Сравнительный анализ подходов к классификации, ассортименту и терминологии нательного белья в нормативных документах

При характеристике эффективности функционирования региональной экономики следует особо выделить показатель инвестиционной привлекательности регионов. Инвестиционная привлекательность регионов оценивается в основном по двум параметрам - инвестиционному потенциалу и инвестиционному риску. Потенциал показывает, какую долю регион занимает на общероссийском рынке, риск - какими могут быть для инвестора масштабы тех или иных проблем в регионе. Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов строится на основе официальной информации Росстата и статистики федеральных ведомств. Одними из наиболее популярных методик оценки инвестиционной привлекательности региона являются методики рейтингового агентства «Эксперт». В этом исследовании, анализируя динамику ранга и риска инвестиций, будем пользоваться оценками этого агентства.

Анализу инвестиционной привлекательности регионов на разных уровнях посвящено достаточно много исследований, например [1; 4]. При оценке инвестиционной привлекательности регионов используются как внутренние, так и внешние источники инвестиции.

Инвестиции необходимы для активизации экономического развития и модернизации экономики. Внутренние источники инвестиций - это инвестиции в основной капитал. Внешние источники связывают с иностранными инвестициями. Прямые иностранные инвестиции - это важный, но не главный и тем более не единственный источник инвестиций в регион, то есть рассматривать их нужно как дополнительный источник финансирования. В силу особенностей Дальневосточного федерального округа (удалённость от основных потребителей), основная часть иностранных инвестиций идёт в регионы сырьевой специализации, в сектор добычи полезных ископаемых и геологоразведку. Поэтому предпринимательский эффект от иностранных капиталовложений в Дальневосточном федеральном округе весьма небольшой и, как показали расчёты, попытки найти зависимость отраслей, обеспечивающих социальноэкономическое положение регионов от объёмов иностранных инвестиций, оказались малопродуктивными. Значимой зависимости здесь обнаружить не удалось.

Особая ситуация складывается с инвестициями в основной капитал. Регионы-передовики в отношении этого показателя во многом успешны за счёт имеющихся полезных ископаемых (более 90 % накопленных в Дальневосточном федеральном округе инвестиций сконцентрированы в секторе добычи полезных ископаемых и геологоразведке), а также целенаправленного потока инвестиций, связанных с политикой государства, а именно: масштабное строительство во Владивостоке в связи с Азиатско-Тихоокеанским экономическим форумом, добыча нефти на шельфе Сахалина и строительство космодрома под Благовещенском.

Всё это затрудняет исследование инвестиционной привлекательности регионов Дальневосточного федерального округа. Как отмечается в этой области исследования [4; 6], первой причиной инвестиционной привлекательности является обладание регионов базовыми пре- имуществами, привлекательными для инвесторов. К таким базовым характеристикам относятся, прежде всего, богатые запасы природных ресурсов, столичный статус и выгодное географическое положение. Второй причиной роста инвестиционной привлекательности региона является целенаправленная работа по созданию благоприятного инвестиционного климата, способствующего привлечению крупных инвесторов и развитию бизнеса. В Дальневосточном федеральном округе преобладающим фактором является первая причина, а вторая – лишь общим фоном. Эти общие соображения подтверждаются результатами предлагаемого исследования, базой которого послужил анализ состояния экономики регионов Дальневосточного федерального округа на основе панельных данных.

Можно перечислить множество макроэкономических показателей, характеризующих эффективность функционирования региональной экономики: от внутреннего регионального продукта до средней обеспеченности жильём населения региона. В данном исследовании для упрощения анализа были использованы следующие характеристики экономического состояния регионов: внутренний региональный продукт (ВРП), инвестиции в основной капитал, доходы бюджета, выпуск продукции отраслей промышленного производства, строительства, сельского хозяйства, объём основных фондов, производство электроэнергии, численность трудоспособного населения, потребление и доходы населения, услуги связи и объём розничной торговли, инвестиционные риски и ранги, частично ино- странные инвестиции, поскольку, как показали расчёты, значимого влияния на анализируемые показатели они не имеют.

В данном исследовании рассматриваются 9 регионов Дальневосточного федерального округа. Анализировались перечисленные показатели их социальноэкономического положения, которые представлены в виде темпов роста в расчёте на душу населения на протяжении 15 лет [6].

Поскольку анализ динамики эффективности экономики регионов в данном исследовании предполагает применение панельных данных, собранная исходная информация была структурирована в соответствии с требованием к организации такой информации, а именно: по каждой переменной для каждого региона информация последовательно отражает динамику показателя как временной ряд.

Перечень и нумерация регионов Дальневосточного федерального округа в данном исследовании следующая: 1 – Республика Саха (Якутия), 2 – Камчатский край, 3 – Приморский край, 4 – Хабаровский край, 5 – Амурская область, 6 – Магаданская область, 7 – Сахалинская область, 8 – Еврейская автономная область, 9 – Чукотский автономный округ. В дальнейшем при ссылках на регионы будут использовать лишь их номера.

На основе модели панельных данных сравниваются реальные темпы роста рассматриваемых характеристик регионов со средними темпами по всему округу, рассчитанными по модели панельных данных. Отставание реальных показателей от средних по округу можно интерпретировать как отставание региона по эффективности менеджмента в регионе по управлению рассматриваемого показателя по отношению к среднему уровню по всему Дальневосточному федеральному округу. Одновременно будем сравнивать эффективность управления в той или иной области с риском и рангом инвестиций. Начнём с анализа инвестиций в основной капитал. Уравнение регрессии (модель панельных данных с фиксированными эффектами) на рисунке 1.

Рисунок 1 – Уравнение регрессии для инвестиций

В данном уравнении отражена зависимость инвестиций в основной капитал от перечисленных выше показателей. Для общего подхода не будем анализировать значимость влияния перечисленных показателей на уровень инвестиций. Отметим только, что данная зависимость довольно тесная (коэффициент множественной детерминации равен 0,79, то есть изменение инвестиций на 79 % зависит от изменения этих признаков). Как известно, с помощью панельных данных можно определять индивидуальные эффекты, то есть те факторы, которые явно не включены в перечисленные показатели, но влияют на изучаемый признак.

Индивидуальные эффекты (фиксированные и случайные) позволяют учитывать неоднородность (гетерогенность) изучаемых объектов (в нашем случае регионов).

Как показал опыт [2], модель с фиксированными эффектами более адекватно отражает особенности подобных исследований.

Значимость различий индивидуальных эффектов проверяется на основе теста Вальда. Как показывает этот тест (рисунок 2), индивидуальные эффекты различаются значимо (prob. Crosssection F =0.0).

Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test	Statistic	d.f.	Prob.
Cross-section F	8.506902	(8.120)	0.0000
Cross-section Chi-square	64.691119	8	0.0000

Рисунок 2 – Тест Вальда

На рисунке 3 приведены фиксированные индивидуальные эффекты, вычисленные по приведённой модели. Интерпретация этих эффектов проблематична. Но если регионы проранжировать по величине эффектов, то можно получить некоторую характеристику различий этих регионов по анализируемому показателю. На рисунке приведены фиксированные эффекты и соответствующие им ранги для каждого региона в порядке убывания величины эффектов.

Попытаемся проанализировать регионы с позиции приписанных им рангов (из дальнейшего анализа выяснится, что, чем ниже ранг, тем менее эффективен регион с точки зрения темпов роста анализируемого показателя).

Рисунок 3 – Ранги регионов

Рисунок 4 – Графики по модели панельных данных

На рисунке 4 в верхней его части приведены графики фактических (Actual) и расчётных (Fitted) значений зависимой переменной (темпы роста инвестиций по годам и регионам).

Нужно иметь в виду, что здесь отражены все 9 регионов, причём каждый из них отражён в течение 15 периодов (лет). На графике регионы разделены вертикальными линиями. Верхние цифры под графиками показывают номер периода, а нижние – номер региона.

Нижний график внутри рисунка – это динамика остатков модели (Residual). Если график остатков над нулевой линией, то это означает, что для данного региона фактические темпы роста инвестиций выше расчётных (в течение этого периода времени темпы роста инвестиций в регионе выше, чем в среднем по федеральному округу, рассчитанных по модели для всех регионов одновременно). В этом случае линия фактических значений темпов роста инвестиций на верхнем графике (рисунок 4) выше расчётных.

Сопоставляя фактические и расчётные динамики темпов роста инвестиций в регионах по рисунку, можно сделать вывод о том, что приведённые ранги соответ- ствуют в основном порядку возрастания эффективности управления инвестициями. В 8-м регионе в начале периода наблюдений темпы роста инвестиций существенно ниже, чем в среднем по Дальневосточному федеральному округу, а к концу периода в небольшом интервале времени стали выше. Этот регион получил наименьший ранг (рисунок 3). Немного лучше дела в 3-м регионе, но в основном остатки ниже нуля, то есть реальные темпы роста были ниже средних по округу (ранг равен двум). Затем идёт 5-й регион, 1-й и т.д., в соответствии с ранжированием по индивидуальным эффектам. Выигрывает в этом смысле 9-й регион. У него нет периодов длительного отставания темпов роста инвестиций по сравнению со средними по всему Дальневосточному федеральному округу, и он получает наивысший ранг, равный 9 (рисунок 3). Проведём аналогичный анализ ВРП. Модель, фиксированные эффекты, ранжирование регионов по модели, графики расчётных и реальных значений, а также остатков приведены ниже. Тест Вальда не приводится, но он показал, что фиксированные эффекты и здесь различаются значимо.

Рисунок 5 – Уравнение регрессии для ВРП

Зависимость ВРП от тех же показателей, что и в предыдущем уравнении, более естественна с точки зрения причинной связи, и теснота связи здесь выше предыдущего уравнения: коэффициент множественной детерминации равен 0,975, то есть изменение ВРП на 97,5 % зависит от изменения приведённых пока- зателей. Значимых признаков здесь существенно больше, чем в предыдущем уравнении, а иностранные инвестиции (ININVEST) ни здесь, ни в предыдущем уравнении не значимо влияют на анализируемые показатели, то есть практически не оказывают влияния ни на темпы роста инвестиций в основной капитал, ни на ВРП.

REGION	Effect	ранги
1	-311.5630	4
2	364.7096	6
3	-345.2097	2
4	-289.0117	5
5	-123.8629	3
6	154.8690	8
7	36.41916	7
8	259.9101	1
9	253 7395	9

Рисунок 6 – Ранги регионов по ВРП

Рисунок 7 – Графики по регрессии ВРП

Прокомментируем результаты ранжирования. Последовательность регионов от «худшего» к «лучшему» следующая: 2, 8, 9, 6, 7, 5, 4, 1, 3.

8-й регион и здесь оказался в рядах отстающих, по сравнению со средними показателями по Дальневосточному фе- деральному округу (слабая позиция как по темпам роста инвестиций так и по темпам роста ВРП). 2-й, 9-й и 3-й регионы поменялись местами по эффективности инвестиций и по ВРП: 2-й и 9-й регионы положение улучшили, а 3-й – ухудшил. То есть 2-й и 9-й регионы были сре- ди отстающих по темпам роста инвестиций в основной капитал, но перешли в разряд передовых по темпам роста ВРП. У 3-го региона ситуация обратная: при передовых темпах роста инвестиций одно из последних мест по темпам роста ВРП. Получается, что и в том и в другом случае инвестиции слабо влияли на рост ВРП. Менее резкий переход у 1-го и 5-го регионов: 1-й из отстающих перешёл в передовые, а 5-й – наоборот. То есть и здесь слабая зависимость между этими показателями. Выходит, что инвестиции не направлены на рост ВРП, что подтверждает предположение о том, что инве- стиции в Дальневосточный федеральный округ направлены в основном в сырьевой сектор.

Посмотрим, как обстоят дела с темпами роста продукции промышленного производства. Не приводя самого уравнения регрессии, отметим, что и здесь зависимость тесная (R2=0.975).

Ниже приведены графики фактических, расчётных значений и остатков по уравнению зависимости темпов роста продукции промышленного производства и остатков модели, позволяющие прокомментировать ранжировку регионов по этому показателю (рисунок 8).

Рисунок 8 – Графики фактических, расчётных значений и остатков

REGION	Effect	ранги
1	-21.20537	9
2	-57.90647	7
3	13.78011	4-
4	16.46606	3
5	-10.81052	Я
6	-18.96271	5
7	23.85140	6
&	-3.921495	1
9	58.70898	2

Рисунок 9 – Ранги регионов по эффективности управления промышленностью

REGION 1	Effect 446.6674	ранги 2
2	-594.6031	9
3	398.3843	3
4	850.2629	1
5	265.2754	4
6	-401.9117	7
7	-142.6359	5
3	-583.7837	8
9	-237.6556	6

Рисунок 10 – Ранги регионов по доходам в бюджет, промышленности, инвестициям и ВРП

Сравнивая ранги (рисунки 3, 6 и 9), видим, что по темпам роста промышленного производства и ВРП расхождения в рангах регионов не так различаются, как для рангов инвестиций. Это ещё раз подтверждает тот факт, что инвестиции в Дальневосточный федеральный округ в меньшей мере направлены на повышение социально-экономического положения в регионах. Добавим к анализу темпы роста доходов в бюджеты регионов (рисунок 10). Проверим, связаны ли они с инвестициями. Сравнивая ранги регионов (рисунок 10), видим, что значимого расхождения рангов для темпов роста доходов в бюджет и инвестиций в основной капитал не наблюдается, в отличие от двух других показателей. Следовательно, инвестиции в основной капитал влияют на доходы в бюджет, что вполне объяснимо: хотя основная доля инвестиций и направлена в сырьевой сектор, налоги с них значимо пополняют бюджеты регионов.

Как было отмечено выше при характеристике эффективности функционирования региональной экономики рекомен- дуется особо выделить показатель инвестиционной привлекательности регионов. Инвестиционная привлекательность регионов оценивается в основном по двум параметрам: инвестиционный потенциал и инвестиционный риск. Потенциал показывает, какую долю регион занимает на общероссийском рынке, риск – какими могут оказаться для инвестора масштабы тех или иных проблем в регионе. Эти показатели рассчитываются рейтинговым агентством RAEX (ЭКСПерТ ра) [5]. При этом используются статистические показатели, опросы предпринимательского сообщества и экспертные оценки.

Попытки моделировать эти показатели на основе панельных данных (рисунок 11) не дали существенной дополнительной информации, характеризующей регионы, кроме как ранжирование регионов по величине показателей инвестиционных рисков и рангов. Причём это ранжирование можно провести и на основе первичной информации, результаты которого мало отличаются от полученных на основе моделирования по панельным данным.

REGION	Effect	ранги	Effect	ранги
1	-7.434-430	6	-33.17512	9
2	15.49340	1	20.37429	3
3	-11.41000	7	-30.28808	Я
4	-15.47177	9	-26.12124	7
5	-12.18175	Я	-8.6229 56	6
6	11.90804	2	19.32070	4
7	1.064922	5	8.746153	5
8	8.328847	4	27.14828	1
9	9.702741	3	22.61798	2

Рисунок 11 – Ранжирование регионов по инвестиционным рискам и рангам

Рисунок 12 – Графики по модели для рисков

Рисунок 13 – Графики по модели для рангов

На рисунке 11 приведены фиксированные эффекты рисков и рангов инвестиций и соответствующие им ранжировки регионов, обозначенных словом «ранги».

На графиках (рисунки 12) видно, что реальные риски обладают довольно большой вариабельностью, и с течением времени наблюдается тенденция их убывания, что особенно видно по динамике расчётных показателей. Некоторая тенденция роста риска наблюдается только у 9-го региона. 2-й и 6-й регионы получили «плохой» ранг из-за высокого риска.

Другая ситуация с рангами (рисунок 13). Здесь вариация внутри рассматриваемого промежутка времени минимальная. Есть регионы, в которых ранги с течением времени убывали, а есть и те, в которых возрастали, но без резких колебаний. Убывали в 7-м,8-м и 9-м регионах. Они и получили «плохие» рейтинги. 1-й, 3-й,4-й и 5-й регионы имеют низкие ранги, но они растут, и потому эти регионы получили «хорошие» рейтинги. Всё это чётко проявляется на графиках и в ранжировках регионов.

Обобщая результаты расчётов по рангам и рискам, можно согласиться с выводами рейтингового агентства о том, что регионы Дальневосточного федерального округа можно отнести в основном к реги- онам с незначительным потенциалом и умеренным риском.

Выводы, сделанные по результатам проведённых исследований, порой дают не совсем объяснимые с экономической точки зрения результаты. Например, у 9го региона высокий инвестиционный риск и в то же время высокие темпы роста инвестиций и низкие темпы роста ВРП. Подобного рода результаты можно увидеть и у других регионов. Скорее всего, объяснить это можно теми соображениями, что инвестиции в регионах Дальневосточного федерального округа в основном связаны с сырьевыми отраслями, а потому не совсем проявляются в предпринимательском эффекте.

Аналогичный вывод и по иностранным инвестициям: они почти никак не коррелируют с рассматриваемыми показателями. Их поступления не регулярны и резко различаются по величине как по времени, так и по регионам и также почти не имеют предпринимательского эффекта.

Следует иметь в виду, что сделанные выше выводы базируются на основе моделей панельных данных и совсем не очевидны при простом анализе зависимостей на основе физических величин рассматриваемых показателей. Индивидуальные эффекты позволяют учитывать скрытые

(латентные, не наблюдаемые и непосредственно не измеряемые факторы), характеризующие особенности регионов. Интерпретация индивидуальных эффектов затруднительна, и автор попытался это проделать, анализируя отклонения расчётных (по модели) значений анализируемого показателя от фактических значений. Не всегда подобные попытки были успешными, но практическое их применение, в какой-то мере даёт аппарат для сравнения регионов по эффективности управления имеющимися ресурсами.