Экономические науки/4.Инвестиционная деятельность и фондовые рынки.

Зекирьяева Е.А.

Крымский инженерно-педагогический университет, Украина

Принципы оценки инвестиционного развития экономики региона

Активность протекания инвестиционных процессов в том или ином регионе характеризуется понятием инвестиционное развитие экономики, которое означает процесс долгосрочного направленного вложения капитала в предприятия разных областей экономики и социально-экономические программы для обеспечения улучшения качества жизни путем экономического роста за счет получения прибылей и социальных результатов, выпуска товаров, в частности инвестиционных, предоставления услуг [1].

Инвестиционное развитие экономики региона характеризуется целым рядом показателей, по которым можно судить об его уровне (интенсивность протекания инвестиционных процессов, структура источников инвестиций, эффективность инвестиционных процессов, степень участия государства в региональных инвестициях и др.). Дать оценку инвестиционного развития конкретного региона можно, только если сравнить систему анализируемых показателей его с аналогичными данными по другим регионам.

Решить такую задачу позволяет использование моделей и методов кластерного анализа. Кластерный анализ (впервые использованный Трайеном в 1939 г.) фактически охватывает несколько различных алгоритмов классификации. Общий вопрос, стоящий перед исследователями - как организовать наблюдаемые данные в однородные группы по нескольким признакам. Узловым моментом исследования является выбор метрики (или меры близости) между объектами, каждый из которых представлен значениями характеризующего его многомерного признака. В каждой конкретной задаче этот выбор должен производиться по-своему, в зависимости от главных целей исследования, экономической и статистической природы анализируемого многомерного признака и др. Наиболее широко в процедурах кластерного анализа используются метрики махаланобисского типа, обычное евклидово расстояние, взвешенное евклидово расстояние, хеммингово расстояние, манхэттенская метрика и др.[2] Например, евклидово расстояние представляет собой геометрическое расстояние в многомерном пространстве и рассчитывается по формуле:

, (1)

где

- евклидово расстояние между i-м и j-м объектом многомерной классификации;

-значения k-го признака соответственно у i-го и j-го объектов многомерной классификации.

Применительно к задаче выявления контрастных групп регионов по уровню инвестиционного развития, характеризуемой множеством признаков, наиболее адекватна процедура метода k-средних, входящая в состав многих компьютерных статистических программ. Смысл этого метода состоит в последовательном уточнении эталонных точек каждого кластера на основе исходного приближения, получаемого с помощью случайно выбранных k наблюдений исследуемой совокупности. На каждом шаге извлекаются новые наблюдения (точки) и выясняется к какому из эталонов оно оказывается ближе всего. Этот самый близкий эталон заменяется новым эталоном, определяемым как центр тяжести старого эталона и присоединенной к нему новой точки. Все другие эталоны остаются неизменными [2, с. 295].

В соответствии с вышеизложенными положениями, методика оценки инвестиционного развития экономки региона должна включать:

- формирование статистической выборки регионов и расчет показателей, характеризующих различные параметры инвестиционного развития;

- обоснование набора показателей инвестиционного развития региона, используемых для оценки, с учетом их значимости и взаимосвязи;

- приведение используемых показателей к сопоставимой размерности;

- многомерная (кластерная) группировка регионов выборки по избранным показателям;

- оценка уровня инвестиционного развития региона с учетом его позиции в кластерной группировке.

В качестве измерителей уровня инвестиционного развития региона возможно использование следующих показателей: объем капитальных вложений на одного жителя региона (интенсивность инвестиций), доля государственных инвестиций в регионе (участие государства), величины эффектов мультипликатора и акселератора (эффективность инвестиций), максимальная доля инвестиций в отрасли экономики региона (уровень концентрации инвестиций) и другие.

Для устранения возможного искажения результатов кластерного анализа вследствие различной размерности признаков классификации следует производить их нормирование относительно среднего уровня каждого показателя выборки.

В процессе исследований рекомендуется провести экспериментальные классификации совокупности регионов на 3 или 5 кластеров.

Разбиение совокупности регионов на 3 кластера позволяет выделить группы регионов с низким, средним и высоким уровнем инвестиционного развития. Однако, при этом следует проводить содержательный экономический анализ кластеров во избежание попадания в средний кластер регионов существенно различающихся по своим характеристикам. При выявлении такого состава среднего кластера необходимо переходить к 5 кластерной классификации.

Разбиение на пять кластеров позволяет выделить две контрастно противоположные группы по уровню инвестиционного развития и три кластера, каждый из которых можно рассматривать, как объединяющий регионы с тенденцией приближения к одному из крайних состояний.

Такие многомерные классификации можно производить на основании статистических данных за определенный временной период (год). Попадание конкретного региона в тот или иной кластер по уровню инвестиционного развития позволяет судить о степени достаточности или недостаточности уровня инвестиционных процессов в нем. Чем выше ранг кластера – тем выше уровень инвестиционного развития данного региона.

Кроме того, проведение кластерного анализа выборки регионов за несколько лет позволяет отслеживать динамику изменения состояния инвестиционного развития того или иного региона и выявлять тенденции его изменений. Это дает дополнительную информацию относительно качества регионального государственного управления инвестиционными процессами.

Реализовать данный алгоритм позволяет использование интегрированной компьютерной системы STATISTICA- пакет для всестороннего статистического анализа, разработанный компанией StatSoft. В пакете STATISTICA реализованы процедуры для анализа данных (data analysis), управления данными (data management), добычи данных (data mining), визуализации данных (data visualization).

Поскольку модуль кластерного анализа интегрированной системы STATISTICA образует кластеры случайным образом, то их номера в результатах компьютерной классификации не ранжированы по уровню инвестиционного развития. Например, кластер регионов с наиболее высоким уровнем инвестиционного развития может иметь номер отличный от первого или последнего. Поэтому для сопоставимости кластеры должны быть ранжированы по возрастанию классификационных признаков (от 1 до 5).

Полученные, таким образом, результаты оценки инвестиционного развития регионов могут быть использованы для регулирования инвестиционной деятельности, как на уровне конкретного региона, так и на уровне страны в целом.

Литература:

1. Колот І.П. Управління інвестиційним розвитком регіону: Автореф. дис... канд. екон. наук: 08.10.01 / І.П. Колот; Харк. держ. акад. міськ. госп-ва. — Х., 2000. — 17 с.

2. Многомерный статистический анализ в экономике: Учебное пособие для ВУЗов / Л.А. Сошникова, В.Н. Томашевич, Г. Уебе, М. Шефер / Под ред. проф. В.Н. Томашевича. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 1999. - 598 с.