Инвестиционная привлекательность Вологодской области

В исследованиях экономических  журналов (например, «Вопросы экономики» [27]) часто применяется свод по сумме мест, занимаемых регионом по определенным показателям. В результате такого свода определяется рейтинговое место региона в ряду других. Недостатком данной методики  для инвестора является отсутствие видимости, на сколько один регион привлекательнее другого, на сколько один регион рискованнее другого, так как различия между регионами, занимающими последовательные порядковые номера, могут быть как незначительные, так и весьма ощутимые, также использование экспертных оценок может вызвать высокую вероятность неточности оценки инвестиционного климата. Преимуществом данного подхода является всестороннее рассмотрение инвестиционного климата, минимально необходимый набор статистических показателей.

А. Бакитжатов, С. Филин, [2, 5], считают, что инвестиционная привлекательность определяется через уровень прибыли от вложения капиталов. Использование такого подхода отличается узкой сферой применения, так как для получения адекватных результатов необходимо, чтобы инвестиции осуществлялись с одинаковой степенью риска, что практически невозможно.

        Также  стоит  отметить  методику,  предложенную  сотрудниками   Института  экономики Российской академии наук [2]. Они предложили использовать набор факторов, которые  прямо  или  косвенно  влияют  на  инвестиционную  привлекательность  региона.  В  этом подходе также применяется ряд групп факторов (потенциалов):

−  природно-ресурсный;

−  демографический;

−  экономический;

−  уровень экономического развития;

−  экономическая активность;

−  уровень жизни  населения;

−  состояние региональных финансов;

−  экономические реформы;

−  политическая активность избирателей;

−  устойчивость и влиятельность региональных структур.  

Еще одной, по мнению Я. Дерябина [15] и В.С. Валинуровой [4], более приемлемой методикой оценки инвестиционной привлекательности может быть модель, включающая экономическую и рисковую составляющие.

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

К > 0,4 – высокая инвестиционная привлекательность;

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

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

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

K < 0,05 – низкая инвестиционная привлекательность.

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

           В своей статье «Методологические подходы к оценке инвестиционной привлекательности как основы разработки инвестиционной политики» [33] Г. Прибыткова выделяет 4 основных параметра оценки инвестиционной привлекательности региона: производственный потенциал, финансовые результаты деятельности, инвестиционная активность, трудовой потенциал.   

        Данная методология оценки инвестиционной привлекательности региона не требует особых дополнительных трудовых и финансовых затрат на сбор и формирование информации. Она полностью базируется на информационных ресурсах, которыми располагают и которые периодически публикуют в специальных официальных изданиях органы статистики.

         В статье «Методики оценки  инвестиционной привлекательности  регионов» [44]  Р. А. Хуснуллин рассматривает одну из наиболее популярных методик в России. Это методика рейтингового агентства «Эксперт».  В  этой  методике  инвестиционная  привлекательность  региона  рассматривается  как  совокупность  составляющих  ее  частей:  инвестиционного  потенциала  и инвестиционного риска. Инвестиционный потенциал региона состоит из следующих восьми компонентов – отдельных потенциалов:

−  производственного;

−  трудового;

−  потребительского;

−  инфраструктурного;

−  ресурсно-сырьевого;

−  институционального;

−  инновационного.

         Инвестиционный  риск  региона  отражает  вероятность  потери  инвестиций  и,  соответственно,  ожидаемой  прибыли.  Этот  показатель  так  же  подразделяется  на  несколько подкатегорий: 

−  экономический риск – отражает уровень экономического развития региона;

−  социальный риск –  говорит о социальной обстановке в регионе;

−  политический  риск –  отношение  и  действия  региональных  властей  по  отношению к рыночным реформам и преобразованиям;

−  финансовый риск –  это состояние бюджета региона  и экономическое состояние 

предприятий региона;

−  законодательный  риск –  отражает  состояние  региональной  и  федеральной  нормативно-правовой базы, регулирующей инвестиционную деятельность;

−  экологический риск – экологическая обстановка, состояние региональной и федеральной нормативно-правовой базы по экологии;

−  криминальный  риск –  уровень  преступности,  влияние  криминалитета  на

региональную экономику, теневой бизнес. 

       Таким  образом, нами приведены методы  оценки инвестиционной привлекательности  региона. По нашему мнению, наиболее  эффективной  является методика  Г. Прибытковой рассмотренной в статье «Методологические подходы к оценке инвестиционной привлекательности как основы разработки инвестиционной политика» [33] , т.к. данная методология не требует особых дополнительных трудовых и финансовых затрат на сбор и формирование информации. Она полностью базируется на информационных ресурсах, которыми располагают и которые периодически публикуют в специальных официальных изданиях органы статистики.

        1.3. Методы прогнозирования инвестиционной привлекательности региона

Инвестиционная привлекательность региона может быть, как текущей, так и прогнозной. Для прогнозирования инвестиционной привлекательности региона можно использовать стандартные процедуры прогнозирования. Они позволяют получить наиболее точный результат при достаточно простом математическом аппарате. Применяя методы прогнозирования, необходимо учитывать, что прогноз строится на один шаг вперед, поэтому полученную модель необходимо корректировать после каждого этапа прогнозирования. Так, если в качестве шага выбран интервал времени пять лет, то пересматривать построенную зависимость необходимо каждые пять лет.

По мнению М.И. Каменского [21], инвестиционная привлекательность региона может быть, как текущей, так и прогнозной. Для прогнозирования инвестиционной привлекательности региона можно использовать стандартные процедуры прогнозирования. Они позволяют получить наиболее точный результат при достаточно простом математическом аппарате. Применяя методы прогнозирования, необходимо учитывать, что прогноз строится на один шаг вперед, поэтому полученную модель необходимо корректировать после каждого этапа прогнозирования. Так, если в качестве шага выбран интервал времени пять лет, то пересматривать построенную зависимость необходимо каждые пять лет.

Согласно Л.С. Валинуровой [4], вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами – в зависимости от степени однородности:

• простые методы;
• комплексные методы.

Группа простых методов  объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (например, экстраполяция тенденций, морфологический анализ и др.). Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (например, методы прогнозного графа, система "Паттерн" и др.). Кроме того все методы прогнозирования поделены еще на 3 класса в зависимости от характера информации, на базе которой составляется прогноз:

• фактографические методы;
• экспертные методы;
• комбинированные методы.

Фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов.

Комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

В свою очередь, каждый из перечисленных классов подразделяется на группы и подгруппы (рис. 1.2.). Среди фактографических методов выделяются группы:

• статистических (параметрических) методов;
• опережающих методов.

 

Рис. 1.2. Классификация  методов прогнозирования

Экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Экспертные методы в большой мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов.

Среди экспертных методов  выделяют группы по следующим признакам:

• по количеству привлеченных экспертов;
• по наличию аналитической обработки данных экспертизы (табл. 1.1).

 

 

 

                                                                                                                            Таблица 1.1

Классификация экспертных методов прогнозирования

Вид экспертизы	Вид обработки мнений
	Без аналитической обработки			С аналитической обработкой
Индивидуальная	Интервью	Экспертные	Генерация идей	Построение сценария	Метод «дерева целей»	Матричный метод
Коллективная	Метод «мозгового штурма»			Метод коллективных экспертных оценок

 

Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик (параметров) объекта прогнозирования. Среди них наибольшее распространение получили экстраполяция, интерполяция, метод аналогий (модель подобия), параметрический метод и др.

Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди методов этой группы выделяется публикационный, основанный на анализе и оценке динамики публикаций.

         Анализируя изученную нами литературу, мнения экономистов, авторов многих учебных пособий можем сделать выводы, что инвестиционная привлекательность региона представляет собой объективные предпосылки для инвестирования и количественно выражается в объеме капитальных вложений, которые могут быть привлечены в регион исходя из присущих ему инвестиционного потенциала и уровня некоммерческих инвестиционных рисков. Также, проанализировав различные подходы к методам оценки инвестиционной привлекательности региона, мы можем четко определить какой методикой мы будем пользоваться в дальнейшем для подробного анализа оценки инвестиционной привлекательности Вологодской области, это методика Г. Прибытковой [33], согласно которой нужно определить основные параметры, это – производственный потенциал, финансовые результаты деятельности, инвестиционная активность, трудовой потенциал.   

 

 

2. АНАЛИЗ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ РЕГИОНА (НА ПРИМЕРЕ ВОЛОГОДСКОЙ ОБЛАСТИ)

2.1. Минерально-сырьевой потенциал Вологодской области              

  Минерально-сырьевой потенциал (МСП) Вологодской области, или стоимостная оценка извлекаемых запасов полезных ископаемых, определён на основе методики расчёта стоимости твёрдых полезных ископаемых и подземных вод Министерства природных ресурсов Российской Федерации. Наряду с этим приведена также оценка МСП прогнозных ресурсов и определён совокупный минерально-сырьевой потенциал извлекаемых запасов и прогнозных ресурсов.

Географическое положение Вологодской области определило особенности её ландшафтов: равнинность, лесистость, избыточное увлажнение и значительная заболоченность. Благодаря разнообразным сочетаниям этих характеристик на её территории выделяются 33 типа ландшафтов.

Вологодчина - лесной край. Леса занимают 69 % её территории (около 10 млн. га) и составляют её главное богатство. Наибольшую ценность в составе лесов представляют хвойные породы - ель и сосна. Общий запас древесины на территории области оценивается в 1670 млн. куб. м., в том числе хвойных пород 867 млн. куб. м.

Удельный вес МСП  извлекаемых запасов полезных ископаемых области в общероссийском балансе  составляет  0,045 % (табл. 2.2).

Таблица 2.1.

Сравнительная характеристика минерально-сырьевого потенциала извлекаемых запасов Вологодской области по отношению к общероссийскому