Выбор инвестиционных приоритетов в рамках региональной экономики

Дмитриев Ю.,
доктор экономических наук, профессор
Фраймович Д., кандидат экономических наук, доцент
Владимирский государственный университет
им. А.Г. и Н.Г. Столетовых
600000, г. Владимир, ул. Горького, 87

Осуществление инновационных процессов в стране, ускорение динамики в различных сферах экономики, модернизация общественных институтов и научно-исследовательской инфраструктуры, обеспечение безопасности и целостности государства немыслимы без реализации значимых инвестиционных проектов. Но на пути осуществления финансирования зачастую возникают препятствия как правового, так и организационно-контрольного характера, которые не позволяют в должной мере использовать имеющийся инновационный потенциал.

Роль инвестиций лаконично трактует В. В. Ивантер. Согласно его выводам, инвестиции формируют «пространство» экономического роста, определяют расширение спроса на оборудование, строительно-монтажные работы и, самое главное, на инновации. Благодаря обновлению и увеличению производственных мощностей реализуется структурно-технологическая модернизация производства, происходит наращивание его объемов. Тем самым инвестиции, создавая конечный и промежуточный спрос на продукцию отраслей национальной экономики, определяют материальные условия эффективного развития [1, с. 4].

Отметим, что даже в специальных исследованиях не приводится однозначных интерпретаций по поводу инвестиционных процессов, протекающих в России в течение последнего десятилетия. Противоречивые оценки, наличие диаметрально противоположных мнений о характере воспроизводства основного капитала и др. свидетельствуют о наличии объективных трудностей, затрудняющих анализ и прогнозирование и не преодолимых в рамках традиционных подходов [2, с. 37].

По исследованиям А. Зельднера, в условиях ограниченности ресурсов управление процессом сбалансированного экономического развития всегда связано с оптимальным выбором приоритетов, обеспечивающих планируемый конечный результат - рост экономики и социальную стабильность. Функциональная роль инвестиционного процесса в стратегии приоритетного развития и структуре общественного воспроизводства состоит в конвертации добавочного капитала в обновление и совершенствование базовых факторов производства [3, с. 73].

Статистика показывает, что норма накопления России (отношение инвестиций к объему ВВП) остается низкой - около 18%. В послевоенной Европе до 1970-х годов норма накопления составляла не менее 25%, в Японии - 30, в период советской индустриализации этот показатель достигал 33-35%. Быстро развивающийся Китай поддерживает норму накопления основного капитала на уровне 38% ВВП. Для национальной экономики России низкий уровень вложений в основной капитал обрабатывающей промышленности равносилен сейчас сохранению структурной и технологической деградации [см. 4, с. 21-22]. Как отмечает С.Ю. Глазьев, чтобы «удержаться на гребне» нынешней фазы новой «волны» экономического роста, инвестиции в развитие производств нового технологического уклада должны ежегодно удваиваться [5, с. 9].

Рассмотрение «золотых» ориентиров по нормам накопления инвестиций поднимает вопрос о выборе структуры вложений в те или иные сферы деятельности. Ведь для всех без исключения отраслей свойственно прохождение (смена) конкретных этапов жизненного цикла: от внедрения и роста до стагнации.

Отметим, что в контексте данного вопроса виды экономической деятельности можно условно разделить по динамике оборота на три большие группы.

«Современные» экономические виды-лидеры. На рубеже веков к их числу относятся в первую очередь биотехнологии и телекоммуникации. Доля этих видов экономической деятельности в экономике, измеренная по любому общепринятому показателю (объемы реализации, прибыль), растет.

«Старые» экономические виды. Среди них много «экологически грязных», например производство цветных металлов, изделий из резины и пластмасс и др. В развитых странах эти отрасли свертываются вплоть до полной ликвидации производств.

Прочие виды, лежащие между этими двумя полюсами. Динамика их развития не имеет столь очевидных автономных тенденций.

Располагая информацией о существующих закономерностях, значительно легче предвидеть будущие изменения и тем самым снизить уровень риска. Естественно, что наиболее эффективными и наименее рискованными оказываются инвестиции, связанные с финансированием передовых направлений хозяйствования, отличающихся высокими темпами роста.

Следует подчеркнуть, что высокая эффективность инвестиционных ресурсов возможна лишь при условии приоритетного развития наукоемких отраслей при финансовой поддержке НИОКР как государством, так и частным бизнесом. При этом социально-экономические преимущества получают те региональные системы, которые в нужном русле максимально быстро мобилизуют природные, научно-образовательные, производственно-технрлогические, материально-финансовые и иные ресурсы, что в свою очередь позволяет реализовать комплекс мероприятий по активизации и расширенному воспроизводству инновационной деятельности. Непродуманность, логическая необоснованность (когда отсутствует целесообразность и логическая, целевая адекватность) процессов приводит к тому, что ресурсы, знания, опыт, интеллектуальный капитал при высокой скорости институциональных изменений теряют значение как факторы конкурентного соперничества и обесцениваются.

Учитывая изложенное, нельзя не согласиться с мнением В.К. Сенчагова, что основным звеном стратегического плана в стране должна стать структурная модернизация высокотехнологичных отраслей, а также ряда традиционных сфер, обслуживающих повседневные потребности человека. Причем в современных компьютерных центрах имеется возможность не только оценивать текущую социально-экономическую ситуацию, внутренние и внешние потребности государства, но и рассчитывать долгосрочные риски в целях реализации национальных интересов Российской Федерации [6, с. 15-16].

Указанные проблемы, а также целевые ориентиры обусловливают необходимость разрабатывать методики, с помощью которых можно производить корректное сопоставление динамики развития в различных сферах хозяйствования в разрезе регионов, округов и страны.

В целях оптимизации инновационноинвестиционных мероприятий в рамках социально-экономического развития региона предлагаем обратиться к закону Парето, в соответствии с которым 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий дают лишь 20% результата [см. 7]. Вильфредо Парето в 1897 г. сформулировал принцип «неправильного распределения благосостояния в обществе», разработав логарифмические математические модели, описывающие это неоднородное распределение.

Правило Парето применимо к множеству ситуаций и в большинстве случаев соблюдается в повседневной жизни. Это правило, ранжируя отдельные явления по значимости, позволяет выявлять и в первую очередь устранять те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несоответствий). Заметим, что в этих утверждениях фундаментальным является не конкретная пропорция, а сам факт существенного дисбаланса. При этом соотношение 20/80, не являясь абсолютным и неизменным, зачастую трансформируется в 15/85, 30/70 или какое-то иное. Более того, сумма делимого и делителя необязательно должна равняться 100, так что указанное соотношение может принимать вид 10/70, 50/95 и т.д.

Популярность закона Парето объясняется, с одной стороны, его чрезвычайной простотой и наглядностью, а с другой - возможностью применения в анализе очень широкого круга процессов. На принципе дисбаланса основывается и АБВ-анализ, по результатам которого фактору присваивается одна из трех категорий в зависимости от размера его вклада в совокупный эффект [8].

Так, к категории А (важнейшие задачи) относятся примерно 15% общего количества задач; однако их значимостъ в смысле вклада в достижение е составляет около 65%. К категории Б (важные задачи) относятся в среднем 20% общего числа задач, их значимость - 20%. К категории В (менее важные и несущественные задачи) - 65 И 15% соответственно.

В качестве рабочей гипотезы мы выдвинули предположение, что указанная закономерность распространяется и на социально-экономические показатели региона. В данном исследовании в качестве объекта выбрана Владимирская область. Исходя из официальных данных Росстата по отраслевой структуре валовой добавленной стоимости установлено, что на 20% сфер хозяйствования региона (на три вида деятельности из 15) приходится 54,5% ВРП [9, с. 389].

И эти пропорции уже на протяжении последних нескольких лет кардинальным образом не меняются. Наиболее емким сектором для Владимирской области является обрабатывающий (31%). При этом необходимо подчеркнуть, что регион по данному показателю является одним из лидирующих в Центральном федеральном округе (ЦФО). Больший удельный вес промышленности в структуре валовой добавленной стоимости по ЦФО имеют только Липецкая (39,2%), Калужская (38,2%) и Тульская (35,3%) области. В свою очередь детализация расчетов позволяет утверждать, что на четыре вида деятельности из 15 (26,7%) в структуре обрабатывающих производств Владимирской области приходится 60,1% продукции (табл. 1).

Таблица 1. Анализ Парето по обороту обрабатывающих производств во Владимирской области за 2012 г.

№ п/п	Виды экономической деятельности в секторе обрабатывающих производств	Доля в струк­туре обрабатывающих производств,%	Накоп ленная доля,%
1	Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака	29,1	29,1
2	Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования	13,7	42,8
3	Производство машин и оборудования	9,7	52,5
4	Производство прочих неметаллических минеральных продуктов	7,6	60,1
5	Химическое производство	7,4	67,5
6	Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий	7,4	74,9
7	Производство прочих материалов и веществ, не включенных в другие фуппировки	5,5	80,4
8	Прочие производства		85,4
9	Производство резиновых и пластмассовых изделий	4,9	90,3
10	Текстильное и швейное производство	2,9	93,2
11	Обработка древесины и производство изделий из дерева	2,8	96
12	Производство транспортных средств и оборудования	2,8	98,8
13	Целлюлозно-бумажное производство, издательская и полиграфическая деятельность	0,9	99,7
14	Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви	0,3	100
15	Производство кокса и нефтепродуктов	0	100

Источник: Составлено авторами по [10].

И эти пропорции уже на протяжении последних нескольких лет кардинальным образом не меняются. Наиболее емким сектором для Владимирской области является обрабатывающий (31%). При этом необходимо подчеркнуть, что регион по данному показателю является одним из лидирующих в Центральном федеральном округе (ЦФО). Больший удельный вес промышленности в структуре валовой добавленной стоимости по ЦФО имеют только Липецкая (39,2%), Калужская (38,2%) и Тульская (35,3%) области. В свою очередь детализация расчетов позволяет утверждать, что на четыре вида деятельности из 15 (26,7%) в структуре обрабатывающих производств Владимирской области приходится 60,1% продукции (табл. 1).

Как видно из анализа Парето, доминирующими видами перерабатывающей промышленности региона выступают пищевые производства (1), выпуск электрооборудования (2) производство машин и оборудования (3), изготовление неметаллических минеральных продуктов (4). Поэтому главной представляется задача по развитию именно этих секторов экономики региона.

Для анализа реакции видов экономической деятельности (согласно приведенной классификации) на изменение базовой величины предлагается использовать отношения темпов роста, которые могут быть представлены как индексы развития и оценены по форт муле расчета базисного индекса [11, с. 339-342]:

ИР_ij = Т_nj / Т_σi    (1)

ИР_ij- индекс развития;
Т_nj- темп роста n-го вида экономической деятельности согласно классификационному перечню в j-м регионе;
Т_σi- темп роста базовой величины;
i - номер уровня анализируемого индекса (1 - регион, 2 - федеральный округ, 3 - Российская Федерация в целом);
j - номер региона.

Применение приведенного модернизированного критерия продиктовано тем, что соотношение темпов роста в отличие, например, от показателя отраслевой эластичности (рассчитываемого через соотношение темпов прироста), будет являться только положительной величиной, а оперирование показателями со знаком «минус» зачастую вызывает затруднения. Кроме того, повышается информативность выбранного показателя: если ИР_i,j меньше 1, то развитие вида экономической деятельности согласно классификационному перечню отстает от базовых тенденций роста; если ИР_i,j равен или больше 1, то развитие соответствует или даже опережает динамику выбранных сравнительных факторов.

На основании анализа Парето (см. табл.1) определены виды экономической деятельности, которые составляют наибольший удельный вес в совокупном объеме обрабатывающих производств Владимирской области. В табл. 2 приведен расчет темпов роста этих производств по регионам ЦФО и Российской Федерации в целом.

В качестве примера приведем расчеты внутренних, внешних и абсолютных индексов развития за 2012/2011 гг. по ведущим обрабатывающим производствам Владимирской области с использованием формулы (1), которые представлены в табл. 3. Индексы ИР₁ позиционируются как внутренние, ИР₂ - как внешние, ИРИР₃ - как абсолютные.

В реальной ситуации расчет выполнялся по семи индексам каждого уровня (за восьмилетний период 2005-2012 гг.). Средний темп развития конкретной сферы хозяйствования в разрезе трех анализируемых уровней исчислялся как средняя геометрическая. Такой метод, традиционно применяемый при оценке средних темпов роста, представляется наиболее адекватным. Он позволяет найти значение экономического показателя, равно удаленное и от максимальной, и от минимальной его границы [12, с. 111]:

TP_i,j = (ИР_i,j.s1 х...х ИР_i,j.st)^1/t    (2)

где TP_i,j - средний темп развития (средняя геометрическая величина) вида экономической деятельности j-го региона по i-му уровню;
ИР_i,j.s1 х...х ИР_i,j.st - индивидуальные значения индексов развития i-го уровня;
t - количество рассматриваемых периодов S.

Выполненный анализ показывает, что достаточно проблемную динамику развития демонстрируют сразу два весьма важных вида деятельности - производство неметаллических минеральных продуктов и особенно производство электрооборудования. Об этом свидетельствуют как внутренние, так и внешние сопоставления: в разрезе указанных видов все средние темпы развития меньше 1. Данная ситуация говорит о неблагополучном положении дел в принципиально перспективных и достаточно емких (21,3% продукции обрабатывающих производств) сферах хозяйствования. Речь идет об их неоптимальной динамике и очевидной стагнации в 2005-2012 гг. Например, значения средних темпов развития в производстве электрооборудования во Владимирской области (на разных, уровнях анализа) существенно ниже единицы (нормативного показателя): 0, 936; 0,923; 0,924. В то же время машиностроительный комплекс и пищевые производства региона демонстрируют в общих чертах обнадеживающую тенденцию к росту.

Таблица 2. Темпы роста обрабатывающих производств по регионам ЦФО и российской федерации, 2011-2012 гг.

Показатели	Обрабатывающие производства, всего	В том числе по видам деятельности
		Производство пищевых продуктов включая напитки, и табака	Производство прочих неметаллических минеральных продуктов	Производство машин и оборудования	Производство электрооборудования, электрического и оптического оборудования
РФ	1,101	1,108	1,125	1,060	1,120
ЦФО	1,102	1,113	1,044	1,009	1,088
Белгородская	1,109	1,217	1,249	0,894	1,016
Брянская	1,196	1,088	1,446	1,033	1,122
Владимирская	1,101	1,082	1,131	1,101	1,026
Воронежская	1,095	1,120	0,954	1,108	1,141
Ивановская	1,121	1,148	1,207	1,091	1,121
Калужская	1,180	1,023	1,180	0,972	1,068
Костромская	1,180	1,041	1,023	1,005	1,180
Курская	1,103	1,239	1,141	0,937	1,090
Липецкая	1,076	1,113	1,159	1,125	1,076
Московская	1,073	1,155	1,133	0,981	1,108
Орловская	1,066	1,135	1,177	1,030	0,784
Рязанская	1,172	1,110	1,297	1,269	1,020
Смоленская	1,062	1,062	1,277	0,910	1.130
Тамбовская	1,035	0,922	1,107	1,265	1.130
Тверская	1,160	1,034	1,160	1,002	1,502
Тульская	1,061	1,089	1,698	0,989	0,996
Ярославская	1,145	1,116	1,065	1,145	1.122
г. Москва	1,104	1,039	0,610	0,936	1.117

Источник: Составлено авторами по [10].

Таблица 3. Индексы развития, характеризующие наиболее значимые обрабатывающие производства во владимирской области за 2012/2011 гг.

Показатели	Обрабатывающие производства, всего	В том числе по видам деятельности
		Производство пищевых продуктов включая напитки, и табака	Производство прочих неметаллических минеральных продуктов	Производство машин и оборудования	Производство электрооборудования, электрического и оптического оборудования
Внутренние индексы развития (ИР1)	1,000	0,983	1,027	1,000	0,932
Внешние индексы развития (ИР2)	0,999	0,9973	1,083	1,091	0,943
Абсолютный индекс развития (ИР3)	1,000	0,977	1,005	1,039	0,917

Источник: Составлено авторами.

Многоуровневый расчет индексов развития позволяет определить потенциал отраслевого производства, выявить секторы, наиболее перспективные с точки зрения промышленного роста, а также установить сферы экономической деятельности, развитие которых в среднесрочном периоде станет «узким местом» с позиций достижения высокой положительной динамики. Однако использование этих возможностей роста зависит от состояния территориального инвестиционного климата, наличия достаточных финансовых ресурсов у предприятий, готовности региональных властей поддерживать важные секторы экономики.

Учитывая, что в настоящее время в Российской Федерации доля неэффективных мощностей весьма велика, чрезвычайно необходимы меры, способствующие кардинальному обновлению производственного аппарата и рациональному размещению инвестиционных ресурсов.

Заметим, что метод отраслевых индексов можно применять для анализа не только экономической деятельности страны или региона, но и групп товаров (услуг), которые представляют интерес с точки зрения выявления целесообразности вложения в них средств.

Выстраивая оптимальную схему инвестирования с целью инновационной модернизации региональной экономики, следует, на наш взгляд, распределять инвестиционные ресурсы между обрабатывающим и прочими секторами в пропорции 80:20 или 65:35. Таким образом, максимум 80, а минимум 65% вложений в обрабатывающий сектор должны быть связаны с обновлением и совершенствованием производственных мощностей, выпускающих неметаллические минеральные продукты и электрооборудование. Обоснованием этого распределения является отставание данных видов деятельности от заданных внутренней и внешней динамик, что доказывают рассчитанные средние индексы развития. Кроме того, выявленные проблемы данных секторов выступают серьезным препятствием на пути реализации модернизационного потенциала, которым обладает экономика региона.

Детальный последовательный анализ, позволяющий оценить относительную динамику отраслевого развития, дает возможность выявить инновационноинвестиционные перспективы с тем, чтобы эффективно использовать имеющийся воспроизводственно-ресурсный потенциал региона для совершенствования национальной социально-экономической системы.

Литература

1. Ивантер В.В., Ксенофонтов М.Ю. Концепция конструктивного прогноза роста российской экономики в долгосрочной перспективе // Проблемы прогнозирования. - 2012. - №6.

2. Буданов И.А. Вовлечение ресурсов сбережения в экономику и развитие воспроизводственных процессов в Российской Федерации // Проблемы прогнозирования. - 2012. - №5.

3. Зельднер Л. Государство в системе обеспечения устойчивого развития экономики // Вестник Института экономики РАН. - 2012.- №6.

4. Кучуков Р.А. Неоиндустриальная модернизация и роль государственного сектора // Экономист. - 2013. - №6.

5. Глазьев С.Ю. Снова к альтернативной системе мер государственной политики модернизации и развития отечественной экономики (предложения на 2013-2014 гг.) // Российский экономический журнал. - 2013. - №3.

6. Сенчагов В. Новые угрозы экономической безопасности и защита национальных интересов России // Проблемы теории и практики управления. - 2013. - № 10.

7. Ильенкова С.А-, Ильенкова Н.Д., Мхитарян B.C. и др. Управление качеством. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006.

8. http://www.dist-cons.ru/modules/uv/time3/text3_4.html

9. Регионы России. Социально-экономические показатели, 2013 / Стат. сб. - М.: Росстат, 2013.

10. http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/osstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog

11. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики // М.: ИНФРА-М, 1996.

12. Мхитарян В. С., Ауброва Т.А., Минашкин В.Г. и др. Статистика. - М.: ИЦ «Академия», 2010.