CC BY
147
4(331) - 2014
ИНВЕСТИЦИОННАЯ ПОЛИТИКА
УДК 332.13
факторный анализ инвестиционной привлекательности регионов
О. Г. шрамко,
аспирант кафедры национальной и региональной экономики
E-mail: oleg. [email protected] Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова
В статье проанализировано состояние секторов народного хозяйства, влияющих на создание благоприятной инвестиционной среды. Произведена оценка влияния экономических факторов в зависимости от уровня экономического развития региона. Сделан вывод о необходимости развития реального сектора экономики, в частности строительной сферы, для повышения региональной инвестиционной привлекательности.
Ключевые слова: регион, экономические факторы, развитие.
В социально-экономическом развитии региона для его комплексного, сбалансированного развития большое место занимает привлечение инвестиций [1, 2]. Актуальность данной проблемы трудно переоценить. Помимо непосредственного стимулирования реальных секторов экономики особенно важное значение приобретает формирование точек роста, которые могли бы повлечь за собой развитие региона в целом. Кроме того, как указывается в работе [4], величина объемов инвестиционных вложений может быть учтена при принятии управленческих решений на любом уровне.
Рыночную экономику трудно представить без инвестиционных вложений. С одной стороны, возникает заинтересованность потенциальных инвесторов в развитии хозяйственных связей, в изменении структуры производства, в повышении
конкурентоспособности производства. С другой стороны, инвестирование приводит к повышению благосостояния населения, к уменьшению безработицы и росту трудовой активности.
Помимо финансовых вложений инвестиционные вложения сопровождаются [3] внедрением новых технологий и модернизацией производства.
Чем эффективнее происходит социально-экономическое развитие субъекта Федерации, тем больше возникает заинтересованность потенциальных инвесторов (как отечественных, так и зарубежных) в развитии инвестиционной деятельности. В то же время привлечение инвестиционных средств приводит к стимулированию хозяйственной активности на всех уровнях.
Вместе с тем, по данным Doing Business 2012 (проекта Всемирного банка, оценивающего условия ведения бизнеса в 183 странах), Россия занимает 120-е место по простоте предпринимательской деятельности. Только чистый отток капитала из страны в 2008-2011 гг. составил около 308 млрд долл. [5].
Перевод России на инновационный путь развития и отказ от сырьевой экономики невозможны без масштабных инвестиций во все сферы производства, без обучения персонала и внедрения новых технологий.
Вместе с тем, как указывается в основных мерах по улучшению инвестиционного климата
в Российской Федерации, отраженных в докладе Президента РФ от 10.02.2010 [5], на сегодняшний день доля инвестиций в основной капитал в ВВП составляет 20,6 %, для реализации задач по модернизации экономики ее необходимо увеличить до 25 %, а в дальнейшем - до 30 %.
Существует достаточно большое количество методов для определения степени региональной инвестиционной привлекательности.
Первый метод связан с использованием интегрального показателя инвестиционной привлекательности региона, оценивать который предполагается с помощью комплекса дополнительных факторов.
Интегральный показатель оценки инвестиционной привлекательности рассчитывается как средневзвешенная арифметическая величина значений определяющих факторов:
^ К, • 1+ К2 • 12 +... + Кп • I г-2—77
К = -^-"-^^а2 + Ь2,
в
¿=1
где К1, К2,... К" - определяющие факторы, а именно: демографические, социальные, экономические, политические и прочие; 11, 12, I" - численные значения определяющих факторов.
Значение К варьируется в пределах от 0 до 10. Высокие значения интегрального показателя показывают косвенным образом темпы социально-экономического развития региона помимо степени инвестиционной привлекательности региона в общей системе федеративной структуры. Простота данной методики во многом нивелируется субъективным подходом к оценке определяющих показателей и их неоднозначности.
Второй метод заключается в оценке двух самостоятельных характеристик: инвестиционной привлекательности региона и степени инвестиционного риска, которая в свою очередь зависима от многих факторов.
Оценка инвестиционной привлекательности зависит от основных макроэкономических характеристик региона, в первую очередь от показателей валового регионального продукта. Складывается данная оценка из 8 частных потенциалов, каждый из которых определяется рядом конкретных показателей:
1) ресурсно-сырьевого потенциала;
2) трудового потенциала;
3) производственного потенциала;
4) инновационного потенциала;
5) институционального потенциала;
6) инфраструктурного потенциала;
7) финансового потенциала;
8) потребительского потенциала.
Величина инвестиционного риска зависит от проводимой социально-экономической политики, а также от криминальной составляющей в региональном развитии.
Данный метод широко использует такое авторитетное экономическое агентство, как «Эксперт РА» [7]. И на основе этой методики составляются рейтинги инвестиционной привлекательности регионов, определяются занимаемые места региона в общей федеративной структуре. При этом каждый фактор имеет свое численное выражение и соответствующий ранг. Интегрирующий показатель подвергается статистической оценке и корреляционному анализу.
Таким образом, интегральный показатель инвестиционного климата региона позволяет определить степень инвестиционной привлекательности региона и в какой-то степени определить перспективы его развития.
Не умаляя значения данных исследований, следует признать, что в данной методике есть свои недостатки. Использование экспертных оценок может вызвать высокую вероятность неточности оценки инвестиционного климата, учитывая присущий субъективизм рейтинговых оценок. Кроме того, имеющиеся статистические данные не всегда дают возможность составить объективную картину происходящих в регионе экономических процессов, учитывая их несоразмерность и высокую мультиколлинеарность.
Решение вопроса осложняется большим количеством анализируемых факторов, число которых у разных авторов варьируется от 10 до 20-30 и более.
Поэтому, по мнению автора статьи, целесообразно произвести уточнение условий, влияющих на инвестиционную привлекательность региона, определить степень их влияния и выделить особенно значимые.
С этой целью представляется рациональным произвести факторный анализ инвестиционной среды всех 83 субъектов Российской Федерации с использованием доступных статистических данных Росстата *.
Использовались следующие факторы, в той или иной степени определяющие социально-экономическое развитие региона:
* С использованием Statistica, versюn 10.
1) среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. чел.;
2) потребительские расходы в среднем на душу населения в месяц, руб.;
3) основные фонды в экономике по полной учетной стоимости на конец года, млн руб.;
4) добыча полезных ископаемых, млн руб.;
5) обрабатывающие производства, млн руб.;
6) продукция сельского хозяйства, всего, млн руб.;
7) объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство», млн руб.;
8) оборот розничной торговли, млн руб.;
9) уровень образования: высшее профессиональное образование на 1 000 чел. населения;
10) уровень преступности: число зарегистрированных преступлений на 100 000 чел. населения;
11) число предприятий и организаций на конец года по данным государственной регистрации;
12) число малых предприятий на конец года, тыс.;
13) оборот малых предприятий, млрд руб.;
14) уровень развития транспортной системы: перевозка грузов автомобильным транспортом организаций всех видов деятельности, млн т;
15) объем услуг связи, оказанных населению на одного жителя;
16) уровень развития информационных технологий: удельный вес организаций, использующих глобальные информатизационные сети;
17) число организаций, выполнявших научные исследования и разработки;
18) инвестиции в основной капитал, млн руб.;
19) внешняя торговля со странами дальнего зарубежья, экспорт в млн долл.;
20) внешняя торговля со странами СНГ, экспорт в млн долл.;
21) экологическая ситуация: выбросы загрязняющих веществ от стационарных источников, тыс. т;
22) ВРП в 2010 г., млрд руб.
Все данные, кроме ВРП, приведены по состоянию на 2011 г. и отображены в табл. 1, которая вследствие ее больших размеров приведена в усеченном варианте.
Анализ производился на основе файла исходных данных с заменой средних значений пропущенных данных («Экспорт в страны СНГ» Еврейской АО и Чукотского АО).
корреляционная матрица представлена в табл 2.
Таблица 1
Региональные показатели субъектов Российской Федерации в 2011 г.
Регион Факторы, определяющие развитие региона
Среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. чел. Потребительские расходы, руб. в мес. Основные фонды, млн руб. Экспорт в СНГ, млн руб. Экспорт в дальнее зарубежье, тыс. т Экологическая ситуация, млрд руб. ВРП
Белгородская область 698,1 12 088,3 797 428,0 950,8 2 889,2 134,0 397 069,9
Брянская область 561,2 11 727,8 431 052,0 124,4 67,3 37,0 144 264,0
Владимирская область 704,2 10 027,3 506 112,0 112,9 791,6 35,0 218 712,3
Воронежская область 1 054,9 12 190,4 1 019 463,0 505,2 756,2 72,0 328 770,8
Ивановская область 491,0 9 601,4 564 135,0 46,2 76,9 37,0 98 209,0
Магаданская область 89,6 16 320,6 150 356,0 0,8 196,2 25,0 58 174,3
Сахалинская область 288,3 24 146,2 1 208 172,0 0,4 16 017,6 92,0 492 730,3
Еврейская автономная область 79,1 10 180,4 116 967,0 11,3 25,0 35 237,5
Чукотский автономный округ 34,2 14 986,3 80 996,0 45,5 22,0 41 974,2
Источник: [6]
Таблица 2
Показатели корреляционных значений региональных данных по состоянию на 01.01.2011 г.
Номер фактора Наименование факторов, определяющих развитие региона Величина корреляции
1-й Среднегодовая численность занятых в экономике 0,67
2-й Потребительские расходы 0,66
3-й Основные фонды 0,87
4-й Добыча полезных ископаемых 0,78
5-й Обрабатывающие производства 0,61
6-й Производство сельскохозяйственной продукции 0,36
7-й Валовой региональный продукт 0,76
8-й Строительство 0,90
9-й Оборот розничной торговли 0,62
10-й Уровень образования 0,49
11-й Уровень преступности 0,14
12-й Число предприятий и организаций 0,52
13-й Число малых предприятий 0,60
14-й Оборот малых предприятий 0,56
15-й Грузооборот автомобильного транспорта 0,88
16-й Объем услуг связи 0,56
17-й Уровень развития информационных технологий 0,31
18-й Инвестиции в основной капитал 1,00
19-й Научные исследования и разработки 0,50
20-й Экспорт, дальнее зарубежье 0,66
21-й Экспорт, СНГ 0,56
22-й Экология 0,69
Таблица собственных значений и процента общей дисперсии с накопленными собственными значениями и накопленными процентами выглядит следующим образом (табл. 3). Количество факторов - 4.
Как показывает анализ данных табл. 3, собственное значение для первого фактора равно 13,26669, т. е. доля дисперсии, объясненная первым фактором, равна приблизительно 60 %. Второй фактор составляет около 14 % общей дисперсии, на остальные два в сумме приходится около 11 %.
Анализ экономически
График «каменистой осыпи собственных значений» в соответствии с критерием Кэттеля подтверждает количество выделенных ранее определенных факторов (рис. 1).
Кэттель основывается на методе Монте-Карло и утверждает, что в точке, после которой непрерывное падение собственных значений замедляется, уровень остальных собственных значений отражает только случайный «шум».
Факторные нагрузки представляют наиболее важную информацию, на которой основывается интерпретация факторов, а именно: корреляцию между факторами и заданными переменными (табл. 4).
Поскольку первый фактор, как уже было показано, имеет наибольшую дисперсию, он имеет и наибольшую факторную нагрузку. Знаки факторных нагрузок показывают, что переменные с противоположными знаками на один и тот же фактор взаимодействуют с этим фактором противоположным образом.
Анализ табл. 4 показывает, что из множества факторов, тем или иным образом влияющих на создание инвестиционной среды региона, наиболее значимыми являются следующие:
1) среднегодовая численность занятых в экономике;
2) состояние основных фондов;
3) уровень ВРП;
4) состояние строительной сферы;
5) оборот розничной торговли;
6) число предприятий, особенно малых предприятий и их оборот;
7) уровень экспорта в дальнее зарубежье. Таким образом, большое число факторов,
требуемых для анализа регионального развития, удалось сократить до приемлемого количества, возможного для дальнейшего изучения.
Следует учесть, что некоторые факторы являются общими для всех регионов, так как в известной производственной функции Кобба - Дугласа присутствуют оба показателя.
Таблица 3
показателей за 2011 г.
Номер фактора Собственные значения факторов Процент общей дисперсии, % Кумулятивная доля собственных значений Кумулятивный процент собственных значений, °%
1-й 13,26669 60,30314 13,26669 60,30314
2-й 3,05391 13,88140 16,32060 74,18454
3-й 1,47135 6,68794 17,79195 80,87248
4-й 1,05916 4,81438 18,85111 85,68686
Число собственных значений Рис. 1. График числа влияющих факторов
Таблица 4
Анализ факторных нагрузок условий, определяющих инвестиционную привлекательность региона в 2011 г.
Влияющие факторы Фактор № 1 Фактор № 2 Фактор № 3 Фактор № 4
Среднегодовая численность -0,93077 -0,154221 0,248440 -0,006837
занятых в экономике
Потребительские расходы -0,78336 0,112601 -0,260448 -0,294308
Основные фонды -0,93833 0,204169 -0,085638 0,168492
Добыча полезных ископаемых -0,45967 0,797442 -0,109008 0,156633
Обрабатывающие производства -0,86928 -0,138750 0,177353 -0,098411
Производство сельскохозяйственной -0,29430 0,018941 0,863898 -0,240374
продукции
ВРП -0,97434 -0,015373 -0,076703 0,180433
Строительство -0,90703 0,206129 0,173247 -0,125861
Оборот розничной торговли -0,94403 -0,255909 0,086056 0,073431
Уровень образования -0,74100 -0,161258 -0,208215 -0,376273
Уровень преступности -0,06496 0,387457 -0,415671 0,076401
Число предприятий -0,91230 -0,365183 -0,066062 0,122209
Число малых предприятий -0,92319 -0,236766 0,081810 -0,036764
Оборот малых предприятий -0,93222 -0,324789 -0,032161 0,123392
Грузооборот автомобильного -0,62166 0,690980 0,250574 0,037672
транспорта
Объем услуг связи -0,59816 0,183568 -0,347699 -0,522414
Информационные технологии -0,37287 0,090279 -0,159865 -0,402536
Инвестиции -0,79902 0,533573 0,138525 -0,027250
Число организаций, выполнявших -0,90577 -0,378123 -0,040831 0,015045
научно-иссле довательские разработки
Экспорт в дальнее зарубежье -0,90799 -0,094982 -0,157969 0,281153
Экспорт в страны СНГ -0,89144 -0,263122 -0,123577 0,284904
Экология -0,34823 0,846025 0,054315 0,147766
Показатель ВРП является интегрирующим результатом влияющих факторов.
Поэтому представляется целесообразным провести дальнейший анализ с учетом индивидуального развития каждого региона. Построим регрессионные модели для групп регионов для
определения факторов, которые в наибольшей степени определяют динамику регионального развития.
В соответствии с определением Министерства регионального развития Российской Федерации все субъекты Федерации можно условно разделить на группы.
1. Регионы - локомотивы роста. Характеризуются значительным вкладом в ВВП, наличием четко сформулированной концепции экономического развития, возможностью стать центром развития для смежных регионов. К таким регионам относятся Санкт-Петербург, Москва, Краснодарский край, Московская область, Ленинградская область, Свердловская область, Республика Татарстан.
2. Опорные регионы. Экономика носит пре -имущественно сырьевой характер, промышленная инфраструктура сформирована в течение длительного времени, имеются отлаженные народнохозяйственные связи. Это Республика Коми, Республика Саха (Якутия), Кемеровская, Сахалинская, Белгородская, Волгоградская, Вологодская области, Приморский и Хабаровский края.
3. Депрессивные регионы. Характеризуются низким уровнем жизни, устаревшими основными фондами, высокой безработицей и в то же время дефицитом высококвалифицированных кадров. К этим регионам относятся Алтайский и Ставропольский края, Архангельская, Астраханская,
Мурманская, Новгородская, Псковская области, республики Бурятия, Марий-Эл, Мордовия, Чукотский автономный округ.
4. Кризисные регионы. Для них характерны значительное отставание от других регионов в экономическом развитии, наличие демографических проблем, отсутствие концепции экономического развития. Это Брянская, Ивановская, Камчатская области, республики Адыгея, Алтай, Дагестан, Калмыкия, Карелия. Некоторые субъекты Федерации (Республика Ингушетия и Чеченская Республика) не были включены в анализ вследствие сложной политической ситуации и неоднозначной экономической политики.
В данном анализе в качестве зависимой переменной выбраны инвестиционные вложения в субъект Федерации, в качестве независимых переменных - перечисленные наиболее значимые факторы экономического развития.
Регрессионная модель первой группы регионов характеризуется следующими показателями.
Множественный коэффициент корреляции, показывающий зависимость между зависимой и
независимыми переменными, равен 0,9464 (значения приведены до четвертого знака).
Коэффициент детерминации К2, указывающий на адекватность модели и показывающий долю общего разброса относительно выборочного среднего зависимой переменной, равен 0,8956, что является довольно неплохим показателем.
Стандартная ошибка, определяющая меру рассеяния наблюдаемых значений относительно регрессионной прямой, имеет значение 165 598,01163.
Итоговые коэффициенты регрессии приведены в табл. 5.
В табл. 5 наиболее значимыми коэффициентами являются показатели динамики строительной сферы (на первом месте) и оборота малых предприятий (на втором месте).
Аналогичным образом производится анализ для других перечисленных групп регионов. В табл. 6 представлены опорные регионы, в табл. 7 - кризисные.
В данном случае наиболее значимыми показателями являются количество малых предприятий и уровень развития строительной индустрии.
Таблица 5
Результаты регрессионного анализа для регионов -локомотивов роста по состоянию на 01.01.2011
Выделенные факторы Стандартный коэффициент регрессии, Ъе1а Стандартная ошибка, Ъе1а Свободный член регрессии Стандартная ошибка свободного члена регрессии /-критерий Статистическая значимость, ^-уровень
Строительство 0,78748 0,61049 1,0 0,8 1,289910 0,419828
Оборот розничной 0,29333 7,79008 0,1 1,6 0,037655 0,976040
торговли
Число малых -1,12600 3,26408 -2 947,2 8 542,8 -0,344990 0,788510
предприятий
Оборот малых 0,68532 13,87413 80,6 1 631,8 0,049395 0,968580
предприятий
Экспорт в дальнее зарубежье 0,21252 3,77586 0,7 13,1 0,056284 0,964206
Таблица 6
Результаты регрессионного анализа для опорных регионов по состоянию на 01.01.2011
Выделенные факторы Стандартный коэффициент регрессии, Ъе1а Стандартная ошибка, Ье1а Свободный член регрессии Стандартная ошибка свободного члена регрессии /-критерий Статистическая значимость, ^-уровень
Строительство 1,11188 0,333337 2,87 0,86 3,33560 0,044533
Оборот розничной -0,98900 0,961841 -0,81 0,79 -1,02830 0,379465
торговли
Число малых 2,27125 1,778650 14 507,94 11 361,36 1,27695 0,291489
предприятий
Оборот малых -1,71760 0,883892 -1 209,59 622,44 -1,94330 0,147235
предприятий
Экспорт в дальнее зарубежье -0,11770 0,256616 -1,32 2,87 -0,45872 0,677626
Таблица 7
Результаты регрессионного анализа для кризисных регионов по состоянию на 01.01.2011
Выделенные факторы Стандартный коэффициент регрессии, beta Стандартная ошибка, beta Свободный член регрессии Стандартная ошибка свободного члена регрессии /-критерий Статистическая значимость, р-уровень
Строительство 0,44757 0,249689 1,47 0,822 1,792526 0,133032
Оборот рознич- 0,52507 0,383206 0,21 0,155 1,370206 0,228942
ной торговли
Число малых 0,26185 0,429000 1 091,95 1 788,958 0,610383 0,568284
предприятий
Оборот малых -0,44540 0,594971 -192,03 256,464 -0,748740 0,487715
предприятий
Экспорт в дальнее зарубежье 0,38699 0,170510 9,69 4,270 2,269630 0,072472
Динамика экономических процессов не позволяет выделить наиболее значимые показатели для практических рекомендаций регионального социально-экономического развития.
Таким образом, подводя итоги проделанного анализа, можно сделать вывод о необходимости развития строительной индустрии в целях стимуляции инвестиционных вложений в процесс экономического развития субъектов Федерации.
Подтверждением данному выводу могут послужить сравнительные исследования коэффициента «стоимость бизнеса / выручка» EV/ S (англ.: Enterprise Value / Sales), представляющего финансовый показатель, равный отношению стоимости компании к ее годовой выручке. Коэффициент применяется для сравнительной оценки инвестиционной привлекательности акционерных компаний. Существенным преимуществом данного коэффициента перед другими является его большая устойчивость к субъективным факторам и неадекватному менеджменту.
В табл. 8 произведено сравнение параметра EV / S между наиболее крупными производственными объединениями, оказывающими заметное влияние на развитие отечественной экономики (по состоянию на 29.10.13).
Таким образом, параметр EV/ S, указывающий на инвестиционную привлекательность компаний, имеет наибольшую величину в сфере торговли, второе место занимает строительная сфера.
Значительный удельный вес первой позиции подтверждается статистическими данными. Так, анализ данных Росстата показывает, что в 2010 г. 38,3 % малого бизнеса в РФ приходится на сферу оптово-розничной торговли (около 1 млн 267 тыс. юридических лиц), при этом численность инди-
Таблица 8 Финансовый коэффициент EV/S по состоянию на 29.10.13, ед.
Абсолютное
Наименование производственных объединений значение финансового коэффициента EV/S
Торговля
Торговый Дом ГУМ 0,7
Нутринвестхолдинг 7,0
Группа компаний «ДИКСИ» 42,5
Аптечная сеть 36,6 1 900,0
Магнит 3 500,0
Центр международной торговли 2,5
М. Видео 1 000,0
Седьмой континент 1 900,0
Средний коэффициент EV/ 1 044,1
Строительство
Группа Компаний ПИК 20,0
Группа ЛСР 65,0
Открытые инвестиции 130,0
Галс-Девелопмент 220,0
Средний коэффициент EV/ 5 108,8
Химическая промышленность
Фармстандарт 6,0
Акрон 3,6
ВЕРОФАРМ 4,0
Казаньоргсинтез 2,0
Уралкалий 14,0
Кемеровское ОАО «Азот» 1,8
Сильвинит 7,0
Средний коэффициент EV/ 5 5,5
Топливно-энергетический комплекс
Белон 2,0
Газпром 1,9
Российская инновационная топливно- 2,2
энергетическая компания
Газпромнефть 2,0
лукоил 4,3
Продолжение табл. 8
Абсолютное
Наименование производственных объединений значение финансового коэффициента EV/S
Татнефть 1,8
НОВАТЭК 16,0
Роснефть 3,5
Сургутнефтегаз 2,5
Средний коэффициент EV/ 4,0
Металлургия
Ашинский металлургический завод 0,6
Корпорация ВСМПО-АВИСМА 3,5
Горно-металлургическая компания «Норильский никель» 5,5
Мечел 15,5
Магнитогорский металлургический комбинат 1,2
Новолипецкий металлургический комбинат 3,2
Северсталь 3,1
Челябинский трубопрокатный завод 2,5
Средний коэффициент EV/ 5 4,4
Транспорт
Аэрофлот 1,2
Новороссийский морской торговый 7,0
порт
Улан-Удэнский авиационный завод 2,3
Северо-Западное пароходство 1,2
Дальневосточное морское пароходство 6,0
Средний коэффициент EV/ 5 3,5
Машиностроение
Группа ГАЗ 1,5
Группа компаний КАМАЗ 1,4
Объединенные машиностроительные 4,0
заводы
УАЗ 1,8
АВТОВАЗ 1,5
Силовые машины 2,2
Средний коэффициент EV/ 5 2,1
Связь
Ростелеком 1,8
Таттелеком 1,6
ВолгаТелеком 1,7
Дальневосточная компания 1,5
электросвязи (до 01.04.2011)
Северо-Западный Телеком 1,8
Сибирьтелеком (до 01.04.2011) 1,8
Уралсвязьинформ (до 01.04.2011) 1,7
Южная телекоммуникационная компания (до 01.04.2011) 2,1
МГТС 1,6
Мобильные ТелеСистемы 3,2
Центральная телекоммуникационная компания (до 01.04.2011) 2,1
Окончание табл. 8
Абсолютное
Наименование производственных объединений значение финансового коэффициента EV/S
Центральный телеграф 1,8
Средний коэффициент EV/ 5 1,9
Электроэнергетика
Красноярская ГЭС 2,2
Московская объединенная 2,2
электросетевая компания
Башкирэнерго 0,5
Иркутскэнерго 1,6
Кубаньэнерго 1,0
Московская теплосетевая компания 0,5
Мосэнерго 1,5
Новосибирскэнерго 1,1
Средний коэффициент EV/ 5 1,3
Энергосбыт
Мосэнергосбыт 0,1
Ярославская энергосбытовая компания 0,3
Новгородэнергосбыт 0,2
Энергосбыт Ростовэнерго 0,1
липецкая энергосбытовая компания 0,2
Мордовская энергосбытовая компания 0,2
Средний коэффициент EV/ 5 0,2
видуальных предпринимателей составила около 2 млн 267 тыс. чел.
Но, учитывая особенности современного этапа экономического развития страны и необходимость развития реального сектора экономики, следует переносить акцент на ту сферу производства, которая может послужить фундаментом для поступательного и динамичного регионального развития.
В настоящее время строительная сфера является одной из наиболее динамично развивающихся. Так, по данным официального сайта Росстата, по итогам 2012 г. сальдированный финансовый результат (прибыль минус убыток) строительных организаций (без субъектов малого предпринимательства) в действующих ценах составил 157,5 млрд руб. (3,5 тыс. строительных организаций получили прибыль в размере 222,7 млрд руб.; 1,0 тыс. организаций имела убыток на сумму 65,2 млрд руб.). Доля убыточных организаций, осуществляющих строительную деятельность, по сравнению с соответствующим периодом 2011 г. уменьшилась на 2,8 п.п.
В 2012 г. введены в действие 241,3 тыс. зданий (в 2011 г. - 227,1 тыс. зданий), их общий строительный объем составил 485,1 млн. м3 (в 2011г. - 422,8
млн м3), общая площадь - 110,1 млн м2 (в 2011 г. -98,8 млн м2). Из числа введенных в действие в 2012 г. зданий 91,8 % составляют здания жилого назначения.
Динамика строительной сферы приведена в табл. 9.
В настоящее время наиболее привлекательным для инвестиционных вложений является жилое строительство (рис. 2).
Но следует отметить возрастание интереса крупных потенциальных инвесторов в нежилой строительной сфере. В соответствии с рейтингом профессиональной ассоциации специалистов в об-
Показатели развития строительной сфер
ласти недвижимости Urban Land Institute соместно с компанией PricewaterhouseCoopers, занимающейся разработкой информационно-аналитической информации, в настоящее время инвесторы проявляют возрастающий интерес к промышленной недвижимости, в частности, компании нефтегазового сектора - к логистическим объектам и транспортному строительству в целом.
Следует подчеркнуть, что, учитывая, динамизм развития сферы и происходящие в ней изменения, данная ситуация требует постоянного мониторинга и внесения соответствующих корректив в принимаемые административно-хозяйственные решения.
Таблица 9
в Российской Федерации в 2003-2012 гг.
Отраслевые показатели 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Количество введенных 132,5 132,0 141,6 159,0 209,9 224,6 233,3 216,5 227,1 241,3
зданий, тыс. ед., всего
В том числе:
- жилого назначения 119,8 121,3 131,0 148,7 194,6 208,9 217,2 201,7 211,2 223,0
- нежилого назначения 12,7 10,7 10,6 10,3 15,3 15,7 16,1 14,8 15,9 18,3
Общий строительный объем 216,3 246,1 265,4 304,2 414,1 446,2 423,6 397,4 422,8 485,1
зданий, млн м3, всего
В том числе:
- жилого назначения 162,8 187,5 202,2 234,4 282,1 310,9 280,8 271,8 296,5 316,9
- нежилого назначения 53,5 58,6 63,2 69,8 132,0 135,3 142,8 125,6 126,3 168,2
Общая площадь зданий, млн 53,7 60,0 66,3 75,6 98,1 102,5 95,1 91,5 98,9 110,1
м2, всего
В том числе:
- жилого назначения 43,4 49,3 54,8 62,3 74,5 79,2 72,5 70,3 77,2 82,0
- нежилого назначения 10,3 10,7 11,5 13,3 23,6 23,3 22,6 21,2 21,6 28,1
Источник: [6]. 350 п
300
250
200
Й 150
о «
100
50
2000 2001 2002 2003 2004
' Жилое строительство
2005 2006 2007 2008
' Нежилое строительство
2009
Рис. 2. Динамика жилого и нежилого строительства Российской Федерации в 2000-2009 гг.
0
Проведенный анализ и акцентирование внимания на строительной сфере, естественно, не исключают необходимости поиска новых точек роста и других объектов инвестиционных вложений, что может быть целесообразным для депрессивных и кризисных регионов. Вследствие ограниченности ресурсов следует акцентировать внимание административных органов именно на приоритетных сферах народного хозяйства.
Список литературы
1. Боди З., Кейн А., Маркус А. Принципы инвестиций. М.: ИД «Вильямс». 2002.
2. Бланк И. А. Основы инвестиционного менеджмента: В 2-х томах. Киев: Эльга-Н, Ника-Центр. 2004.
3. Виленский П. Л., Лившиц В. Н., Орлова Е.Р., Смоляк А. С. Оценка эффективности инвестиционных проектов. М.: Дело. 2001.
4. Зеленская С. Г. Инвестиционный потенциал развития регионов: налоговая нагрузка. // ИнВест-Регион. 2007. № 2.
5. URL: www.economy.gov.ru.
6. URL: www.gks.ru.
7. URL: www.raexpert.ru.
