CC BY
34
ИННОВАЦИИ И ИНВЕСТИЦИИ
УДК 332.14
МЕТОДИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ДИАГНОСТИКИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНАЛЬНОГО ЖИЛИЩНОГО КОМПЛЕКСА
Л. Н. ДРОБЫШЕВСКАЯ, доктор экономических наук, профессор кафедры мировой экономики и менеджмента E-mail: [email protected]
Т. В. ВАСКЕВИЧ, аспирант кафедры мировой экономики и менеджмента E-mail: [email protected] Кубанский государственный университет
В статье представлен методический инструментарий диагностики инвестиционного потенциала жилищного комплекса региона, основанный на расчете индекса диагностики, с помощью которого выполняется ранжирование регионов по уровню развития инвестиционного потенциала жилищного комплекса, позволяющее проводить сравнительный анализ по субъектам РФ для эффективной реализации региональной жилищной политики.
Ключевые слова: инвестиционный потенциал, региональный жилищный комплекс, индекс диагностики, кластеризация, ранжирование.
В современных условиях для развития регионального жилищного комплекса требуется разработка методического инструментария новых технологий управления жилищной сферой региона. Внедрение в региональную жилищную политику механизма оптимизации дифференциации инвестиционных ресурсов способствует стабилизации спроса и предложения на рынке жилья. Для до-
стижения равновесия на рынке жилья необходимо определить:
- потенциал спроса, который зависит от уровня развития региональной системы ипотечного жилищного кредитования и объема собственных средств населения;
- потенциал предложения, обусловленный мощностью жилищно-строительной системы региона.
Консолидация этих показателей показывает достигнутый уровень инвестиционного потенциала регионального жилищного комплекса.
Таким образом, инвестиционный потенциал регионального жилищного комплекса можно рассматривать как совокупность потенциалов спроса и предложения на рынке жилья.
Разработку инструментария диагностики инвестиционного потенциала регионального жилищного комплекса исследуем через призму эконометричес-кого и методического подходов. Консолидированный алгоритм диагностики включает:
- динамические алгоритмы оценки потенциалов элементов спроса, обусловленного возможностями ипотечного жилищного кредитования и величиной собственных средств различных категорий населения, и предложения на рынке жилищного строительства;
- ранжирование регионов по уровню достигнутого потенциала;
- разработку рекомендаций, способствующих повышению уровня имеющегося потенциала.
Потенциал - это средства, запасы, возможности, источники, которые имеются в наличии и могут быть использованы для достижения определенной цели, осуществления плана, решения какой-либо задачи, а также возможности отдельного лица, общества, государства в определенной области [2].
Под инвестиционным потенциалом регионального жилищного комплекса будем понимать совокупный индикатор (индекс) региона, характеризующий готовность (возможность) региона к увеличению объемов жилищного строительства.
Региональный инвестиционный потенциал жилищного комплекса можно считать совокупностью следующих потенциалов:
- жилищно-строительный потенциал региона, характеризующий потенциал предложения на рынке жилья;
- банковский ипотечный потенциал;
- потенциал социально-экономического положения региона (последние два потенциала характеризуют потенциал спроса на рынке жилья).
Для проведения дифференцированной региональной жилищной политики необходимо оценить инвестиционный потенциал регионального жилищного комплекса. Следует учитывать существенные различия в природных условиях, ресурсах, уровне экономического развития региона, плотности населения и его уровня жизни, специфике социальных проблем, степени развития рыночных механизмов. В настоящее время отсутствует единая методика оценки индекса диагностики инвестиционного потенциала регионального жилищного комплекса, что актуализирует исследования в этом направлении. Определение индекса диагностики имеющегося потенциала является ключевым моментом для эффективной реализации жилищной политики региона.
Эконометрический подход к разработке инструментария диагностики инвестиционного потенциала регионального жилищного комплекса (РЖК) представлен процедурой моделирования
индекса диагностики инвестиционного потенциала жилищного комплекса региона и предусматривает последовательную реализацию ряда этапов.
Первым этапом является построение базы данных и изучение их свойств. Для создания обоснованной модели диагностики инвестиционного потенциала РЖК следует сформировать комплексную базу данных, представляющую собой набор индикативных показателей, характеризующих тенденции в жилищно-строительном комплексе региона, потенциал социально-экономического положения и уровень развития финансовой сферы региона (преимущественно развитие банковского ипотечного потенциала), рассматриваемых в качестве объектов исследования.
Поскольку изучаются региональный жилищный комплекс и результаты воздействия на него определенных факторов, в рамках данного исследования была сформирована база данных о состоянии социально-экономического положения региона, развития жилищно-строительного комплекса и уровне развития банковской ипотеки в регионе за 2012 г. [2].
Основными источниками формируемой базы данных являются официальные материалы Банка России и Федеральной службы государственной статистики, а также производные от них [4, 5]. В качестве инструментария был использован пакет SPSS 17.0 for Windows. Первый этап исследования заканчивается изучением дескриптивных статистик, характерных для базы данных, и построением корреляционных матриц в целях выявления внутренних связей между переменными, которые содержатся в базе данных.
Вторым этапом является проведение факторного анализа вновь созданной базы данных. Выбор параметров, включаемых в модель оценки индекса инвестиционного потенциала жилищного комплекса региона, проводится на основе использования факторного анализа, цель которого - обнаружение скрытых общих факторов, объясняющих связи между наблюдаемыми параметрами объекта исследования.
Для обоснованного выбора параметров, включаемых в модель, факторному анализу были подвергнуты три группы показателей:
- первая группа - показатели, характеризующие социально-экономическое положение региона;
- вторая группа - показатели, характеризующие жилищные условия населения региона;
- третья группа - показатели, характеризующие уровень развития банковской ипотеки в регионе.
Всего - 26 показателей. Раскроем, что входит в каждую из групп.
Первая группа:
- показатель ВРП на душу населения х1;
- среднедушевой доход х2;
- среднедушевой расход х3;
- число семей, состоящих на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях х4;
- число семей, получивших жилые помещения и улучшивших жилищные условия за год х5;
- удельный вес семей, состоящих на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, в общем числе семей х6;
- удельный вес семей, получивших жилые помещения, в числе семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях х7;
- число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, купивших жилые помещения х8;
- число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, купивших жилые помещения на средства федеральных субвенций х9;
- число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, купивших жилые помещения по ипотечному кредитованию х
Вторая группа:
- коэффициент доступности жилья х ;
- обеспеченность населения жильем х ;
- ввод жилья на душу населения х ;
- средневзвешенная стоимость 1 м2 жилья в регионе х14.
Третья группа:
- количество выданных ипотечных кредитов на душу населения х15;
- объем задолженности по ипотечным кредитам на душу населения х16;
- объем просроченной задолженности по ипотечным кредитам на душу населения х ;
- доля региона в общем объеме ипотечного кредитования х18;
- количество ипотечных кредитов, рефинансированных АИЖК на душу населения х ;
- средний размер выданного ипотечного кредита х20;
- средний срок ипотечного кредитования х ;
- средневзвешенная ставка по ипотечному кредиту в регионе х22;
- доля заемных средств в стоимости приобретаемого жилья х23;
- доля платежа в доходе х24;
- доля сделок с ипотекой по региону х25;
- задолженность по ипотечным кредитам на душу населения х26.
Далее предусматривается проведение факторного анализа методом главных компонент. При этом рассчитываются факторные нагрузки рассматриваемых параметров.
В модель включаются те из них, для которых характерны максимальные по модулю значения факторных нагрузок: удельный вес семей, получивших жилые помещения, в числе семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях х7; число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, купивших жилые помещения х8; число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, купивших жилые помещения по ипотечному кредитованию х ; объем задолженности по ипотечным кредитам на душу населения х ; объем просроченной задолженности по ипотечным кредитам на душу населения х ; ввод жилья на душу населения х ; количество ипотечных кредитов, рефинансированных АИЖК, на душу населения х ; средневзвешенная ставка по ипотечному кредиту в регионе х22; средний размер выданного ипотечного кредита х20; средний срок ипотечного кредитования х21; доля платежа в доходе х24; доля заемных средств в стоимости приобретаемого жилья х23; доля сделок с ипотекой по региону х25; обеспеченность населения жильем х ; задолженность по ипотечным кредитам на душу населения х26; коэффициент доступности жилья х ; доля региона в общем объеме ипотечного кредитования х18.
Таким образом, полученные факторные нагрузки, представленные в количественном виде, позволяют сформировать обоснованное мнение о целесообразности включения в модель диагностики инвестиционного потенциала жилищного комплекса региона соответствующих параметров.
Количественное представление факторных нагрузок весьма наглядно демонстрирует наиболее значимые показатели, которые в первом приближении должны составить спектр параметров формируемой модели оценки индекса диагностики инвестиционного потенциала РЖК.
Далее наиболее значимые показатели подвергаются анализу корреляционных связей между ними и
оценке логической обоснованности использования данных показателей в качестве параметров создаваемой модели.
Эта операция проводится в соответствии со следующими принципами:
- уровень корреляционной связи между параметрами вновь формируемой модели должен быть минимальным;
- логическая взаимосвязь и корреляционная связь между результирующим признаком и независимыми параметрами модели обязана быть высокой (т. е. экономический смысл формирования зависимости результирующего признака от независимых параметров модели должен представляться очевидным и иметь безусловный характер).
В результате проведения этих процедур был сформирован список наиболее значимых показателей (индикативные факторы с наибольшим коэффициентом корреляции и детерминации), которые предполагается использовать для формирования модели диагностики инвестиционного потенциала РЖК.
В качестве наиболее значимых авторами были выделены следующие факторы:
- обеспеченность населения жильем х ;
- объем просроченной задолженности по ипотечным кредитам на душу населения х ;
- ввод жилья на душу населения х ;
- количество ипотечных кредитов, рефинансированных АИЖК, на душу населения х ;
- средневзвешенная ставка по ипотечному кредиту в регионе х22;
- средний срок ипотечного кредитования х ;
- средний размер выданного ипотечного кредита х20;
- удельный вес семей, получивших жилые помещения, в числе семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях х7;
- число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, купивших жилые помещения по ипотечному кредитованию х ;
- объем задолженности по ипотечным кредитам на душу населения х16.
На третьем этапе осуществляется построение модели диагностики инвестиционного потенциала РЖК. В ходе исследования на основе сформированных на предыдущем этапе показателей была построена линейная регрессионная модель диагностики инвестиционного потенциала жилищного комплекса региона
Ю1Р = 1,881х1(
1,510х13 - 0,256х17 + 0,281х16
+0,634х7 +1,867 х10 + 0,845 х21 - 0,615 х22 + +0,611х12 + 0,372х20 +12,168, где Ю1Р - индекс диагностики инвестиционного потенциала жилищного комплекса региона.
Для разработанной модели проверены критерии адекватности. Получены коэффициенты множественной корреляции и детерминации, близкие к 1, что свидетельствует о достаточной высокой взаимосвязи между откликом (зависимой переменной) и предикатами (независимыми переменными) и корректности построенной модели. Этот факт подтверждается высоким значением критерия Фишера (^-статистика) и уровнем значимости меньше 0,05 (табл. 1).
Следует отметить тот факт, что уровень предсказательной силы предлагаемой модели, сформированной на основе использования алгоритма мультипликативного регрессионного анализа, который описывается коэффициентом детерминации, очень высок: коэффициент детерминации равен 0,966. Иными словами, построенная регрессионная зависимость объясняет 96 % общего разброса относительно выборочного среднего зависимой переменной, что свидетельствует о высоких качественных характеристиках сформированной модели.
Четвертым этапом является кластеризация (ранжирование) регионов по уровню инвестиционного потенциала РЖК. В ходе исследования был проведен многомерный кластерный анализ и предложена кластеризация, состоящая из трех кластеров регионов с различным уровнем потенциала. Каждый из полученных кластеров в свою очередь делится на 3 кластера: верхний, средний, низкий (табл. 2). В результате выделены кластеры с высоким (высоким, средним, низким), средним (высоким, средним, низким) и низким (высоким, средним, низким) уровнями инвестиционного
Таблица 1 Значения критериев адекватности построенной регрессионной модели оценки индекса диагностики инвестиционного потенциала регионального жилищного комплекса
Показатель Значение
Множественный R 0,947
Множественный R2 0,975
Скорректированный R2 0,966
^-статистика (1,28) 161,327
потенциала РЖК, что позволит более эффективно проводить региональную жилищную политику в зависимости от потенциала региона.
Авторами был проведен кластерный анализ регионов с использованием показателей, выбранных на втором этапе. Они характеризуют не только рынок жилищного кредитования (сумма выданных кредитных ресурсов, ипотечных кредитов на душу населения и т. д.), но и объем спроса и предложения на рынке жилья (платежеспособный спрос на жилье, определяемый потребностью в приобретении жилья со стороны домохозяйств, в том числе с привлечением заемных средств; совокупное предложение жилой недвижимости в течение определенного периода - год, несколько лет).
Используя дивизионный метод ^-средних, с числом кластеров, равным трем, инициализацией начальных центров кластеров методом сортировки расстояний и выбором наблюдений на постоянных интервалах, авторы получили средние стандартные отклонения, дополнительные интервалы кластеров.
В ходе исследования было введено понятие «эталонный регион» для каждого кластера. Условный регион с усредненными показателями для каждого из полученных кластеров предложено рассматривать как типовой регион данного кластера, т. е. эталонный регион с высоким инвестиционным
Типы регионов РФ по уровню и
потенциалом РЖК, со средним и низким потенциалами. Чем ближе регион к эталонному, тем с большим основанием он может быть отнесен к данному кластеру (см. табл. 2).
В результате проведенного анализа, выявив инвестиционный потенциал жилищного комплекса региона или группы регионов со схожими характеристиками, можно определить наиболее эффективные модели кредитования и границы необходимой государственной поддержки для этих регионов, что позволит обеспечить равные возможности предложения ипотечных ресурсов для населения.
Методический подход к разработке инструментария диагностики инвестиционного потенциала регионального жилищного комплекса представлен реализацией следующих этапов [1].
1. Построение базы данных для определения индекса диагностики инвестиционного потенциала РЖК.
2. Расчет индекса диагностики потенциала жилищно-строительного комплекса региона, индекса диагностики банковского ипотечного потенциала региона, индекса диагностики потенциала социально-экономического положения региона, формирующего базу для расчета интегрального индекса диагностики инвестиционного потенциала регионального жилищного комплекса.
Таблица 2
;естиционного потенциала РЖК
Уровень потенциала Высокий Средний Низкий
Высокий Московская область, Ханты-Мансийский автономный округ -Югра, Республика Саха, Тюменская область, Смоленская область, Челябинская область Москва, Нижегородская, Пензенская, Саратовская, Ульяновская, Томская, Магаданская, Самарская, Ростовская, Липецкая, Мурманская области Ростовская область, Республика Башкортостан, Еврейская автономная область, Республика Татарстан, Белгородская область, Тверская область, Хабаровский край, Ямало-Ненецкий автономный округ, Краснодарский край, Ленинградская область, Санкт-Петербург, Свердловская область, Красноярский край, Вологодская область, Новосибирская область
Средний Республика Коми, Республика Адыгея, Республика Тыва, Республика Марий Эл, Республика Карелия, Приморский край, Амурская, Костромская, Псковская, Орловская, Курская, Калужская, Курганская области Астраханская, Рязанская, Владимирская, Волгоградская, Новгородская, Иркутская, Архангельская, Брянская области, Ставропольский край, Алтайский край Республика Чувашия, Удмуртская Республика, Республика Бурятия, Воронежская область, Камчатский край, Оренбургская область, Забайкальский край, Омская область, Тамбовская область, Пермский край, Сахалинская область
Низкий Калининградская, Ивановская, Кировская, Ярославская, Тульская области, Республика Мордовия Чукотский автономный округ, Республика Хакасия, Республика Калмыкия, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Северная Осетия - Алания Республика Дагестан, Республика Алтай, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Ингушетия, Чеченская Республика
3. Определение индекса диагностики инвестиционного потенциала жилищного комплекса региона как среднего значения формирующих его потенциалов.
4. Кластеризация (ранжирование) регионов, исходя из соответствующих расчетных значений индексов диагностики инвестиционного потенциала РЖК.
Построение базы данных для определения индекса диагностики инвестиционного потенциала РЖК.
Для создания обоснованной методики оценки инвестиционного потенциала РЖК необходимо сформировать комплексную базу данных, представляющую собой набор индикативных показателей, характеризующих тенденции в жилищно-строительном комплексе региона, потенциал социально-экономического положения и уровень развития финансовой сферы региона (преимущественно, развитие банковского ипотечного потенциала), рассматриваемых в качестве объекта изучения.
В рамках данного исследования была сформирована база данных, содержащая информацию о состоянии социально-экономического положения региона, жилищно-строительного комплекса и уровне развития банковской ипотеки в регионе. Для выявления факторов, влияющих на инвестиционный потенциал РЖК, необходимо использовать подход, основанный на применении методов многомерного статистического анализа при помощи общедоступных официальных статистических данных.
Методы многомерного статистического анализа для обоснования методики расчета интегрального индекса диагностики инвестиционного потенциала РЖК позволяют исследователю варьировать данными, использовать научно обоснованные методы статистического анализа и более точно интерпретировать полученные результаты. На первом этапе были определены факторы, характеризующие уровень инвестиционного потенциала РЖК. Их разделили на три группы. С помощью корреляционного анализа выявили наиболее индикативные факторы.
Итак, для определения индекса диагностики инвестиционного потенциала РЖК были определены три группы показателей:
- первая группа - показатели, характеризующие жилищные условия населения региона (потенциал жилищно-строительного комплекса региона);
- вторая группа - показатели, характеризующие уровень развития банковской ипотеки в регионе (региональный банковский ипотечный потенциал);
- третья группа - показатели, характеризующие социально-экономическое положение региона (потенциал социально-экономического положения региона);
В показатели первой группы, являющиеся базой для расчета индекса диагностики потенциала жилищно-строительного комплекса региона, входят:
1) коэффициент доступности жилья, лет;
2) обеспеченность населения жильем, м2/чел.;
3) ввод жилья на душу населения, м2/чел.;
4) средневзвешенная стоимость 1м2 жилья в регионе, руб.
В показатели второй группы, являющиеся базой для расчета индекса диагностики банковского ипотечного потенциала региона, входят:
1) количество выданных ипотечных кредитов,
шт.;
2) объем задолженности по ипотечным кредитам, тыс. руб.;
3) объем просроченной задолженности по ипотечным кредитам, тыс. руб.;
4) доля региона в общем объеме ипотечного кредитования, %;
5) количество ипотечных кредитов, рефинансированных АИЖК, шт.;
6) средний размер выданного ипотечного кредита, тыс. руб.;
7) средний срок ипотечного кредитования, мес.;
8) средневзвешенная ставка по ипотечному кредиту в регионе, %;
9) доля заемных средств в стоимости приобретаемого жилья, %;
10) доля платежа в доходе, %;
11) доля сделок с ипотекой по региону, %;
12) задолженность по ипотечным кредитам на душу населения, тыс. руб. /чел.
В показатели третьей группы, являющиеся базой для расчета индекса диагностики потенциала социально-экономического положения региона, входят:
1) показатель ВРП на душу населения, руб.;
2) среднедушевой доход, руб.;
3) среднедушевой расход, руб.;
4) удельный вес семей, состоящих на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, в общем числе семей, %;
5) удельный вес семей, получивших жилые помещения, в числе семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, %;
6) число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, купивших жилые помещения, ед.;
7) число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, купивших жилые помещения на средства федеральных субвенций, ед.;
8) число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, купивших жилые помещения по ипотечному кредитованию, ед.
Далее необходимо произвести расчет индекса диагностики потенциала жилищно-строительного комплекса региона, индекса диагностики банковского ипотечного потенциала региона, индекса диагностики потенциала социально-экономического положения региона, формирующих базу для расчета интегрального индекса диагностики инвестиционного потенциала жилищного комплекса региона.
При расчете этих индексов применяется формула средней геометрической по индексам диагностики соответствующих факторов. Методика расчета индексов диагностики факторов состоит в следующем: по каждому показателю (фактору) из соответствующей группы (показатели, характеризующие соответствующий потенциал) проводится сравнительный анализ соответствующего показателя в i-м регионе в i-м периоде с наибольшим или наименьшим (в зависимости от показателя) показателем по регионам России в i-м периоде. Затем по формуле средней геометрической (взвешенной) определяется индекс диагностики соответствующего потенциала. Формулы применяются при расчетах следующие.
IDF = , (1)
F
max
где IDF - индекс диагностики соответствующего
фактора;
F. - значение i-го показателя региона в i-м
году;
F - наибольшее значение i-го показателя по
max
регионам России в i-м году.
Формула (1) используется в том случае, если улучшение показателя характеризуется его увеличением (например, количество выданных ипотечных кредитов; средний срок кредитования; ВРП на душу населения; доля семей, получивших жилые помещения, в числе семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях; обеспеченность населения жильем; среднедушевой доход и т. д.).
IDF = ^, (2)
где F - наименьшее значение i-го показателя по
min
регионам России в i-м году;
Формула (2) применяется в том случае, если улучшение показателя характеризуется его уменьшением (например, коэффициент доступности жилья; средневзвешенная процентная ставка; удельный вес семей, состоящих на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, в общем числе семей; число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, купивших жилые помещения по ипотечному кредитованию; объем просроченной ипотечной задолженности и т. д.).
IDPr = ПIDP • IDP2 •...• IDPn, где IDP - индекс диагностики соответствующего потенциала региона.
Определим индекс диагностики инвестиционного потенциала РЖК как среднее значение формирующих его потенциалов
IDIP = 3IDHP • IDBP • IDSEP, где IDIP - индекс диагностики инвестиционного потенциала РЖК;
IDHP - индекс диагностики потенциала жилищно-строительного комплекса региона; IDBP - индекс диагностики банковского ипотечного потенциала региона; IDSEP - индекс диагностики потенциала социально-экономического положения региона. Кластеризация (ранжирование) регионов производится исходя из соответствующих расчетных значений индексов диагностики регионального инвестиционного потенциала (табл. 3).
Анализ данных, приведенных в табл. 4, показывает, что индекс диагностики инвестиционного потенциала жилищного комплекса (ЖК) (IDIP) Ростовской области равен 0,8347, т. е. этот регион обладает высоким потенциалом.
Индекс диагностики инвестиционного потен-
Таблица 3 Значения индекса диагностики инвестиционного потенциала РЖК
Значение IDIP Наименование кластера
(0,8-1] Регионы с высоким потенциалом
(0,6-0,8] Регионы со средним потенциалом (ранг А)
(0,4-0,6] Регионы со средним потенциалом (ранг В)
(0,2-0,4] Регионы с низким потенциалом (ранг А)
(0-0,2] Регионы с низким потенциалом (ранг В)
Таблица 4
Кластерный анализ регионов Южного федерального округа
Индекс Ростовская область Краснодарский край Республика Адыгея Волгоградская область Астраханская область Республика Калмыкия
IDHP 0,7895 0,6780 0,5678 0,3956 0,3567 0,2965
IDBP 0,8963 0,7865 0,4236 0,4145 0,4298 0,3145
IDSEP 0,8256 0,5674 0,4896 0,4201 0,3987 0,2956
IDMP 0,8347 0,6713 0,4901 0,4099 0,3939 0,2784
циала ЖК Краснодарского края равен 0, 6713 - это регион со средним потенциалом ранга А.
Индекс диагностики инвестиционного потенциала ЖК Республики Адыгея равен 0,4901 - это регион со средним потенциалом ранга В.
Индекс диагностики инвестиционного потенциала ЖК Волгоградской области равен 0,4099 - это регион со средним потенциалом ранга В.
Индекс диагностики потенциала жилищного комплекса Астраханской области равен 0,3939 - это регион с низким потенциалом ранга А.
Индекс диагностики регионального инвестиционного потенциала Республики Калмыкия равен 0,2784 - это регион с низким потенциалом ранга А.
Особое внимание Правительству РФ следует уделить регионам с низким и средним уровнями потенциала, которым необходима государственная финансовая поддержка для выравнивания региональных различий и обеспечения равных возможностей по использованию механизмов ипотечного жилищного кредитования [3].
В регионах со средним и низким потенциалами, по мнению авторов, должны в первую очередь развиваться социальные виды ипотечного кредитования (для военных, молодых семей, ученых, учителей). Среди социальных видов ипотечного кредитования наибольшего внимания заслуживает программа «Обеспечение жильем молодых семей», основной проблемой реализации которой является невозможность приобретения жилья площадью ниже социальной нормы (для семьи из трех человек нормативная площадь жилья составляет 54 м2). Подобные ограничения снижают общую доступность «социальной» ипотеки для молодых семей. Для их преодоления необходимо уменьшение нормативной общей площади приобретаемого жилья по желанию заемщика: за счет этого увеличится количество участников ипотечного рынка в регионах.
На взгляд авторов, в исследуемых регионах целесообразно применять схемы сберегательно-накопительной ипотеки, продолжать развитие
жилищно-строительных, жилищно-накопительных кооперативов (при обязательном контроле за их деятельностью со стороны государства). Банкам следует развивать собственные схемы ипотечного жилищного кредитования (например, такие как «Народная ипотека», реализуемая Сбербанком России). Регионам с низким ипотечным потенциалом надо активнее развивать программы АИЖК со сниженными процентной ставкой и первоначальным взносом.
Также для повышения инвестиционного потенциала жилищного комплекса регионов целесообразно, по мнению авторов:
- продолжать государственную поддержку населения (заемщиков);
- предоставлять налоговые льготы компаниям - застройщикам многоквартирных домов экономичного класса;
- обеспечивать гарантии продажи недорогого жилья компании-застройщику через предоставление субсидий на покупку этого жилья гражданам с низким доходом;
- расширять границы реализации программ по льготному кредитованию отдельных категорий граждан, улучшать инфраструктуру ипотечного жилищного кредитования;
- повышать финансовую культуру населения;
- продолжать программу по реструктуризации ипотечных жилищных кредитов (АРИЖК).
Таким образом, предложенный методический инструментарий диагностики инвестиционного потенциала жилищного комплекса региона, основанный на расчете индекса диагностики, за счет которого выполняется ранжирование регионов по уровню развития потенциала, позволит проводить сравнительный анализ, мониторинг регионов РФ в зависимости от уровня их потенциала.
Список литературы
1. Дробышевская Л.Н., Васкевич Т. В. Методические аспекты оценки ипотечного потенциала региона // Terra economicus. 2012. № 10.
2. Райзберг Б. А., Лозовский Л. Ш., Стародубцева Е. Б. Современный экономический словарь. М.: ИНФРА-М. 2006.
3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2012: стат. сборник. М.: Росстат. 2013.
4. URL: http://www. cbr. ru.
5. URL: http://www. gks. ru.
Innovation and investment
METHODICAL TOOLS FOR DIAGNOSTICS OF THE INVESTMENT POTENTIAL OF A REGIONAL HOUSING COMPLEX
Larisa N. DROBYSHEVSKAIA, Tat'iana V. VASKEVICH
Abstract
The authors set forth some certain methodical tools for examining the investment potential of a housing complex of a region. For this purpose they calculated an index of diagnostics, which is helpful to rank regions in levels of development of the housing-complex investment potential. Such a region-ranking permits to comparatively analyze the territorial subjects of the Russian Federation for the efficient carrying out of the regional housing policy
Keywords: investment potential, regional housing complex, diagnostics index, clustering, ranking
References
1. Drobyshevskaia L. N., Vaskevich T. V. Meto-dicheskie aspekty otsenki ipotechnogo potentsiala regiona [Methodical aspects of the assessment of
mortgage capacity of a region]. Terra economicus, 2012, no. 10.
2. Raizberg B. A., Lozovskii L. Sh., Starodubtseva E. B. Sovremennyi ekonomicheskii slovar' [Modern economic dictionary]. Moscow, INFRA-M Publ., 2006.
3 . Regiony Rossii. Sotsial'no-ekonomicheskie pokazateli. 2012: statisticheskii sbornik [The Regions of Russia. Socio-economic indexes. 2012: statistical collection]. Moscow, Rosstat Publ., 2013.
Larisa N. DROBYSHEVSKAIA
Kuban State University, Krasnodar, Russian Federation ld@seatrade ru Tat'iana V. VASKEVICH
Kuban state university, Krasnodar, Russian Federation [email protected]
