Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук (стр. 2 )

Количественными и качественными показателями инвестиционного потенциала земельных ресурсов территорий приняты абсолютные и относительные показатели (в расчете на душу населения) следующих категорий земель: 1) земли сельскохозяйственного назначения; 2) земли поселений; 3) земли промышленности, энергетики, транспорта, связи, радиовещания, телевидения, информатики, земли для обеспечения космической деятельности, земли обороны, безопасности и земли иного специального назначения; 4) земли особо охраняемых территорий и объектов; 5) земли лесного фонда; 6) земли водного фонда; 7) земли запаса.

Помимо этого, информативными являются структурные показатели, выражаемые долями указанных категорий земель в суммарном фонде, а также индексы концентрации категорий земельных ресурсов по федеральным округам и субъектам РФ. Анализу подлежат распределение и структура земель и ее категорий по территориальным образованиям.

Адекватным графическим приемом представления распределения земель и ее категорий являются кумулятивные диаграммы Парето, на которых анализируемые территориальные образования представляются в порядке убывания соответствующего показателя. Такое описание относится к абсолютным показателям, без учета плотности населения в макрорегионах и регионах, а при переходе к удельным показателям, фонд земли необходимо относить к численности населения, выражая эти относительные показатели в гектарах на человека. Важным этапом анализа территориального распределения земельных ресурсов является оценка концентрации категорий земель по территориальным образованиям различного уровня – федеральным округам, субъектам Федерации, муниципальным образованиям и т. д.

Для количественной оценки концентрации в качестве индикатора используется индекс концентрации Херфинделя-Хиршмана, определяемый по формуле:

H = S xi2. (1)

В случае оценки концентрации той или иной категории земель в федеральном округе xi – доля данной категории земель в i-ом регионе. По этой же формуле можно рассчитать и индекс концентрации различных видов земельных ресурсов в целом по России, но в этом случае xi – доля данной категории земель в i-ом федеральном округе. Расчет по формуле (1) страдает существенным недостатком: нижняя граница значений индекса концентрации Херфинделя-Хиршмана не является точно определенной, а зависит от числа статистических единиц в изучаемой выборке, например, от числа регионов в федеральном округе. Тем самым, этот индекс не нагляден, поскольку определена лишь верхняя граница его значений H=1, что соответствует монополии одной из рассматриваемых статистических единиц.

Автор, для количественной оценки концентрации различных категорий земель в федеральных округах, объединяющих различное количество регионов, предлагает модификацию индекса концентрации, суть которой – нормирование индекса концентрации Херфинделя-Хиршмана на диапазон его изменения:

Hнорм = (H – Hмин)/(1 – Hмин)*100, %, (2)

где Hмин – минимальное значение индекса концентрации Херфинделя-Хиршмана, отвечающее равномерному распределению ресурсов по регионам и определяемое по формуле:

Hмин = 1/n, (3)

где n – количество регионов. Преимущество предлагаемой формулы расчета состоит также в том, что нормированный индекс изменяется в пределах от 0 до 100% и тем самым представляет собой относительную меру уровня концентрации.

4. Территориальное ранжирование как инструмент оценки инвестиционного потенциала земельных ресурсов регионов РФ

В работе выполнен анализ структуры земельного фонда макрорегионов РФ – ее федеральных округов, а также регионов внутри федеральных округов по официальным данным Росземкадастра. Выявлено, что первое место по фонду земель поселений занимает ЦФО, второе – Приволжский. Замыкает перечень макрорегионов Северо-Западный и Дальневосточный ФО. В сумме Центральный, Приволжский, Сибирский, Уральский, Южный и Северо-Кавказский федеральные округа располагают около 80% земель поселений РФ. В наибольшей мере земли поселений сконцентрированы по регионам Южного и Северо-Кавказского ФО: уровень их концентрации составляет 8,5%, немногим меньше уровень концентрации земель этой категории в Дальневосточном макрорегионе – 7,5%. Сибирский ФО характеризуется уровнем концентрации земель поселений 4,6%, далее следует Уральский округ с показателем 3,8%. Заметно меньше уровень их концентрации в Северо-Западном ФО – 2,8%. Меньше всего сконцентрированы земли поселений в Приволжском и Центральном округах: 2,1 и 1,2% соответственно. Группировка макрорегионов проведена с помощью кластерного анализа по методу Уорда с квадратической евклидовой метрикой, что обеспечивает образование кластеров гиперсферической формы приблизительно равных размеров.

По совокупности показателей концентрации земель различных категорий, федеральные округа образуют два кластера. Первый кластер – со значительной степенью концентрации земельных ресурсов большинства категорий – объединяет Дальневосточный, Сибирский, Уральский и Северо-Западный ФО. Здесь выделяется более однородный подкластер, состоящий из двух федеральных округов – Дальневосточного и Сибирского. Второй кластер (Центральный, Приволжский, Южный и Северо-Кавказский), характеризуется равномерным размещением земельных ресурсов различных категорий по регионам. Эта классификация положена в основу при анализе территориального распределения земельных ресурсов в целом по России. Выполненный анализ распределения составляющих инвестиционного потенциала земельных ресурсов является «срезом» пространственных данных на один временной момент, при этом не следует ожидать заметных структурных и количественных изменений за короткие промежутки времени.

5. Управление инвестиционными проектами с земельной составляющей на региональном уровне

За последние годы произошел существенный сдвиг инвестиционного потенциала из восточных регионов в европейскую часть России. Это создает серьезную угрозу перспективному развитию восточных регионов. В период между кризисами инвестиционный потенциал сместился на запад, в районы развитого сельского хозяйства и преимущественно обрабатывающей промышленности, создающей высокую добавленную стоимость. ЦФО, СЗФО, ЮФО и СКФО увеличили свою суммарную долю в потенциале с 53 до 56%, в то время как преимущественно сырьевые регионы — УФО, СФО и ДВФО — снизили ее с 29,6 до 27,1% (рис.6).

Рис. 6. Инвестиционный профиль России 1998/99–2008/09 гг. Источник: материалы рейтингового агентства «Эксперт РА» г. г. Интернет-ресурс: http://www. *****/

Привлекательность инвестиционного проекта с участием земельной составляющей определяется аккумулированием инвестиционной привлекательности конкретного проекта, отрасли и региона. Один из подходов к такой аккумуляции основан на том, чтобы представить инвестиционную привлекательность проекта в виде вектора в трехмерном пространстве: собственно проекта, отрасли и региона.

Определение совокупного показателя инвестиционной привлекательности инвестиционного проекта с учетом отраслевой и региональной составляющих, а также их весов, позволяет сравнивать альтернативные варианты управленческих решений между собой, проводить анализ влияния отрасли и региона на его привлекательность для инвесторов, регулировать уровень притока капитала.

В работе показана принципиальная возможность свертки компонент трехмерного вектора инвестиционной привлекательности, выражаемого в форме функции желательности инвестиций на душу населения, в скалярный обобщенный показатель. Предложены альтернативные варианты формирования обобщенного показателя эффективности: 1) в форме взвешенного евклидова расстояния и 2) в виде взвешенной арифметической средней. Вычисление обобщенного показателя придает равный вес региональной, отраслевой и корпоративной составляющей. Оба показателя сильно коррелируют друг с другом, на основании чего для практического применения предлагается обобщенный показатель эффективности инвестиционной привлекательности в виде арифметической средней.

В качестве интегрального показателя, отражающего инвестиционную привлекательность территории, выступает валовой региональный продукт на душу населения. За последнее десятилетие более четверти общего объема и почти половина прямых иностранных капиталовложений было направлено в регионы Центрального федерального округа (рис.7).

Рис.7. Доля федеральных округов в общем объеме инвестиций в основной капитал и объеме прямых иностранных инвестиций за период 1999–2008 гг. Источник: материалы рейтингового агентства «Эксперт РА» 2г. г. Интернет-ресурс: http://www. *****/

Несмотря на высокую долю прямых иностранных инвестиций в регионы Дальневосточного федерального округа (преимущественно в Сахалинскую область), по общему объему накопленных инвестиций в основной капитал этот округ занимает последнее место в России.

Инвестиционная активность регионов измеряется объемом инвестиций в основной капитал на душу населения и определяется, помимо ВРП на душу населения, удельным весом численности населения в трудоспособном возрасте, удельным весом лиц с высшим образованием, среднедушевыми денежными доходами населения, сальдированным финансовым результатом деятельности организаций на душу населения, удельным весом прибыльных организаций, индексом физического объема инвестиций в основной капитал.

Выявлена сильная положительная корреляционная связь между темпами роста инвестиций в основной капитал и валового внутреннего продукта. Сильная корреляционная связь этих показателей наблюдается также при анализе пространственных данных. Статистический анализ распределения перечисленных индикаторов инвестиционной привлекательности показал наличие регионов с экстремальными их значениями (так называемых «выбросов»), а также коррелированность некоторых из них. Для снятия эффекта неоднородности регионов предлагается нормирование информативных показателей с использованием функции желательности Харрингтона, «переводящей» их значения в вербальные метки психофизической шкалы (табл. 2).

Таблица 2

Шкала желательности Харрингтона

Лингвистическая оценка	Интервалы значений функции желательности d(x)
Очень хорошо	1,00-0,80
Хорошо	0,80-0,63
Удовлетворительно	0,63-0,37
Плохо	0,37-0,20
Очень плохо	0,20-0,00

При таком шкалировании значения функции желательности d(x) изменяются в интервале от 0 до 1, причем значение di»0 соответствует абсолютно неприемлемой величине i-го показателя, di»1 – идеальной величине. Вначале производится их естественное нормирование по формуле:

zi = (Хi – Xi0)/( Xi1 – Xi0), (4)

где Х – значение соответствующего информативного показателя для региона, а в качестве Xi1 и Xi0 принимаются наиболее и наименее предпочтительные их значения. Эти значения устанавливаются с учетом свойств функции желательности Харрингтона, задаваемой формулой

di = d (zi) = exp (-exp (-zi

Для построения функции желательности Харрингтона достаточно указать границы исходных показателей Xi0 и Xi1, внутри которых инвестиционную привлекательность можно считать удовлетворительной:

di0 = d (zi (Xi0)) = 0,37; di1 = d (zi (Xi1)) = 0,

В работе предложено эти значения принимать равными средней величине Xср и величине, превышающей Xср на одно среднеквадратическое отклонение.

При таком нормировании в области «удовлетворительно» будет находиться треть регионов, примерно половина регионов «попадет» в область «плохо», и шестая часть регионов будет характеризоваться термином «хорошо», что отражает существующую ситуацию в сфере инвестиционной привлекательности регионов современной России.

Методами множественного линейного регрессионного анализа выявлено, что статистически значимым является коэффициент регрессии при факторе «функция желательности ВРП». С учетом статистической значимости коэффициентов модель принимает вид:

dинвест = 0,05056 + 0,881 dВРП, (7)

где dинвест – функция желательности инвестиций на душу населения, dВРП – функция желательности ВРП на душу населения. Модель (7), объясняющая 73,5% общей дисперсии, рекомендуется для предсказания основного показателя инвестиционной активности – объема инвестиций в основной капитал на душу населения во всем интервале значений информативных показателей инвестиционной привлекательности регионов РФ. Инвестиционная активность регионов во многом определяется инвестиционным потенциалом земельных ресурсов, их структурой и уровнем концентрации. В работе выполнен дискриминантный анализ регионов РФ по показателям структуры, в результате которого получена линейная дискриминантная функция Фишера

fдискр = -2,227 + 2,809 х1+ 27,746 х2, (8)

где х1 – доля земель сельскохозяйственного назначения, х2 – доля земель поселений. Дискриминантная функция (8) использована для расчета апостериорных вероятностей отнесения регионов к группам 1 и 2. Как следует из (8), инвестиционная активность определяется, прежде всего, долей земель поселений, на втором месте – доля земель сельскохозяйственного назначения. Остальные показатели структуры оказались исключенными из дискриминантной функции из-за их недостаточной дискриминирующей способности.

Установленная взаимосвязь между классификацией федеральных округов по показателям концентрации земельных ресурсов различных категорий и характеристиками регионов по доле земель сельскохозяйственного назначения и земель поселений обеспечивает 85,1% верных классификаций (табл. 3).

Таблица 3

Сводные результаты классификации регионов по показателям концентрации земельных ресурсов

Показатель	Кластер	Предсказанная группа	Итого
1	2
Число регионов	1	34	8	42
2	5	40	45
Процент	1	81,0	19,0	100,0
2	11,1	88,9	100,0

Наибольшим инвестиционным потенциалом располагает Центральный ФО, занимающий первое место по фонду земель поселений, на втором месте – Приволжский ФО, замыкает ранжированный перечень Северо-Западный и Дальневосточный ФО.

Выполненная классификация регионов может оказаться полезной при решении вопросов оценки кадастровой стоимости земель сельскохозяйственного назначения и земель поселений, поскольку выделенные подгруппы регионов можно с большей надежностью сравнивать по другим показателям с целью установления зависимостей стоимости земель различной категории от значимых факторов. Полученные результаты позволили выполнить более детальную классификацию регионов внутри групп (табл. 4).

Таблица 4

Статистические характеристики подгрупп регионов кластеров 1 и 2

Кластер	Подгруппа	Доля земель сельскохозяйственного назначения	Доля земель поселений
Среднее	СКО	Среднее	СКО
1 – с концентрацией земельных ресурсов	1	0,373	0,107	0,0099	0,0074
2	0,252	0,071	0,0330	0,0043
3	0,071	0,062	0,0054	0,0037
2 – с равномерным распределением земельных ресурсов	1	0,536	0,064	0,0394	0,0143
2	0,703	0,076	0,0650	0,0142
3	0,449	0,084	0,0841	0,0185
4	0,749	0,010	0,1281	0,0155
5	0,862	0,063	0,0263	0,0139

Демографический показатель - плотность населения, является одним из факторов, определяющих структурные показатели земельной составляющей инвестиционных проектов, в частности долю земель поселений. В работе построена эконометрическая модель, связывающая долю земель поселений х2 с плотностью населения d:

х2 = 0,9855 + 0,09400 d. (9)

Модель (9) характеризуется значением коэффициента детерминации R2=0,683, достаточным для количественной интерпретации коэффициента регрессии.

Из модели следует, что повышению плотности населения региона на каждые 10 чел. на кв. км отвечает увеличение доли земель поселений в среднем на 0,94%. Эта модель может быть использована для оценок площади земель поселений в регионе.

6. Методы и инструментарий оценки эффективности региональных инвестиционных проектов с земельной составляющей

Важным инструментарием принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности и риска проекта с участием земельной составляющей является предлагаемая в работе экспертно-аналитическая технология на базе метода аналитических иерархий. Данный метод является приемом решения задач выбора решения в условиях неопределенности, когда критерии выбора не могут быть измерены в количественной форме.

В методе анализа иерархий (МАИ) экспертам предлагается решать отдельные задачи парного сравнения критериев и альтернатив. Прямое назначение метода – совместная работа группы экспертов, объединенных единой целью. МАИ позволяет группе экспертов взаимодействовать по обсуждаемой проблеме, модифицировать свои суждения и в результате объединять групповые суждения рациональным образом.

Результатами МАИ являются: а) установление иерархии целей, факторов, критериев, акторов (непосредственные участники экономической деятельности), альтернатив и сценариев по обсуждаемой проблеме; б) выявление приоритетов элементов каждого уровня иерархии.

Процесс принятия решений, как функции преобразования содержания информации, формализуется в терминах теории принятия решений, центральными понятиями которой являются: 1) универсальное множество вариантов, альтернатив, планов, из которых осуществляется выбор; 2) множество альтернатив, предъявленных для выбора; 3) множество выбранных альтернатив; 4) принцип выбора, правило, по которому осуществляется выбор наилучшей альтернативы.

Для реализации методики оценки эффективности инвестиционного проекта с участием земельной составляющей предлагается использовать экспертно-аналитическую систему Expert Decide, поддерживающую метод анализа иерархий, которая позволяет максимально разгрузить эксперта от технических и технологических проблем, обеспечить достаточный уровень психологического комфорта и предоставить возможность сосредоточиться на информационных и смысловых аспектах решаемой задачи.

Методика оценки эффективности проекта включает следующие этапы.

А. Формулируется цель иерархии: выполнить анализ выгод и издержек различных альтернативных вариантов разработки и реализации девелоперского проекта. Понятие «альтернатива» используется как понятие, учитывающее взаимосвязь компонентов девелоперского проекта, т. е. дополнительным фактором в анализе эффективности различных вариантов разработки и реализации девелоперского проекта является последовательность разработки ее компонентов.

Б. Каждый из вариантов разработки и реализации инвестиционного проекта с участием земельной составляющей имеет свои выгоды и издержки. В укрупненном плане их можно объединить в группы: 1) экономические; 2) социальные; 3) ресурсно-сырьевые; 4) производственные; 5) потребительские; 6) инфраструктурные; 7) экологические; 8) кадровые.