если весь комплекс показателей административных зон совпадает с наилучшими значениями, и будет равна m, если этот комплекс по всем показателям будет максимально отличатся от . Чем больше величина , тем хуже интегральная оценочная характеристика у соответствующей административной зоны. Средние для таксонов величины позволяют дать им качественные характеристики оценки (например: очень плохие, плохие, удовлетворительные, хорошие, очень хорошие) и т.д., а также количественно сопоставлять их между собой.

Следующий этап оценивания агроклиматического потенциала муниципальных районов с применением средств КС связан с выбором мер различия (шкалы оценок) между административными зонами для их объединения в таксоны.

Существует много способов разделить числовой ряд на несколько диапазонов (градаций цветов на карте). Для решения поставленной в настоящем исследовании задаче оптимальными являются следующие три дополняющих друг друга шкалы оценок:

1. Равнонаполненная шкала, основной принцип разбиения которой состоит в том, чтобы каждый таксон содержал примерно равное число административных зон.

2. Равномерная шкала, главный принцип которой: числовой ряд разбивается на равное число интервалов от минимума до максимума, и реальные значения заносятся в соответствующий интервал.

3. Логарифмическая шкала, предполагающая тот же принцип разбиения, что и в равномерном случае, но диапазон градаций строится не на реальных значениях, а на их логарифмах, что позволяет «растянуть» интервал минимальных значений и, наоборот, «сжать» интервал максимальных.

В каждом конкретном случае определение количества таксонов и выбор шкалы оценок может приниматься индивидуально, основной критерий - «читаемость» полученной карты. Практика показала, что наиболее оптимальная комбинация для целей исследования инвестиционной привлекательности муниципальных районов: 5 таксонов и равномерная шкала.

Для компьютерной обработки специализированные (отраслевые) базы данных были переведены в таблицы редактора данных DataGraf. Далее, после реализации описанного выше алгоритма на компьютере, были получены интегральные показатели районов, объединенные в пять таксонов. Районы, попавшие в первый таксон, получили качественную оценку как районы с самым высоким инвестиционным потенциалом, во второй - с высоким потенциалом, в третий - с умеренным, в четвертый - с относительно низким и в пятый - с самым низким агроклиматическим потенциалом. На основе полученных данных была построена карта (рисунок) инвестиционной привлекательности муниципальных районов Омской области по направлению «Льноводство» (чем ниже интегральный показатель, тем предпочтительнее район для инвестора по данной подотрасли).

Карта инвестиционной привлекательности Омской области, направление «Льноводство»

С использованием качественного фона были построены критериальные карты инвестиционных предпочтений по каждому из исследуемых бизнес-направлений, основанные на данных семи оценочных блоков: карт климатических показателей, карт почвенных показателей, карт ландшафтно-растительных показателей, карт агрохозяйственных показателей, карт инфраструктурных показателей, карт ресурсно-трудовых показателей, карт ресурсно-социальных показателей. Их использование позволяет провести более качественный анализ инвестиционного потенциала того или иного района по рассматриваемой подотрасли в более узких прикладных целях. Кроме того, возможно наложение на полученные карты дополнительных (точечных) информационных слоев: расположения рек и озер, автомобильных дорог, линий электропередач высокого напряжения и т.п.

Таким образом, проведение по предложенной методике аналогичных оценок для всех бизнес-направлений, актуальных для региона в сфере агропроизводства, может помочь конкретному инвестору наметить территории, где развитие его бизнес-проекта имеет наилучшие перспективы с точки зрения значимых для него характеристик. Для органов местной и региональной власти использование методики поможет выявить суммарный потенциал муниципальных районов и обозначить перспективы развития, в том числе новых для района секторов экономики.

Библиографический список

1. Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов России // Эксперт РА [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.raexpert.ru/ratings/regions/, свободный.

2. Рейтинг привлекательности региона // Forbs: журнал [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.forbes.ru/ekonomika/vlast/68531-kak-schitalsya-reiting, свободный.

3. Рейтинг конкурентоспособности российских регионов // Институт региональной политики [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.irpgroup.ru/, свободный.

4. Атлас Омской области. - Омск, 1996. - 60 с.

5. Земля, на которой мы живем. Природа и природопользование Омского Прииртышья. - Омск, 2006. - 576 с.

6. Рейнгард, Я.Р. Агроэкологическая оценка почвенного покрова и районирование территории Омской области / Я.Р. Рейнгард, О.В. Нежевляк. - Омск: Изд-во ФГОУ ВПО ОмГАУ, 2009. - 160 с.

7. Тикунов, В.С. Моделирование в картографии / В.С. Тикунов. - М.: Изд-во МГУ, 1997. - С. 83-99.

Размещено на Allbest.ru