А.Н. Асаул, Б. М. Карпов, В. Б. Перевязкин, М. К. Старовойтов
Модернизация экономики на основе технологических инноваций
СПб: АНО ИПЭВ, 2008. - 606 с.

Предыдущая

Оглавление

Следующая

Глава 4. Инвестиционная деятельность в условиях нестабильности, неопределенности и риска

4.4. Оценки инвестиционной привлекательности региона. Инвестиционный потенциал регионов РФ.

Одним из наиболее эффективных методов предварительной оценки инвестиционного климата на основе факторов, является статистических метод обработки данных. В статистике совокупности, имеющие коэффициент вариации больше 30-35 %, принято считать неоднородными. В ходе предварительной обработки исходной информации для оценки инвестиционного климата регионов России следует принимать значение коэффициента асимметрии £ 1,7.  В случае если коэффициент вариации и асимметрия ряда превышают критические значения (соответственно 35% и 1,7) мы предлагаем производить предварительную оценку ряда. На основе расчета коэффициентов вариации и асимметрии рядов значений можно провести предварительную оценку значений показателей в составе потенциалов и рисков (табл. 4.9).

Таблица 4.9.

Результаты предварительной оценки инвестиционного климата регионов на основе основных видов факторов

Вид потенциала (п) / риска (р)	Коэфф. вариации	Асимметрия ряда
Экологический р.	< 5%	1,56-5,9
Финансовый п.	>35%	1,01-2,98
Финансовый р.	<25%	0,54-2,55
Инфраструктурный п.	>35%	0,48-2,9
Потребительский п.	>35%	0,09-1,7
Природно-ресурсный п.	>35%>*	0,19-2,99
Производственный п.	< 4%	0,63-1,9
Социальный р.	< 6%	0,2-2,2
Трудовой потенциал	< 14%	0,41-1,96

Для оценки рядов показателей следует использовать три базовых расчетных процедуры (метода) оценки рядов значений, которые входят в компьютерный пакет «Оценка инвестиционной привлекательности регионов РФ». Базовыми они названы потому, что изначально предполагается, что эксперт, использующий систему оценки инвестиционного климата регионов может вводить изменения в основной алгоритм и в том числе: изменять набор и способ группировки показателей, дополнять систему новыми методами оценки.

Возможно также применение метода, объединяющего в себе такие преимущества, как простота оценки показателя на основании данных за один рассматриваемый год с корректировкой их на поправочный коэффициент, который может быть вычислен на базе годового индекса изменения показателя.

I_j = X_ji * k_iп                  (4.19)

где:

I_j – итоговая оценка j-го показателя;

X_ji – оценка i–го показателя по j–му методу;

k_iп  – поправочный коэффициент, рассчитываемый на основе годового индекса изменения i -го показателя.

Поправочный коэффициент определяется экспертами и корректирует (улучшает) оценку X_ji в случае если имеет место значительное относительно других регионов изменение показателя за год.

Для конкретного оцениваемого показателя эксперты определяют, какое изменение по сравнению с прошлым годом можно считать значительным. Иначе говоря, устанавливается критическое значение годового индекса динамики показателя. Можно определить критическое значение индекса не экспертным, а расчетным путем. Одним из вариантов расчета критического значения является построение ряда годовых индексов изменения показателя и нахождения медианы ряда. Ее значение принимается в качестве критического. Если значение индекса по отдельному региону превышает критическое, то осуществляется корректировка балльной оценки данного региона на величину поправочного коэффициента, которая равна 1/5 максимального балла. В противном случае поправочный коэффициент равен 0. Очень важно не просто регистрировать ухудшение или улучшение ситуации в той или иной области, а оценить является ли изменение показателя случайным или закономерным; находится ли регион на стадии экономического подъема, стагнации или ситуация имеет общую тенденцию к ухудшению.

Рассмотрим последовательность проведения оценки инвестиционного потенциала и риска.

Критерием, по которому осуществляется выбор, является степень согласованности связи (S)[392] между значениями показателя и полученными оценками.  Степень согласованности связи рассчитывается на основании коэффициента корреляции рядов.

K₁(X_ИСХ;X1)          K₂(X_ИСХ;X2)           K₃(X_ИСХ;X3)            (4.20)

где:      

X_j  – ряд значений, полученных по j - му методу;

X_ИСХ – исходный ряд значений показателей;

К_j  – коэффициент корреляции исходного ряда значений и ряда оценок, полученного по j-му методу.

В качестве целевой функции следует рассматривать  f(K)      max

Если коэффициент корреляции положителен, то согласованность называется прямой, если отрицателен – то обратной. При невысокой степени согласованности принято называть связь несогласованной. Таковой рекомендуется считать связь, у которой 0,5>S>- 0,5.

В качестве критического значения динамики показателя принимается медиана ряда годовых индексов изменения показателя.

После того как получены пофакторные балльные оценки, проводится анализ инвестиционного потенциала в целом, и каждому из показателей присваивается весовой коэффициент. Пофакторные оценки, полученные по результатам использования описанных выше методов должны служить основой для расчета оценок по отдельным видам инвестиционных потенциалов и рисков по следующей формуле:

I_{пот./риск} = I_j * k_j*           (4.21)

где     

I _{потенц./риск} – оценка отдельного потенциала/риска;

I – оценка j-го показателя;

k_j^* – весовой коэффициент, отражающий относительную значимость j-го показателя в оценке инвестиционного потенциала/риска;

h – число потенциалов/рисков.

Таким образом, использование различных методов оценки инвестиционного климата характеризуется следующими особенностями:

1)  предпочтение следует отдавать расчетным методам, максимально снижающим риск субъективности экспертных оценок.

2)  при расчете большинства оценок инвестиционных потенциалов и рисков необходимо использовать поправочные коэффициенты, характеризующие динамику изменения показателей по отношению к предыдущему периоду времени.

Отдельные оценки потенциалов/рисков с учетом соответствующих весовых коэффициентов в свою очередь формируют интегральную оценку инвестиционного потенциала и инвестиционного риска. При составлении рейтинга инвестиционной привлекательности регионов на регулярной основе в условиях относительной экономической и социально-политической стабильности можно определить постоянные весовые коэффициенты для отдельных потенциалов и рисков.

Процедура синтеза итоговых оценок потенциала и риска с целью получения интегральной оценки инвестиционного климата региона России может осуществляться при помощи множества различных методов, два из которых описаны ниже:

1)  графический метод, при использовании которого строится двухмерный график, где по оси абсцисс откладывается значение оценки инвестиционного потенциала, а по оси ординат значение оценки инвестиционного риска, причем размерность такова, что большему значению потенциала соответствует большее значение оценки, а большему уровню риска соответствует меньшее значение оценки. Отметки соединяются прямой и по площади, образованного таким образом, треугольника определяется оценка инвестиционной привлекательности отдельного региона.

2)  расчетный метод, при использовании которого оценка инвестиционная привлекательность определяется на основе оценки потенциала с ее корректировкой на коэффициент, характеризующий инвестиционный риск. Расчет производится по формуле:

I _итог = I _потенц* (I _риск*0,1)                  (4.22)

В конечном итоге каждый регион получает оценку как обладающий инвестиционной привлекательностью в соответствии со следующей  градацией:

1 класс – благоприятная ситуация для вложения капиталов;

2 класс – относительно благоприятная ситуация;

3 класс – противоречивая ситуация;

4 класс – неблагоприятная ситуация;

5 класс – опасная для вложения инвестиций ситуация.

С первых этапов работы по оценке инвестиционного климата помимо системы балльной оценки по региону должны формироваться достаточно подробные базы данных, включая информацию о крупных инвестиционных проектах, реализованных за последнее время, о законодательных основах инвестиционной деятельности, иллюстративный материал (графики, диаграммы) и заключения независимых экспертов о целесообразности и безопасности вложения средств в экономику данного субъекта РФ.

Принятие потенциальным инвестором решения о варианте реализации своего проекта с учетом региональных условий зависит от многих факторов, характеризующих состояние дел в экономике региона и его социальной стабильности, однако информация об эффективности и безопасности вложения средств в экономику того или иного региона необходима в любом случае. Форма и доступность ее представления играет немаловажную роль, поэтому при разработке систем оценки инвестиционного потенциала необходимо предоставить инвестору возможность проследить в пошаговом режиме весь процесс от первичной обработки исходной информации до составления итогового рейтинга. Предлагаемая схема оценки инвестиционной привлекательности регионов РФ предназначена для структурирования и анализа информации о текущем состоянии экономического и социального развития регионов.

Все частные показатели инвестиционной привлекательности регионов подразделяются на позитивные и негативные. По позитивным показателям более высокие количественные значения (например, темпы роста промышленного производства, экспорт продукции за рубеж и др.) обусловливают при прочих равных условиях более высокий интегральный уровень инвестиционной привлекательности. По негативным же показателям более высокая количественная характеристика (например, более высокий уровень преступности) снижает интегральный уровень инвестиционной привлекательности соответствующего региона. Методические особенности интегрирования числовых характеристик позитивных индикаторов с негативными излагаются далее (рис. 4.13).

На первом этапе на основании логического анализа формируется исходный набор факторов, способных, с одной стороны, служить характеристиками инвестиционного потенциала, факторов региональных инвестиционных рисков и следовательно, инвестиционной привлекательности регионов, а с другой стороны, обладающих несомненным влиянием на инвестиционную активность в них. Поскольку интегральные уровни благоприятности инвестиционного климата не должны зависеть от численности населения и размеров территории регионов, все частные показатели включаются в анализ только в виде относительных величин — темповых, долевых, в расчете на душу населения и т.п., а также в исключительных случаях в виде балльных оценок для инвестиционно значимых факторов, не поддающихся количественной оценке. Все частные показатели инвестиционной привлекательности имеют различные измерители и размерность.

Для приведения частных показателей к сопоставимому виду используется процедура стандартизации (нормализации) их значений путем отнесения числового значения каждого частного показателя по данному региону к среднему значению этого показателя по Российской Федерации в целом (4.23).

               (4.23)

где  – стандартизированное значение n-го частного показателя по i-му региону Российской Федерации;

 – числовое значение n-го частного показателя по  i-му региону;

 – числовое значение n-го показателя в среднем по Российской Федерации.

В результате указанной процедуры числовые значения всех показателей преобразуются в безразмерные относительные величины, характеризующие отношение числового значения каждого частного показателя по региону к числовому значению этого же показателя по Российской Федерации.

Значение такого показателя в среднем по России становится равным единице.

Аналогичным образом производится стандартизация значений бальных оценок частных инвестиционно значимых показателей. По этим показателям вычисляется средневзвешенный балл по Российской Федерации, и к нему относятся значения балльных оценок, присваиваемых данному частному показателю по каждому региону.

Для устранения влияния размера регионов и количества проживающих на его территории людей, ними предлагается использовать показатель Э. Энгеля (4.24):

                 (4.24)

где

ЭНГ – показатель Энгеля;

Т – территория в тыс.кв.км.;

Н – наличное население, тыс.чел.

На втором этапе, осуществляется корреляционно-регрессионный анализ показателей инвестиционной привлекательности регионов. Необходимо отметить, что большинство исследователей изучают корреляционную связь показателей инвестиционной привлекательности с валовым региональным продуктом или другими показателями, наиболее полно отражающих результаты деятельности регионов[393]. Мы предлагаем изучение на основании применения стандартных методов  и критериев корреляционного анализа; в процессе итеративных процедур выделяется набор факторов, обнаруживающих максимальную степень тесноты связи с показателями инвестиционной активности. На наш взгляд, такой подход дает возможность наиболее точно определить важные, для целей исследования благоприятности инвестиционного климата, факторы. При этом для описания инвестиционного потенциала и инвестиционной активности регионов отбираются факторы, обнаруживающие максимальную положительную корреляционную связь с показателями инвестиционной активности. Для описания инвестиционных некоммерческих рисков отбираются, соответственно, факторы политического, социально- экономического и экологического характера, обнаруживающие максимальную отрицательную корреляционную связь с показателями инвестиционной активности. Из состава факторов исключаются коллинеарные показатели, и не допускается включение одних и тех же показателей в состав факторов, участвующих в формировании уровня инвестиционного потенциала, и в состав факторов, формирующих уровень региональных инвестиционных рисков и инвестиционной активности. Результатом указанной процедуры является получение компактного набора наиболее инвестиционно значимых частных показателей инвестиционного климата регионов (в том числе инвестиционного потенциала, инвестиционных рисков и инвестиционной активности), при формировании которого реализуются важнейшие принципы системного подхода: минимальной существенной достаточности, достаточного разнообразия, целевой ориентации, — а единым критерием обоснования их состава служит теснота корреляционной связи с показателями инвестиционной активности. В ходе осуществления процедур отбора факторов было разработано и применено еще одно важное методологическое положение. Оно состоит в том, что состав инвестиционно значимых показателей для определения благоприятности инвестиционного климата регионов не может оставаться неизменным и должен частично меняться в зависимости от особенностей каждого этапа развития российской экономики.

Свод числовых характеристик частных показателей инвестиционного климата производится по формуле многомерной средней:

             (4.25)

 – интегральный уровень инвестиционного климата  i-го региона (сопоставимый со среднероссийским уровнем принятым за 1,00);

c – количество (одинаковое для всех регионов) сводимых нормализованных частных показателей (n=1, …, c);

 – весовой коэффициент значимости n-го частного показателя.

По формуле многомерной средней может быть произведен свод нормированных  числовых характеристик отдельно по группе частных показателей, относимых к факторам формирования инвестиционного потенциала регионов, по группе факторов, относимых к факторам формирования региональных некоммерческих рисков, а также по факторам инвестиционной активности в регионах.

В этом случае:

            (4.26)

а формула (4.25) применительно к расчету рассматриваемых структурных составляющих показателя          принимает вид:

             (4.27)

или

             (4.28)

и

             (4.29)

где

  – интегральный уровень инвестиционного потенциала i-го региона;

 – интегральный уровень некомерческого риска инвестиционной деятельности в i-ом регионе;

 – интегральный уровень инвестиционной активности в i-ом регионе;

; ;  – количество нормализованных частных показателей, относимых соответственно к факторам формирования уровня инвестиционного потенциала регионов, к факторам формирования уровня некоммерческого риска инвестиционной деятельности и инвестиционной активности в них.

              (4.30)

; ;  – нормализованные числовые значения частных показателей, относимых, соответственно к факторам формирования уровня инвестиционного потенциала регионов, к факторам формирования уровня некоммерческого риска инвестиционной деятельности и инвестиционной активности в i-ом регионе.

; ;  – весовые коэффициенты значимости частных показателей, соответственно, инвестиционного потенциала, инвестиционного некоммерческого риска и инвестиционной активности в i-ом регионе.

При сведении частных показателей инвестиционного климата в интегральный следует иметь ввиду, что в зависимости от направления воздействия на инвестиционный климат все показатели подразделяются на позитивные и негативные. Исходя из изложенного, целесообразно применить преобразование отрицательных числовых характеристик негативных показателей в положительные числа с сохранением направленности вектора их воздействия на комплексную инвестиционную привлекательность регионов и с сохранением первоначальных межрегиональных различий по каждому негативному индикатору. Преобразование, удовлетворяющее этим условиям, можно считать адекватным поставленным целям. Для такого преобразования следует исходить из того, что в целом по РФ, разность между средними стандартизованными величинами позитивного и негативного показателей составляет 1 - ( - 1) = 2. Отсюда, опуская ряд формульных преобразований, можно сделать вывод, что для адекватного преобразования отрицательных величин негативных показателей в положительные величины (факториальный показатель при этом остается) достаточно прибавления постоянной величины +2 к каждой региональной стандартизованной отрицательной величине соответствующего негативного показателя. Для обеспечения однонаправленности воздействия факторов, негативные показатели приводятся к сопоставимому виду с позитивными показателями, с сохранением исходной межрегиональной дифференциации их числовых значений. С этой целью  перед включением негативных показателей в расчет интегрального показателя инвестиционного климата региона производится их преобразование в позитивную форму:

                (4.31)

где

 – стандартизованный негативный показатель, преобразованный в позитивную форму для включения в формулу расчета многомерной средней (4.25);

 – стандартизованный негативный частный показатель в исходной негативной форме.

При очень высоких отрицательных величинах стандартизованных показателей их преобразование не позволяет избавиться от отрицательной числовой характеристики, но такие случаи носят единичный характер и не превышают 5 - 7% от общего числа регионов по каждому негативному показателю.

Для определения инвестиционной привлекательности регионов используют различные методы классификации[394], в нашей работе мы их не рассматриваем. Остановимся на методике оценки благоприятности инвестиционного климата, для чего определим числовые характеристики, наиболее точно характеризующие факторы, определенные в §4.1.

Природно-географический потенциал мы предлагаем оценивать по трем направлениям: оценить наличие природных запасов нефти и газа (углеводородных ресурсов), которые являются наиболее значимыми для уровня благоприятности инвестиционного климата регионов,  наличие природных запасов минерально-сырьевых ресурсов (кроме углеводородных) и географическое положение региона по отношению к внешнеторговым выходам России.

Числовую характеристику фактора, которая будет включена в формулу интегрирования частных показателей инвестиционного климата регионов, можно рассчитать по формуле (4.32).

                   (4.32)

где

УР – запасы углеводородных ресурсов на территории региона млн.т.;

К – корректировочный коэффициент с учетом доли рентабельных для разработки месторождений.

Необходимость корректировки запасов углеводородных ресурсов на поправочный коэффициент вызвана неоднородностью нефтеносных регионов по доле рентабельных разработок нефти.

Среднероссийская доля рентабельных для разработки запасов нефти, как основного сырья для экспорта и формирования доходной части бюджета страны, составляет 25 %. Такой уровень присущ Ямало-Ненецкому автономному округу, Республике Коми и др. Однако есть ряд регионов, где уровень рентабельных к разработке запасов нефти значительно отличается от среднероссийского уровня. Для учета таких отличий целесообразно применение корректирующих коэффициентов (табл. 4.10).

Таблица 4.10

Корректирующие коэффициенты для оценки ресурсно-сырьевого потенциала региона

№ п/п	Регион	Доля рентабельных для разработки запасов нефти	Корректирующий коэффициент
	В среднем по России	25 %	1
1	Республики Татарстан, Удмуртия, Пермская  и Калининградская область	30-50 %	1,6
2	Ненецкий автономный округ, Хабаровский, Ставропольский, Красноярский край, республика Калмыкия, Амурская область	12-15 %	0,54
3	Мурманская область (в части неэксплуатируемого месторождения Штокмановское)	Эксплуатация начнется с 2005 года	0,5
4	Таймырский и Эвенкийский автономный округ	Месторождения находятся на неосвоенной и лишенной транспортной инфраструктуры территории	0,5

Корректирующий коэффициент для 1 и 2 групп регионов определен как отношение присущей данной группе  доли рентабельных к разработке месторождений к среднему значению этого показателя по России.

Наличие природных запасов минерально-сырьевых ресурсов можно определить двумя способами, в зависимости от имеющихся данных. Поскольку МСР это относительный показатель, то для определения запасов УР, являющихся абсолютной величиной, с целью их исключения из суммарных МСР необходим переводной коэффициент. Примерная величина переводных коэффициентов по углеводородным ресурсам, запасам угля и  лесным ресурсам получена эмпирическим путем и составляет 0,0000416, 0,0001027 и 0,0004394 соответственно[395].

Если имеются данные по наличию минерально-сырьевых ресурсов (МСР) для каждого i-го региона Российской Федерации то формула расчета показателя будет иметь вид:

                (4.33)

где МСР –  доля регионов в суммарных минерально-сырьевых ресурсах РФ, включая углеводородные, %.

Потребительский потенциал региона предлагается определить через объем розничного товарооборота и рассчитать по формуле:

               (4.34)

где ОТ – объем розничной торговли на душу населения;

Н – наличное население, тыс. чел.;

ПМ – прожиточный минимум, руб./чел., в месяц.

Трудовой потенциал необходимо оценить в количественном и качественном аспекте.

Количественную сторону трудовых ресурсов региона характеризует плотность населения, рассчитываемая по формуле:

               (4.35)

Качественную сторону трудового потенциала характеризуют уровень экономически активного населения и образовательный уровень экономически активного населения.

                   (4.36)

где

ЧЭАН – численность экономически активного населения.

            (4.37)

где

ЧВО – количество человек, имеющих высшее образование, в тыс. чел.;

ЧСО – количество человек, имеющих среднеспециальное образование, в тыс. чел.

Инновационный потенциал региона характеризуется в большей степени показателем, отражающим отношение расходов на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы к валовому региональному продукту – П₉.

                 (4.38)

где НИОКР – затраты на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы;

ВРП – валовой региональный продукт.

Институциональный потенциал региона невозможно оценить количественным показателем. Поэтому в этом случае предлагается использовать также балльные оценки.

                  (4.39)

ИНСТ – балльная оценка институционального потенциала региона.

Для оценки производственного потенциала региона, на наш взгляд необходимо и достаточно рассчитать три показателя: объем промышленного производства – П₁₁ (4.40), темпы изменения объема промышленного производства – П₁₂ (4.41) и экспорт продукции в дальнее и ближнее зарубежье – П₁₃.

             (4.40)

где

ОП – объем промышленного производства, млн. руб.

                   (4.41)

где

ОП₁ – объем промышленного производства в анализируемом периоде, млн. руб;

где ОП₀ – объем промышленного производства в базисном году, млн. руб.

                (4.42)

где

Э₁ – экспорт в страны вне СНГ в анализируемом периоде, млн.дол.США;

Э₂ – экспорт в страны СНГ в анализируемом периоде, млн.дол.США.

Финансовый потенциал региона с высокой степенью достоверности позволяют оценить следующие показатели: доля убыточных предприятий – П₁₄; суммарный объем прибыли предприятий региона – П₁₅; объем кредитов, выданных коммерческими банками субъектам предпринимательской деятельности – П₁₆.

                 (4.43)

где

УП – количество убыточных предприятий, зарегистрированных на территории региона;

КП – общее количество предприятий, зарегистрированных на территории региона.

             (4.44)

где

ПР – общая прибыль предприятий региона, млн. руб.

                 (4.45)

где

КРП – объем кредитов, выданных коммерческими банками предприятиями;

КРЧП – объем кредитов, выданных коммерческими банками частным предпринимателями.

Инфраструктурный потенциал также предлагается оценить по нескольким направлениям: обеспеченность населения жильем – П₁₇, обеспеченность населения домашними телефонами сети общего пользования – П₁₈, обеспеченность региона автомобильными дорогами с твердым покрытием – П₁₉.

            (4.46)

где

ЖП – жилые помещения, тыс. м².

              (4.47)

где

ТГ – обеспеченность населения телефонными аппаратами сети общего пользования в расчете на 100 семей постоянного городского населения, штук;

ТС – обеспеченность населения телефонными аппаратами сети общего пользования в расчете на 100 семей постоянного сельского населения, штук;

НГ – городское наличное население, тыс.чел.

                 (4.48)

где

ПД – плотность автодорог общего пользования, км. длины/1000 км² территории.

Показатель, отражающий состояние законодательной базы региона носит качественный характер и определяется на основе оценок экспертов. Экспертная балльная оценка осуществляется на основе сравнительного анализа региональных законодательных актов по вопросам инвестиционной деятельности.

            (4.49)

ЗАК – законодательный риски, балльные оценки.

Для оценки политических рисков регионов на наш взгляд рационально использовать как показатель, полученный с применением статистических методов и отражающие распределение политических симпатий населения по результатам последних выборах депутатов Государственной думы Федерального собрания Российской Федерации, то есть  разность между долями голосов, отданных в регионе на выборах  за курс реформ и против него, отнесенная к той же разности в целом по РФ – П₂₁, так и балльную экспертную  оценку уровня политической стабильности в регионе.

                  (4.50)

где

А – число голосов избирателей, поданных за федеральные списки кандидатов партий и движений, выступающих в поддержку реформ;

В – число голосов избирателей, поданных за федеральные списки кандидатов партий и движений, выступающих против проведения реформ;

n – общее количество зарегистрированных партий и движений;

УПС – уровень политической стабильности в регионе.

Разделение объединений на группы А и В представлено в табл. 4.11.

Отрицательное влияние на инвестиционную привлекательность некоторых северокавказских регионов с осуществляемыми здесь террористическими актами и связанными с этим обстоятельствами, является нетипичным для Российской Федерации фактором, который нельзя игнорировать. Но этот фактор не отражается в должной мере ни одним статистическим показателем.

Поэтому приходится в данном случае пользоваться балльными оценками с ориентацией в качестве начального параметра на среднюю из наихудших значений отклонений от среднероссийского уровня региональных данных  по остальным показателям, характеризующим инвестиционный некоммерческий риск регионов (табл. 4.12).

Экологически риск региона складывается из уровня дискомфортности климата региона, уровня сбросов в поверхностные водные объекты, токсичных отходов производства и уровня выбросов в атмосферу.

Таблица 4.11

Распределение избирательных объединений и избирательных блоков по отношению к процессам формирования рыночной экономики[396]

Группа А – партии и движения, выступающие в поддержку реформ	Группа В – партии и движения, выступающие против проведения реформ
Консервативное движение России	Российский общенародный Союз
«Женщины России»	Сталинский блок «За СССР»
Блок генерала Николаева и академика Федорова	Коммунисты – трудящиеся России – за СССР
«Мир, труд, май»	ОПД «Духовное наследие»
Объединение «Яблоко»	Конгресс русских общин
«Единство»	Партия мира и единства
Социал-демократическая партия	Российская партия защиты женщин
Социалистическая партия России	Партия «В поддержку армии»
Блок Жириновского	КПРФ
Партия «За гражданское достоинство»	Русское дело
«Отечество – Вся Россия»	Политическая партия народа
«Союз правых сил»	против всех федеральных списков
«Наш дом – Россия»
Партия пенсионеров
Русская социалистическая партия

Уровень дискомфортности климата  предлагается оценить с применением балльных экспертных оценок по 7-ми балльной шкале (7 – наиболее дискомфортный, 1 – наименее дискомфортный).

Таблица 4.12

Оценка уровня политической стабильности в регионах

Регион	Балльная оценка по показателю «Уровень политической стабильности в регионе»
Республика Дагестан	- 3
Республика Ингушетия Чеченская Республика	- 3 - 3
Республика Северная Осетия	- 2
Другие республики Северного Кавказа и Ставропольский край	- 1
Остальные субъекты РФ	1

            (4.51)

где

СБ – сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты, млн.м³;

ВБ – Загрязняющие атмосферу вещества, отходящие от стационарных источников, тыс.т.;

ОТХ – токсичные отходы производства, тыс.т.;

УДК – уровень дискомфортности климата, баллы.

Показатель криминального риска региона отражает уровень преступности в нем – П₂₃. Уровень преступности предлагается определить не одномерным, а двухмерным показателем, интегрирующим общее число преступлений (за вычетом наиболее тяжких) и число наиболее тяжких преступлений — убийств, покушений на убийство и умышленного причинения тяжкого вреда здоровью.

              (4.52)

             (4.53)

           (4.54)

ЧТП – число зарегистрированных тяжких преступлений на душу населения в регионе;

ЧПБТ – число зарегистрированных преступлений, за исключением тяжких, на душу населения;

ЧП – число зарегистрированных преступлений;

ЧУ – убийство и покушение на убийство, число преступлений;

ЧВЗ – умышленное причинение вреда здоровью, число преступлений.

Наибольший интерес для инвестора в части экономических рисков представляет уровень инфляции в регионе, допустимая доля зарубежного участия в капитале предприятия и возможность перевода дивидендов за рубеж. Поскольку последний фактор регулируется на государственном уровне, то для всех субъектов Российской Федерации он будет иметь одинаковое значение и не повлияет на инвестиционную привлекательность региона.

Уровень инфляции характеризует индекс инфляции, определяемый как среднеарифметическое значение индексов инфляции по товарам, входящим в потребительскую корзину.

                  (4.55)

где

 –  цена в анализируемом периоде на i-ый товар, входящий в потребительскую корзину;

–  цена в базовом периоде на i-ый товар, входящий в потребительскую корзину;

n – количество товаров, входящих в потребительскую корзину.

Социальные риски мы предлагаем оценивать по трем направлениям, учитывающим долю малоимущего населения – П₂₅, уровень безработицы  –П₂₆ и уровень конфликтности трудовых отношений – П₂₇.

                 (4.56)

где

ЧНПМ – численность населения с доходами ниже прожиточного минимума, тыс.чел..

                    (4.57)

где

БН – число человек, официально зарегистрированных на бирже труда, тыс.чел.;

ЭАН – число человек, работающих в регионе, тыс. чел.

                   (4.58)

ЧЗАБ – численность работников, вовлеченных в забастовки, в среднем за последние три года, тыс.чел.;

ЧЗЭ – численность занятых в экономике в среднем за последние три года, тыс.чел.

Показатель инвестиционной активности, в отличии от показателей инвестиционного потенциала и инвестиционного риска мы предлагаем оценить лишь двумя показателями, которые также интегрируются по формуле многомерной средней (хотя в данном случае речь идет лишь о двухмерной средней): 1) душевой объем инвестиций – П₂₈; 2) темпы роста инвестиций в регионе – П₂₉.

               (4.59)

               (4.60)

ИОК₁ – инвестиции в основной капитал в последнем истекшем году;

ИОК₀ – то же в году, предшествующем последнему истекшему.

Все эти числовые характеристики не включают инвестиции, финансируемые из федерального бюджета, поскольку межрегиональное распределение последних определяется в основном нерыночными факторами и не обусловлено инвестиционной привлекательностью регионов.

Нами уже упоминалось о существовании некоторого временного разрыва между инвестиционной привлекательностью региона за определенный год и ее реализацией в виде инвестиционной активности. Есть основания полагать, что в некризисные периоды, особенно на стадии экономического роста, продолжительность упомянутого выше лага возрастает в связи с осуществлением более капиталоемких проектов, повышением роли факторов социального, в частности, образовательного потенциала и др.

В заключение сделаем следующие выводы:

1)  оценка благоприятности инвестиционного климата регионов производится в несколько этапов. На первом этапе, на основании логического анализа формируется исходный набор факторов, способных, с одной стороны, служить характеристиками инвестиционной привлекательности регионов, а с другой стороны, обладающих несомненным влиянием на инвестиционную активность в них;

2)  чтобы исключить влияние размеров регионов, количества проживающих в них людей, все частные признаки инвестиционной привлекательности должны включаться в расчет интегрального показателя единицами измерения, выраженными относительными величинами — душевыми, темповыми, долевыми, балльными оценками;

3)  на основании корреляционного анализа можно выделить набор факторов инвестиционной привлекательности, обнаруживающих максимальную степень тесноты связи с показателями инвестиционной активности, а не с показателем ВРП, как это делают большинство исследователей. Результатом указанной процедуры является получение компактного набора наиболее инвестиционно значимых частных показателей инвестиционной привлекательности регионов. Свод числовых характеристик частных показателей уровня благоприятности инвестиционного климата производится по формуле многомерной средней;

4)  предложенная методика оценки благоприятности инвестиционного климата позволяет снизить субъективность оценок, обеспечивает возможность межрегиональных сопоставлений с учетом того, на сколько один субъект РФ превосходит другой или на сколько он уступает другому, и что особенно важно, этот метод максимально предусматривает возможность  прогнозирования и способствует цели превращения методики оценки инвестиционной привлекательности регионов в инструмент разработки региональных прогнозов инвестиционной активности как показателя эффективности использования инвестиционного потенциала региона.

Инвестиционный потенциалучитывает основные макроэкономические характеристики, такие как насыщенность территории факторами производства, потребительский спрос населения и другие показатели. Совокупный инвестиционный потенциал региона складывается из восьми частных потенциалов, каждый из которых, в свою очередь, характеризуется целой группой показателей. Ранг каждого региона по каждому виду потенциала зависит от количественной оценки величины его потенциала как доли (в процентах) в суммарном потенциале всех 89 российских регионов.

Общий показатель потенциала или риска рассчитывался как взвешенная сумма частных видов потенциала или риска. Показатели суммировались каждый со своим весовым коэффициентом. Итоговый ранг региона рассчитывался по величине взвешенной суммы частных показателей. В результате каждый регион помимо его ранга характеризуется количественной оценкой: насколько велик его потенциал как объекта инвестиций и до какой степени велик риск инвестирования в данный регион.

Собственно рейтингом является распределение регионов по значениям совокупного потенциала и интегрального риска на 12 групп (таблица 4.13.). По результатам исследования все регионы в этом году распределились между следующими категориями:

-  Высокий потенциал — умеренный риск (1В) — 4 региона.

-  Высокий потенциал — высокий риск (1С) — 1 регион.

-  Средний потенциал — умеренный риск (2В) — 15 регионов.

-  Средний потенциал — высокий риск (2С) — 5 регионов.

-  Низкий потенциал — минимальный риск (ЗА) — 1 регион.

-  Пониженный потенциал — умеренный риск (ЗВ1) — 27 регионов.

-  Пониженный потенциал — высокий риск (ЗС1) — 5 регионов.

-  Незначительный потенциал — умеренный риск (ЗВ2) — 16 регионов.

-  Незначительный потенциал — высокий риск (ЗС2) — 11 регионов.

-  Низкий потенциал — экстремальный риск (3D) — 4 региона.

В две категории: 1А (максимальный потенциал — минимальный риск) и 2А (средний потенциал — минимальный риск) в этом году не вошел ни один регион.

Изменение общероссийских инвестиционных условий, а также имевшаяся в нашем распоряжении система показателей потребовали, как обычно, внесения некоторых корректив в расчеты отдельных видов риска и потенциала.

Таблица 4.13.

Распределение российских регионов по рейтингу инвестиционного климата в 2004-2006 гг.

Регион	Номер *	Регион
	Незначительный потенциал - умеренный риск (ЗВ2)
Санкт-Петербург	1	Республика Карелия
	4	Ненецкий автономный округ
Белгородская область	10	Псковская область
	13	Ивановская область
Новгородская область	15	Костромская область
Ярославская область	18	Орловская область
	24	Республика Марий Эл
Москва	25	Республика Мордовия
Московская область	42	Республика Адыгея
Свердловская область	45	Кабардино-Балкарская Республика
	47	Республика Северная Осетия ~ Алания
Ленинградская область	54	Курганская область
Нижегородская область	60	Республика Алтай
Республика Татарстан	71	Республика Хакасия
Волгоградская область	88	Сахалинская область
Самарская область	Максимальный потенциал — высокий риск (1С)
Саратовская область	67	Ханты-Мансийский автономный округ
Краснодарский край	Средний потенциал — высокий риск (2С)
Ростовская область	59	Челябинская область
Республика Башкортостан	68	Ямало-Ненецкий автономный округ
Пермская область	72	Красноярский край
Кемеровская область	79	Республика Саха (Якутия)
Новосибирская область	Пониженный потенциал — высокий риск (ЗС1)
75	Иркутская область	2
82	Приморский край	11
83	Хабаровский край	43
Пониженный потенциал — умеренный риск (ЗВ1)		77
3	Архангельская область	84
5	Вологодская область	Незначительный потенциал — высокий риск (ЗС2)
6	Мурманская область	34
12	Владимирская область	46
14	Калужская область	57
19	Рязанская область	70
20	Смоленская область	74
21	Тверская область	76
22	Тульская область	78
26	Чувашская Республика	80
27	Кировская область	81
30	Воронежская область	85
31	Курская область	87
32	Липецкая область	Низкий потенциал — экстремальный риск (3D)
33	Тамбовская область	44
36	Астраханская область	48
38	Пензенская область	73
41	Ульяновская область	86
50	Ставропольский край
53	Удмуртская Республика
55	Оренбургская область
61	Алтайский край
64	Омская область
65	Томская область
66	Тюменская область
69	Республика Бурятия
89	Калининградская область
* Регионы пронумерованы в соответствии с сеткой экономического районирования России

Прежде всего, это касается расчетов уровня криминального риска, по рангу которого были отмечены наибольшие изменения в рейтинге регионов.

Во-первых, введение с середины прошлого года нового Уголовного кодекса с его более мягкой трактовкой преступлений как уголовных повлекло резкое снижение числа зарегистрированных преступлений почти по всем регионам, а также существенную перетасовку регионов по рейтингу криминального риска.

Во-вторых, был возвращен показатель числа тяжких и особо тяжких преступлений как критерий тяжести преступлений.

В законодательном риске была существенно снижена значимость режима свободных экономических зон вследствие небольшой важности их преимуществ для инвесторов. Менее значимы стали ограничения на инвестирование в предприятия, бывшие ранее госсобственностью и готовящиеся к приватизации.

В политическом риске учтены результаты выборов первых лиц субъектов федерации, прошедших с момента публикации предыдущего рейтинга.

В социальном риске показатель «стоимость минимального набора продуктов питания» был заменен на «стоимость фиксированного набора товаров и услуг».

Наконец, в институциональном потенциале впервые было учтено число предпринимателей без образования юридического лица.

Оценка весов вклада каждой составляющей в совокупный потенциал или в интегральный риск, полученная в результате опросов, проведенных среди экспертов из российских и зарубежных инвестиционных, консалтинговых компаний и предприятий, в новом рейтинге не подверглась существенному пересмотру.

Для сопоставления объемов отечественных капитальных вложений с прямыми иностранными инвестициями (ПИИ) первые были переведены в валютный эквивалент по курсу доллара соответствующих лет.

Основными информационными источниками являются данные Госкомстата РФ, Минфина РФ, Министерства экономического развития и торговли РФ, ЦБ РФ, Министерства РФ по налогам и сборам, Министерства природных ресурсов РФ, Центра экономической конъюнктуры при правительстве РФ, базы данных рейтингового агентства «Эксперт РА». Была также использована информация по законодательству, стратегиям и программам развития, присланная администрациями отдельных субъектов федерации по собственной инициативе (Башкортостан, Ставропольский и Хабаровский края, Астраханская, Оренбургская, Пермская, Псковская, Томская и Ярославская области), а также представленная на сайтах регионов в Интернете.

Результатами исследования являются таблицы, графики и карты, демонстрирующие распределение, динамику, группировку регионов и их географию по показателям рейтинга потенциала и риска и их составляющим. В рейтинг введен новый сюжет об эффективности деятельности аппарата государственного управления в регионах по привлечению инвестиций.

Инвестиционный климат в стране стабилизируется: сокращается число «маргинальных» регионов, растет объем регионов «среднего класса», выравниваются условия в столицах и пригородах. Отстают же от общей тенденции в основном малые регионы, так называемые национально-государственные субъекты федерации

Малые регионы, как правило, не в состоянии обеспечить должное снижение инвестиционного риска.Их администрации, как правило, менее эффективны. Особенно хорошо это видно на примере среднего инвестиционного риска регионов. Если в рейтинге 2005 г. индекс интегрального риска в расчете на один регион (без учета Чечни) составлял 1,102, в рейтинге 2006 г. — 1,122, то в нынешнем рейтинге — уже 1,131. Это самый высокий средний уровень с 1997 г. (Напомним, согласно методике, средний по стране риск равен единице. Соответственно, рост среднего риска возможен лишь за счет увеличения количества высокорисковых регионов — при осреднении они берут числом).

Тем не менее, за последний год интегральный индекс инвестиционного риска вырос лишь в 42 субъектах федерации против 47 в 2004-2005 гг. В высшей категории регионов с минимальным инвестиционным риском (А) остались Ярославская и Новгородская области, а вновь пополнили ее Белгородская область и, после четырехлетнего перерыва, — Санкт-Петербург. В свою очередь, ушла из этой категории Московская область и, впервые за все годы рейтингования, — Москва. Не в последнюю очередь на снижении рейтинга столицы сказалось отсутствие в городе закона об инвестиционной деятельности, который имеют уже 80 субъектов федерации. Лишь в марте 2003 г. мэр Юрий Лужков дал поручение правительству Москвы подготовить проект такого закона.

Неуклонно сокращается число «маргинальных» регионов — регионов с чрезмерно высоким риском или непропорционально низким потенциалом. Как известно, начинать с нуля проще, чем совершенствоваться. Соответственно, регионы быстро достигают некоторого удовлетворительно уровня инвестиционного климата (выходят в «середняки»). Дальнейший же прогресс требует качественной перестройки управления, создания и реализации инвестиционной стратегии и т. д. На это способны немногие.

С точки зрения рейтинга, этот процесс выражается в увеличении состава наиболее многочисленной рейтинговой группы ЗВ1, представленной «средними» по инвестиционному климату регионами с пониженным потенциалом и умеренным риском. Теперь таких регионов стало 27 против 24 в предыдущем рейтинге. Относящиеся к классу ЗВ1 регионы особенно остро конкурируют друг с другом за инвестиции. Многие из них, пребывая долгие годы на одних и тех же «средних» позициях, не могут показать существенного прогресса, а инвестору непросто выбрать место приложения своим капиталам среди почти трех десятков относительно равнозначных по инвестиционному климату регионов.

Последний год характеризуется снижением интенсивности «миграции» регионов между рейтинговыми категориями. Если в прошлом году 19 регионов сменили свои группы по потенциалу или по риску, то по итогам этого года — лишь 14. Если рассматривать продвижение вверх между классами, лидерами нынешнего рейтинга, улучшившими свое положение. как по риску, так и по потенциалу, являются: Белгородская область, перешедшая из категории ЗВ2 в 2А. и Бурятия, перешедшая из категории ЗС2в ЗВ1 (таблица 4.13). Кроме них, в менее рисковую группу перешли Санкт-Петербург, Приморский край, Тюменская и Курганская области. Напротив, в группу с более высоким риском переместились  Калмыкия, Москва, Московская область и Ханты-Мансийский АО.

Еще четыре региона нарядус Белгородской областью и Бурятией повысили свою гpynny по потенциалу. Это Волгоградская, Тамбовская, Астраханская и Кировская области. Отрадно, что ни один регион не снизил существенно свой потенциал и не перешел в более низкую группу.

Улучшили индексы и риска, и потенциала лишь 9 регионов против 11 в прошлом рейтинге. Одновременно меньше стало регионов, в которых вырос риск и снизился потенциал, — 28 против 31 в прошлом году. Это также подтверждает тенденцию «усреднения» инвестиционного климата основной массы небольших регионов.

В рейтинге инвестиционного риска в этом году наблюдаются значительные изменения. Во-первых, появился новый лидер — Ярославская область, которая в течение последних четырех лет постоянно снижала свой инвестиционный риск (таблица 4.14.) и, наконец, впервые за все годы рейтингования вышла на первое место. Во-вторых, регионы вновь ощутимо «перетасовались». Если по результатам прошлого рейтинга регион всреднем изменил свой ранг на семь мест, то в этом году — на шесть, В первую очередь эти перестановки связаны с изменением криминального риска, а именно — порядка регистрации преступлений в соответствии с новым УК РФ, введенным в действие в середине npoшлого года. Это привело к различному уровню «снижения» преступности в разных регионах (от 10 до 50 %), a вот например, в Ненецком АО число зарегистрированных преступлений, напротив, выросло. В основном по причине изменения криминального риска особенно заметно улучшили ранг интегрального инвестиционного риска Астраханская и Тюменская области. Больше всего ухудшился  ранг интегрального риска Тверской области, не только в силу и известной ситуации с губернатором, но и за счет poстa криминального и финансового рисков (таблица 4.15.). Значительный рост инвестиционною риска Ленинградской области связан в первую очередь, как с криминальным риском, так и с риском экологического и социального рисков.  А вот катастрофический рост интегрального риска Ненецкого АО обусловлен целым букетом негативных тенденций в динамике не только криминального, но и всех остальных видов риска, кроме экологического и политического.

В первой десятке наряду с Ярославской областью сумели подняться по рангу интегрального риска Санкт-Петербург и Нижегородская область (на восемь мест), Татарстан и Краснодарский край (на четыре места), Белгородская и Вологодская области (на два места). Напротив, опустились Орловская область (на шесть мест), Ленинградская область (на 16 мест) и особенно резко — Ненецкий АО (на 32 места), места которых заняли Нижегородская и Вологодская области и Краснодарский край (таблица 4.16).

Одним из наиболее заметных результатов рейтинга стало существенное снижение позиций двух крупнейших центров — Москвы и Санкт-Петербурга (таблица 4.17).

Таблица 4.14.

Инвестиционный риск в российских регионах в 2004-2006 гг.

Ранг риска		Ранг потен циала			Ранг по объему ин вестиций на одного чиновни ка в 1999- 2002 гг.	Регион (субъект федерации)	Средневзве-шенный индекс риска (Россия= 1)	Изменение уровня риска - увеличение <+)♦ снижение (-)	Ранги составляющих инвестиционного риска в 2004-2006 гг.								Измене-ние ранга риска
2004- 2006 гг.	2002 2004 гг.	2004-2006 гг.					2004-2006 гг.	2004-2006 гг. к 2002- 2004 гг.	законодательный		политический	эконо-мический	финансовый	социальный	криминальный	экологический
1	4	33			26	Ярославская область	0,759	-0,026	1		14	46	14	5	25	46	3	6
2	8	2			6	Санкт-Петербург	0,787	-0,065	33		85	2	1	3	40	34	6	-1
3	5	24			38	Белгородская область	0,797	-0,010	29		28	12	24	19	1	31	2	-1
4	1	64			29	Новгородская область	0,799	0,060	2		34	15	22	7	43	22	-3	2
5	9	10			13	РеспубликаТатарстан	0,811	-0,046	14		1	23	23	37	15	39	4	-2
6	2	1			5	Москва	0,812	0,070	81		19	1	2	1	23	38	-4	-3
7	15	7			42	Нижегородс- кая область	0,845	-0,064	36		80	43	13	6	11	42	8	6
8	3	3			11	Московская область	0,847	0,062	46		75	11	16	4	31	60	-5	4
9	11	42			32	Вологодская область	0,858	-0,031	68		12	16	12	2	20	72	2	4
10	14	9			7	Краснодарский край	0,860	-0,046	7		27	7	15	30	28	70	4	12
11	17		15		15	Республика Башкортостан	0,871	-0,044		5	21	6	37	61	10	45	6	26
12	6		59		50	Орловская область	0,874	0,047		47	4	21	3	21	16	75	-6	25
13	21		35		55	Калининград екая область	0,880	-0,045		4	42	31	10	25	60	50	8	1
14	18		12		39	Ростовская область	0,881	-0,039		48	22	8	27	34	26-	28	4	5
15	12		37		56	Владимирская область	0,902	0,010		22	71	34	44	23	24	20	-3	-4
16	28		6		16	Самарская область	0,903	-0,057		31	73	32	5	10	45	66	12	-13
17	43		56		17	Астраханска я область	0,908	-0,109		16	15	18	26	42	49	40	26	2
18	19		63		76	Псковская область	0,908	-0,013		27	41	39	38	16	37	29	1	20
19	20		40		41	Калужская область	0,911	-0,013		20	60	24	25	8	9	71	1	5
20	22		38		37	Липецкая область	0,916	-0,013		34	29	20	21	11	3	74	2	-11
21	16		50		48	Чувашская Республика	0,919	0,004		40	45	53	47	48	6	5	~5	17
22	34		49		18	Томская область	0,922	-0,061		11	82	9	4	40	54	57	12	-6
23	32		70		63	Костромская область	0,927	-0,048		43	32	67	51	15	21	15	9	32
24	26		58		71	Кировская область	0,927	-0,020		50	16	64	50	43	5	14	2	40
25	41		39		33	Удмуртская Республика	0,930	-0,077		23	39	54	17	62	18	61	16	51
26	10		21		8	Ленинградс-кая область	0,935	0,049			55	3	11	9	66	81	-16	-4
27	24		29		35	Ставропольс-кий край	0,953	0,014		3	78	17	57	38	35	27	-1	4
28	23		20		49	Саратовская область	0,954	0,017		57	13	42	49	22	33	58	-5	-23
29	30		25		43	Волгоградская область	0,965	-0,009		13	63	59	19	41	65	51	1	-9
30	66		34		14	Тюменская область	0,972	-0,238		64	51	10	8	13	74	76	36	21
31	29		45		54	Рязанская область	0,976	0,002		69	69	61	18	14	7	73	-2	9
32	38		11		12	Пермская область	0,977	-0,021		10	81	26	33	18	55	64	6	-1
33	36		26		53	Воронежская область	0,982	-0,010		45	31	69	53	44	13	37	3	7
34	35		83		82	Республика Алтай	0,984	0,001		17	70	4	61	54	52	3	1	52
35	31		62		19	Республика Карелия	0,986	0,012		38	33	19	43	33	32	68	-4	-9
36	25		54		34	Смоленская область	0,987	0,043		37	67	51	52	17	38	53	-11	16
37	37		32		21	Мурманская область	0,993	-0,005		59	7	33	42	27	12	80	0	-8
38	54		19		47	Новосибирс-кая область	0,995	-0,128		55	76	40	28	46	47	32	16	26
39	7		85		3	Ненецкий авт. округ	1,012	0,164		71	40	13	9	58	71	47	-32	-16
40	33		66		80	Ивановская область	1,013	0,036		9	64	70	71	31	36	16	-7	1
41	42		47		65	Пензенская область	1,014	0,000		25	56	75	66	35	4	30	1	18
42	13		44		36	Тверская область	1,015	0,115		19	86	62	59	12	41	10	-29	-33
43	45			36	58	Курская область	1,019	-0,012		54	47	71	58	50	8	35	2	-18
44	51			31	62	Омская область	1,024	-0,074		44	65	56	31	59	42   '	52	7	5
45	27			61	61	Республика Мордовия	1,032	0,077		53	3	57	74	66	19	23	-18	-21
46	44			46	51	Архангельс-кая область	1,035	0,006		66	58	58	32	29	27	69	-2	-2
47	52			5	22	Свердловская область	1,049	-0,051		79	77	22	20	26	46	67	5	-J
48	39			72	70	Республика Адыгея	1,054	0,051		28	18	76	70	69	14	18	-9	8
49	40			48	69	Ульяновская область	1,066	0,063		51	36	50	60	63	56	26	-9	-29
50	50			55	73	Тамбовская область	1,085	0,022		70	61	63	62	36	2	77	0	-23
51	47			30	27	Оренбургская область	1,096	0,048		35	68	49	29	73	64	62	-4	-22
52	56			22	31	Хабаровский край	1,102	-0,023		30	35	38	45	47	83	59	4	12
53	48			60	74	Республика Северная Осетия-Алания	1,122	0,071		73	43	29	76	57	39	25	-5	23
54	63			57	64	Республика Бурятия	1,125	-0,078		26	49	30	64	65	79	43	9	-1
55	59			73	66	Республика Хакасия	1,132	-0,024		75	37	35	55	60	50	63	4	15
56	49			27	75	Алтайский край	1,135	0,080		52	11	65	72	64	53	55	-7	-8
57	46			67	60	Кабардино-Балкарская Республика	1,136	0,102		18	10	28	82	75	58	9	-11	-11
58	70			23	57	Приморский край	1,143	-0,104		41	83	52	41	53	82	65	12	-24
59	61		28		46	Тульская область	1,152	-0,006		49	57	47	39	20	34	83	2	-3
60	60		71		72	Республика Марий Эл	1,154	-0,003		15	53	77	80	74	30	4	0	-20
61	53		16		45	Иркутская область	1,173	0,073		21	62	25	35	49	85	78	-8	-2
62	58		13		24	Кемеровская область	1,174	0,047		62	25	27	56	32	77	79	-4	-6
63	64		68		79	Курганская область	1,176	-0,027		42	66	79	67	56	81	13	1	3
64	55		65		4	Сахалинская область	1,179	0,056		76	79	41	48	81	62	21	-9	6
65	62		4		2	Ханты-Мансийский авт. округ	1,214	0,021		78	8	5	6	28	44	87	-3	-20
66	65		51		28	Амурская область	1,215	0,010		67	59	66	68	72	70	49	-1	-20
67	71		8		25	Красноярски П край	1,218	-0,031		65	48	37	46	45	57	82	4	2
68	69		69		44	Магаданская область	1,229	-0,009		72	30	80	69	70	59	24	1	21
69	74		18		10	Республика Саха (Якутия)	1,263	0,001		63	38	74	36	87	63	41	5	3
70	68		53		59	Читинская область	1,267	0,048		8	46	84	54	55	86	56	-2	11
71	73		41		78	Брянская область	1,267	0,006		12	54	72	63	24	22	85	2	-2
72	67		43		9	Республика Коми	1,275	0,064		6	50	45	34	84	61	84	-5	-24
73	76		81		84	Еврейская авт. область	1,282	-0,119		60	24	82	65	39	84	54	3	-31
74	57		80		23	Республика Калмыкия	1,331	0,205		32	5	86	79	76	69	7	-17	7
75	75		14		20	Челябинская область	1,361	-0,018		61	72	36	40	52	73	86	0	-15
76	78		86		68	Эвенкийский авт. округ	1,433	0,001		56	20	88	78	51	51	33	2	7
77	72		88		85	Коми-Пермяц-кий авт. округ	1,445	0,189		77	52	55	85	67	87	6	-5	-18
78	85		74		30	Чукотский авт. округ	1,488	-0,293		87	2	60	30	77	48	44	7	-2
79	79		87		86	Агинский Бурятский авт. округ	1,499	0,038		82	6	78	77	80	67	19	0	5
80	77		84		87	Усть-Ордынс-кий Бурятский авт. округ	1,508	0,084		74	26	83	87	71	72	1	-3	-8
81	80		52		81	Республика Дагестан	1,563	0,038		58	87	44	83	82	76	8	-1	7
82	81		75		52	Камчатская область	1,637	0,019		83	74	85	75	68	29	12	-1	-13
83	83		17		1	Ямало-Ненец-кий авт. округ	1,647	-0,041		84	23	14	7	78	17	88	0	-8
84	82		82		88	Республика Тыва	1,723	0,079		39	9	73	88	83	88	11	-2	-6
85	84		76		77	Карачаево-Черкесская Республика	1,796	0,104		86	84	48	84	79	75	17	-1	-4
86	86		78		40	Таймырский (Долгано-Ненецкий) авт. округ	2,272	0,343		88	44	81	73	86	78	89	0	-35
87	87		77		67	Республика Ингушетия	2,359	0,278		85	88	68	89	85	80	2	0	0
88	88		89		83	Корякский авт. округ	2,428	0,053		80	17	87	81	89	68	48	0	-4
89	89		79		89	Чеченская Республика	4,607	-8,757		89	89	89	86	88	89	36	0	0

Таблица 4.15.

Наиболее динамичные регионы по изменению ранга инвестиционного риска

Ранг риска в 2004-2006 гг.	Регион	Повышение ранга в 2004-2006 гг./2002-2004 гг.
30	Тюменская область	36
17	Астраханская область	26
25	Удмуртская Республика	16
38	Новосибирская область	16
16	Самарская область	12
22	Томская область	12
58	Приморский край	12
23	Костромская область	9
54	Республика Бурятия	9
7	Нижегородская область	8
13	Калининградская область	8
61	Иркутская область	-8
49	Ульяновская область	-9
48	Республика Адыгея	-9
64	Сахалинская область	-9
36	Смоленская область	-11
57	Кабардино-Балкарская Республика	-11
26	Ленинградская область	-16
74	Республика Калмыкия	-17
45	Республика Мордовия	-18
42	Тверская область	-29
39	Ненецкий автономный округ	-32

Таблица 4.16.

Регионы с наименьшими интегральным инвестиционным риском

Ранг инвести-ционно-го риска	1995/1996 гг.*	1996/1997 гг.*	1997/1998 гг.	1998/1999 гг.	1999/2000 гг.	2000/2001 гг.	2002/2004 гг.	2004/2006 гг.
1	Республика Татарстан	Москва	Санкт-Петербург	Москва	Москва	Новгородская область	Новгородская область	Ярославская область
2	Нижегородская область	Белгородская область	Москва	Санкт-Петербург	Новгородская область	Москва	Москва	Санкт-Петербург
3	Астраханская область	Санкт-Петербург	Белгородская область	Республика Татарстан	Калининград-ская область	Белгородс-кая область	Московская область	Белгородская область
4	Москва	Республика Татарстан	Республика Татарстан	Белгородская область	Белгородская область	Калининградская область	Ярославская область	Новгородская область
5	Московская область	Нижегородская область	Новгородска я область	Калининградская область	Республика Татарстан	Санкт-Петербург	Белгородская область	Республика Татарстан
6	Владимирская область	Кабардино-Балкарская Республика	Саратовская область	Московская область	Краснодарский край	Вологодская область	Орловская область	Москва
7	Калининградс-кая область	Калининградс-кая область	Ярославская область	Новгородская область	Саратовская область	Краснодарский край	Ненецкий автономный округ	Нижегородска я область
8	Белгородская область	Республика Башкортостан	Тверская область	Нижегородс-кая область	Республика Башкортостан	Ярославская область	Санкт- Петербург	Московская область
9	Кабардино-Балкарская Республика	Краснодарский край	Липецкая область	Тверская область	Ненецкий автономный округ	Республика Татарстан	Республика Татарстан	Вологодская область
10	Новгородская область	Астраханская область	Самарская область	Ярославская область	Московская область	Орловская область	Ленинградская область	Краснодарский край
		*Без учета финансового и законодательного рисков

Таблица 4.17.

Инвестиционный потенциал российских регионов в 2004-2006 гг.

Ранг потен циала				Ранг риска	Регион (субъект федерации)	Доля в общерос-сийском потенции-але < %>		Измене-ние доли в потенции-але		Ранги составляющих инвестиционного потенциала в 2004-2006 гг.																		Измене-ние ранга потен-циала
2004- 2006 гг.	2002- 2004 гг.			2004-2006 гг.		2004- 2006 гг.		2004-2006 гг. к 2002- 2004 гг.		трудо-вой		потре-бительс-кий			произ-водс-твен-ный		финан-совый		инсти-туцио-наль-ный			иннова-цион-ный		инфрас-труктур- ный		природно ресурсный
1	1			6	Москва	16,379		-1,909		1		1			1		1		1			1		1		89		0		0
2	2			2	Санкт-Петербург	5,229		-0,432		2		3			7		3		2			3		2		89		0		0
3	3			8	Московская область	4,853		0,205		3		2			3		4		3			2		3		51		0		0
4	4			65	Ханты-Мансийский авт. округ	2,704		0,030		24		13			2		2		12			18		79		7		0		2
5	5			47	Свердловская область	2,656		0,071		11		4			4		5		5			5		47		8		0		-1
6	6			16	Самарская область	2,329		0,071		7		6			6		8		7			6		22		47		0		1
7	8			7	Нижегородс-кая область	2,252		0,101		8		10			14		14		10			4		32		58		1		3
8	7			67	Красноярский край	2,193		-0,012		9		12			9		10		13			17		77		2		-1		-3
9		10	10		Краснодарс-кий край	2.072		0,030		6			5		11		6		6		19			11		31				4
10		9	5		Республика Татарстан	1,987		-0,067		16			9		5		7		8		10			36		37		-1		-1
11		12	32		Пермская область	1,957		-0,006		25			14		13		12		21		11			56		5				-3
12		13	14		Ростовская область	1,956		0,000		5			7		16		13		4		13			19		28				2
13		14	62		Кемеровская область	1,955		0,053		12			11		15		16		18		33			54		4				-2
14		11	75		Челябинская область	1,913		-0,086		10			15		10		15		9		9			33		24		-3		1
15		15	11		Республика Башкортостан	1,795		0,033		13			8		8		9		15		14			41		25		0		-3
16		16	61		Иркутская область	1,590		-0,037		19			16		17		17		16		32			76		6		0		0
17		17	83		Ямало-Ненецкий авт. округ	1,516		0,093		56			34		12		11		62		71			83		3		0		0
18		18	69		Республика Саха (Якутия)	1,446		0,025		60			29		23		18		45		44			86		1		0		0
19		19	38		Новосибирс-кая область	1,442		0,084		15			17		24		21		11		8			57		36		0		0
20		21	28		Саратовская область	1,318		0,103		4			23		22		22		22		20			31		32		1		1
21		22	26		Ленинградс-кая область	1,294		0,111		31			38		19		33		25		7			7		55		1		14
22		23	52		Хабаровский край	1,190		0,035		14			26		26		20		32		42			65		10		1		7
23		20	58		Приморский край	1,154		-0,108		17			24		36		24		14		24			53		18		-3		0
24		24	3		Белгородская область	1,152		0,054		41			33		28		41		35		40			8		9		0		-4
25		25	29		Волгоградс-кая область	1,141		0,054		18			22		18		23		17		25			43		29		0		-3
26		26	33		Воронежская область	1,110		0,038		22			21		30		31		24		15			18		53		0		1
27		27	56		Алтайский край	1,059		0,019		26			20		33		29		19		30			50		22		0		-3
28		28	59		Тульская область	1,059		0,069		29			32		32		39		34		12			5		65		0		6
29		31	27		Ставропольс-кий край	1,018		0,112		20			18		29		26		23		29			44		39		2		2
30		29	51		Оренбургская область	0,957		0,003		33			28		21		27		39		49			42		19		-1		-5
31		33	44		Омская область	0,944		0,111		27			19		34		25		20		28			59		41		2		-5
32		30	37		Мурманская область	0,908		-0,016		42			36		38		30		50		39			52		13		-2		-4
33		34	1		Ярославская область	0,866		0,072		30			35		31		32		26		23			29		80		1		3
34		39	30		Тюменская область	0,861		0,144		21			27		46		28		28		26			62		33		5		-4
35		32	13		Калинин-градская область	0,851		0,010		37			56		58		55		29		45			4		40		-3		6
36		36	43		Курская область	0,820		0,029		54			51		43		54		41		55			6		21		0		-3
37		35	15		Владимирская область	0,809		0,017		36			48		39		45		30		22			13		69		-2		-5
38		41	20		Липецкая область	0,792		0,082		44			40		25		35		44		63			10		73		3		5
39		38	25		Удмуртская Республика	0,765		0,027		45			39		27		36		31		36			38		63		-1		-2
40		42	19		Калужская область	0,763		0,056		38			57		48		59		38		16			15		70		2		0
41		53	71		Брянская область	0,756		0,149		23			49		52		52		33		46			12		68		12		-2
42		43	9		Вологодская область	0,750		0,051		47			37		20		34		27		41			60		62		1		3
43		37	72		Республика Коми	0,739		-0,028		55			25		35		19		55		48			73		23		-6		8
44		44	42		Тверская область	0,730		0,034		34			44		41		44		37		31			26		64		0		-6
45		51	31		Рязанская область	0,707		0,079		40			50		37		43		40		43			21		59		6		-1
46		45	46		Архангельс-кая область	0,698		0,003		39			31		47		38		42		57			67		20		-1		1
47		48	41		Пензенская область	0,682		0,042		28			47		51		49		52		34			34		52		1		2
48		46	49		Ульяновская область	0,675		-0,013		51			46		44		47		46		21			40		60		-2		-6
49		40	22		Томская область	0,663		-0,055		32			42		40		37		53		27			78		30		-9		-3
50		47	21		Чувашская Республика	0,651		-0,003		48			54		49		57		43		37			14		83		-3		-2
51		50	66		Амурская область	0,649		0,019		52			59		60		61		60		70			66		12		-1		3
52		54	81		Республика Дагестан	0,623		0,044		35			30		64		40		49		59			39		45		2		3
53		49	70		Читинская область	0,617		-0,020		73			61		66		56		64		62			69		11		-4		-1
54		52	36		Смоленская область	0,610		-0,014		62			45		45		53		51		61			16		72		-2		-4
55		55	50		Тамбовская область	0,586		0,027		63			41		57		46		58		38			28		66		0		4
56		56	17		Астраханская область	0,572		0,021		49			53		55		48		47		65			48		26		0		5
57		58	54		Республика Бурятия	0,570		0,026		57			52		62		60		59		51			71		15		1		0
58		59	24		Кировская область	0,566		0,041		53			43		42		42		36		56			58		54		1		-2
59		57	12		Орловская область	0,554		0,004		61			58		59		51		67		35			20		76		-2		-6
60		61	53		Республика Северная Осетия- Алания	0,518		0,017		43			69		71		65		72		72			9		56		1		7
61		60	45		Республика Мордовия	0,510		0,003		46			67		56		62		68		52			27		67		-1		-1
62		62	35		Республика Карелия	0,507		0,022		58			55		53		58		57		64			45		38		0		2
63		64	18		Псковская область	0,477		0,021		65			65		68		69		54		60			17		77		1		0
64		63	4		Новгородская область	0,475		-0,007		66			63		54		63		56		54			30		78		-1		2
65		65	64		Сахалинская область	0,469		0,025		64			62		50		50		48		50			61		42		0		0
66		66	40		Ивановская область	0,463		0,020		50			66		63		68		61		53			37		84		0		-8
67		67	57		Кабардино- Балкарская Республика	0,454		0,032		59			64		67		67		71		73			24		49		0		4
68		68	63		Курганская область	0,430	0,022		68		60			61		64		63		47			49		61		0		-6
69		70	68		Магаданская область	0,364	0,003		75		75			73		72		74		68			84		16		1		-1
70		69	23		Костромская область	0,358	-0,008		67		68			65		70		70		58			55		71		-1		0
71		71	60		Республика Марий Эл	0,347	-0,008		69		71			72		73		65		67			46		46		0		-2
72		73	48		Республика Адыгея	0,316	0,029		72		74			76		76		73		74			23		86		1		2
73		72	55		Республика Хакасия	0,301	-0,009		70		70			69		71		75		83			64		34		-1		0
74		74	78		Чукотский авт. округ	0,298	0,014		81		81			79		74		81		78			82		14		0		6
75		75	82		Камчатская область	0,270	0,006		74		72			70		66		69		66			75		43		0		-3
76		77	85		Карачаево-Черкесская Республика	0,269	0,023		71		73			75		77		76		69			51		57		1		0
77		76	87		Республика Ингушетия	0,222	-0,026		76		77			84		79		80		85			35		87		-1		0
78		78	86		Таймырский (Долгано-Ненецкий) авт. округ	0,220	0,003		85		84			87		89		84		86			87		17		0		-3
79		89	89		Чеченская Республика	0,204	0,173		89		89			89		83		87		76			25		75		10		7
80		79	74		Республика Калмыкия	0,181	-0,018		77		80			77		75		66		79			70		48		-1		1
81		80	73		Еврейская авт. область	0,176	0,010		79		78			78		81		79		75			63		44		-1		-2
82		81	84		Республика Тыва	0,160	0,010		80		76			81		80		78		77			85		27		-1		■4
83		82	34		Республика Алтай	0,138	-0,006		78		79			82		78		77		84			72		50		-1		-1
84		83	80		Усть-Ордынский Бурятский авт. округ	0,084	0,002		84		85			83		87		85		88			68		82		-1		-1
85		85	39		Ненецкий авт. округ	0,075	0,006		86		83			74		82		82		80			88		74		0		3
86		84	76		Эвенкийский авт. округ	0,075	0,000		88		88			88		88		88		82			89		35		-2		3
87		87	79		Агинский Бурятский авт. округ	0,064	0,005		83		86			86		85		86		81			74		85		0		-2
88		86	77		Коми-Пермяцкий авт. округ	0,064	0,004		82		82			85		84		83		87			80		81		-2		-4
89		88	88		Корякский авт. округ	0,055	0,000		87		87			80		86		89		89			81		79		-1		-2

Но дело здесь не столько в упущениях столичных властей и предпринимателей, сколько в опережающем росте остальных регионов (ведь позиции регионов определяются по отношению к среднестрановым показателям). Особенно быстро рос инвестиционный потенциал ближайшего окружения столиц — Московской и Ленинградской областей. Судя по западноевропейскому и американскому опыту, это закономерный результат ухода из крупнейших городов непрофильных и неэффективных видов деятельности и объектов, занимающих значительные территории: промышленности, оптовой торговли, железнодорожного и авиационного транспорта и других. Такие производства и предприятия либо закрываются и перепрофилируются, либо выносят свою деятельность в ближайшие пригороды. На их место приходят высокотехнологичные малые и средние фирмы, офисные центры, дорогие гостиницы, бутики, развлекательные учреждения, спортивно-оздоровительные комплексы.

Если говорить о потенциале, то по этому показателю подвижки среди территорий были не столь значительными, чем и объясняется небольшое число регионов, вошедших в группу наиболее динамичных в России по изменению инвестиционного потенциала (таблица 4.18). Лидер по продвижению — Брянская область — наращивала свой потенциал в основном за счет увеличения количества занятых, с высоким образовательным уровнем. Судя по всему, здесь речь может идти о возобновлении работы предприятий оборонного комплекса. Рост инвестиционного потенциала Чеченской Республики объясняется некоторым оживлением экономики и появлением отчетности по ряду параметров инвестиционного климата.

Таблица 4.18.

Наиболее динамичные регионы России по изменению ранга инвестиционного потенциала

Ранг потенциала в 2004-2006 гг.	Регион	Повышение ранга в 2004-2006 и ./2002-2004 гг.
41	Брянская область	12
79	Чеченская Республика	10
45	Рязанская область	6
34	Тюменская область	5
38	Липецкая область	3
23	Приморский край	-3
14	Челябинская область	-3
50	Чувашская Республика	-3
35	Калининградскя область	-3
53	Читинская область	-4
43	Республика Коми	-6
49	Томская область	-9

Первые шесть регионов сохранили лидерство по потенциалу, а в целом состав лидирующей десятки, несмотря на некоторые внутренние перестановки, также остался неизменным.

Инвестиционный климат во многом определяется устройством всей бюрократической машины в регионе, вплоть до муниципалитетов. В одних регионах этой машине требуется до двух лет для согласования инвестиционного проекта. Инвестор при этом теряет не только время и нервы, но и немалые деньги (в том числе и на коррупционную «смазку» механизма). Но есть регионы (например, Новгородская область), где на все бюрократические процедуры, связанные с вхождением в регион, инвестору требуется всего две недели.

К сожалению, отсутствие информации о характере работы бюрократической машины во всех регионах России вынуждает нас ограничиться косвенными оценками эффективности деятельности чиновников в сфере инвестирования.

Прежде всего, субъекты федерации почти в десять раз различаются между собой по уровню бюрократизации: если в Санкт-Петербурге один федерально-регионально-муниципальный чиновник «обслуживает» 176 жителей, а их доля в числе занятых составляет всего 1,08 %, то в Эвенкийском АО, соответственно, только 18 жителей, а доля чиновников в занятом населении достигает 10,2 %.

Гораздо более информативен показатель привлечения инвестиций в расчете на одного чиновника. Естественно, что среди наиболее эффективных преобладают ресурсные регионы. Среди безусловных лидеров достаточно и регионов с «нормальной» структурой экономики — Москва, Санкт-Петербург, Московская, Ленинградская, Тюменская и Самарская области, Краснодарский край и Татарстан.

Но инвестиции — это результирующий шаг, до этого годы уходят на создание благоприятного инвестиционного климата, уровень которого отражает наш рейтинг. Так вот, если оценивать чиновников по комплексному критерию «создание условий и результат», то наиболее эффективны аппараты в Санкт-Петербурге, Москве, Краснодарском крае, Татарстане, Московской области, Башкортостане, Ярославской, Самарской и Новгородской областях. Напротив, наименьшую эффективность демонстрируют бюрократические машины в Тыве, Дагестане, Ингушетии, Брянской области, Еврейской АО и ряде небольших автономных округов.

Инвестиционный климат определяется не только действиями властей, но и соседством регионов. Климат ухудшается от запада к востоку и от севера к югу. Волны «потепления» распространяются концентрическими кругами от инвестиционного ядра страны.

Регионы с наиболее благоприятным инвестиционным климатом в основном сосредоточены в европейской части страны. Особо благоприятным климатом отличаются регионы Северо-Западного, Центрального и Приволжского федеральных округов. В них сконцентрировано почти две трети инвестиционного потенциала страны, а инвестиционный риск в расчете на один регион здесь ниже среднероссийского. По мере продвижения на восток и на юг России инвестиционный климат постепенно ухудшается: снижается общий потенциал и растет риск. В Дальневосточном федеральном округе средний инвестиционный риск региона почти в полтора раза, а в Южном — в 1,6 раза выше, чем на Северо-Западе России.

Регионы первых трех вышеназванных федеральных округов доминируют и среди лидеров по инвестиционному риску. За все годы рейтингования первая десятка по риску на 90 % состояла из регионов Северо-Западного, Центрального и Приволжского федеральных округов. Только 10 % регионов-лидеров есть выходцы из Южного округа, остальные округа не смогли вырастить своих лидеров общероссийского уровня.

По потенциалу преимущество европейской тройки округов не столь значительно, хотя и здесь 60 % всех регионов-лидеров относятся к вышеперечисленным округам.

Формирование благоприятного инвестиционного климата в России начинает приобретать вид постепенно затухающих концентрических волн повышенной инвестиционной привлекательности, идущих от центра инвестиционного ядра к периферии. Это проявилось в значительном улучшении инвестиционного климата в регионах, находящихся на ближней периферии инвестиционного ядра — в Белгородской, Нижегородской, Костромской областях и в Татарстане. Для того чтобы эта волна роста инвестиционной привлекательности регионов пошла дальше на периферию, там должны формироваться субцентры и новые инвестиционные ядра — возникать регионы с минимальным инвестиционным риском. В первую очередь на роль таких субцентров может претендовать Татарстан, который уже имел минимальный риск в рейтинге 1998 и 1999 гг., а также Краснодарский край, Башкортостан, Нижегородская, Ростовская, Самарская,  Пермская  и  Тюменская  области.  Дополняющими  такие  крупные центры могут стать относительно небольшие по потенциалу регионы с минимальным инвестиционным риском вроде Новгородской и Ярославской областей. На эту роль в новых инвестиционных ядрах, если исходить из сегодняшнего уровня и позитивной динамики рисков, претендуют, в первую очередь, Астраханская, Кировская и Томская области.

---

Предыдущая

Оглавление

Следующая