WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

«АМУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ На правах рукописи УДК 338.246.2:330.32 Брызгина Ольга Геннадьевна УПРАВЛЕНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ПРОЦЕССОМ В РЕГИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ, ОРИЕНТИРОВАННЫХ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ ...»

-- [ Страница 2 ] --

Промышленность в целом имела положительный финансовый результат в 1995 — 2003 гг., а финансовые результаты её отраслей существенно различались. За период исследования наибольший доход был получен цветной металлургией, а также лесной и деревообрабатывающей промышленностью (ЛДО). Именно эти отрасли располагали собственными инвестиционными ресурсами в промышленности Амурской области. Финансовые показатели отраслей топливно-энергетического комплекса (ТЭК) Амурской области ухудшились в период экономического роста, а с 2001 г. электроэнергетика стала терпеть убытки, что обусловило дефицит собственных инвестиционных ресурсов. Среди отраслей промышленности, производящих инвестиционные товары, наиболее благополучная ситуация сложилась в промышленности строительных материалов (ПСМ). Средние и крупные предприятия этой отрасли получали прибыль в 2000 — 2003 гг., соответственно, в нашей терминологии, имели сбережения. Машиностроение несло убытки в 1996 — 2003 гг., что ограничивало собственные инвестиционные ресурсы отрасли. Для дальнейшего анализа пропорций инвестиционной подсистемы Амурской области используем счёт операций с капиталом, который, как было отмечено выше, отражает процессы формирования и использования капитальных ресурсов в разрезе институциональных секторов-субъектов регионального инвестиционного процесса. В качестве ресурсов этого счёта рассматриваются подсистемы внутрирегиональные оценённые в сбережения счете институциональной доходов, и региона, использования инвестиционные ресурсы, поступившие из внешней для РЭС среды, а именно от федерального правительства и из других стран. Аккумулированные региональной инвестиционной подсистемой ресурсы используются на инвестиции в производственной подсистеме, а также поступают во внешнюю среду путем оттока капитала. Структура оцененного нами счета представлена в таблице 9.

Таблица 9. — Структура счёта операций с капиталом Амурской области за 1995 — 2003 гг., в процентах Наименование показателя Инвестиции всего Внешние инвестиции иностранные федерального правительства Внутрирегиональные инвестиции предприятий регионального правительства Внутрирегиональные сбережения домашних хозяйств предприятий регионального правительства Приток (+)/ отток (–) капитала резидентов 1995 100 22 2 20 78 72 6 102 68 28 6 –24 1996 100 29 1 28 71 65 6 121 84 31 6 –51 1997 100 22 0 22 78 70 8 194 94 101 0 –116 1998 100 33 0 32 67 62 6 248 101 141 6 –180 Годы 1999 100 38 3 35 62 55 6 281 63 211 6 –219 2000 100 40 3 37 60 57 3 167 122 42 3 –107 2001 100 77 0 77 23 22 2 83 41 40 2 –60 2002 100 63 1 62 37 33 4 121 62 55 4 –84 2003 100 79 3 76 21 17 4 107 78 25 4 –86 Хср 45 1 43 55 50 5 158 79 75 4 – Примечания 1 Рассчитано по данным Приложения А;

2 Хср — средняя арифметическая.

Анализ структуры счёта операций с капиталом за 1995 — 2003 гг. показал, что сбережения резидентов Амурской области превышали внутрирегиональные инвестиции в среднем почти в 1,6 раза. Это означает, что только около 35% сбережений резидентов использовались на территории РЭС, остальные были направлены в другие регионы РФ или за рубеж, а 45% инвестиций в Амурскую область были профинансированы за счёт внешних источников. Сальдо операций с капиталом является показателем, характеризующим состояний деловой конъюнктуры в регионе, его инвестиционную привлекательность. Амурская область на протяжении всего периода являлась кредитором, а своего максимума отток капиталов достиг в 1999 г., превысив внутрирегиональные инвестиции более чем в 2 раза. Отток капитала свидетельствует, по нашему мнению, о менее благоприятных в Амурской области условиях его инвестирования, либо/и о значительном объёме незарегистрированных внутрирегиональных инвестиций [50;

51].

Как показывают исследования, в трансформационный период отмечался рост ненаблюдаемой экономики [127]. По оценкам специалистов, её доля в Амурской области практически эквивалентна официальной «белой» экономике [31]. Соответственно, можно предположить, что значительная часть инвестиций не нашла своего отражения в официальной статистике. Отметим, что в «сером» вовлечённые секторе в сконцентрированы отношения. преимущественно Таким образом, негосударственные и немонополистические предприятия, в наибольшей степени конкурентные официальной статистикой не отражаются, по всей видимости, самые эффективные вложения капитала. Сбережения регионального правительства на протяжении всего исследуемого периода не играли существенной роли в формировании ресурсной базы инвестиционной подсистемы, поскольку их размер в среднем составлял 4% совокупных региональных инвестиций или 1% ВРП. Приток иностранных инвестиций в экономику региона практические не наблюдался, за исключением финансирования английскими инвесторами освоения Покровского золоторудного месторождения. Объём иностранных инвестиций в 1995 — 2003 гг. составил в среднем чуть менее 1,5% совокупных региональных инвестиций. Структуры счёта операций с капиталом демонстрирует, что в период роста определяющую роль в финансировании инвестиций в Амурской области играло федеральное правительство. Постоянно возрастающая роль федерального правительства в региональном инвестиционном процесс нашла отражение в увеличении его доли в совокупных инвестициях региона с 28% в 1995 г. до 77% в 2001 г. С 2001 г. именно эти средства стали основным источником финансирования инвестиций в Амурской области. Оживление инвестиционного процесса в Амурской области в 2000 г., после трансформационной рецессии, было связано с активизацией федеральным правительством реализации на её территории несколько проектов общенационального значения. В этот период темпы роста инвестиций превышали среднее значение по РФ (рисунок 9).

180% 160% 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 годы Амурская область, темпы роста к 1995 г. РФ, темпы роста к 1995 г.

Рисунок 9 —Инвестиции в основной капитал в Амурской области и РФ в 1996 — 2003 гг. Инвестиционный бум, обусловленный экзогенными инвестициями, был связан, в первую очередь, со строительством железнодорожной ветки к УлагЭльгинскому месторождению каменного угля, с возобновлением финансирования строительства федеральной дороги «Амур» и Бурейской ГЭС. На долю этих проектов приходилось около 84% совокупных инвестиций Амурской области. Прекращение в 2002 г. строительства железнодорожной ветки к УлагЭльгинскому месторождению обусловило почти 25% сокращение объёмов инвестиций в регионе. Однако ускоренное финансирование и возведение двух других объектов федерального значения несколько улучшило ситуацию. К 2003 г. реализация этих проектов обеспечила рост инвестиций Амурской области в размере 113 % (к 2005 г.), при этом финансирование строительства федеральной дороги «Амур» и Бурейской ГЭС составило более 80% инвестиций региона. Исследуем отраслевую структуру использования инвестиций в Амурской области (таблица 10). В течение всего рассматриваемого периода основная их часть поступала в отрасли специализации субъекта (цветную металлургию, электроэнергетику и транспорт [45;

46]) и на их долю приходилось от 46% в 1995 г. до 88% в 2001 г. Концентрация инвестиций в этих отраслях обуславливает дальнейшее усиление специализации производственной подсистемы РЭС. Таблица 10 — Отраслевая структура инвестиций в Амурской области, в процентах Наименование показателя Инвестиции в основной капитал, в том числе: отрасли, производящие товары, из них: промышленность электроэнергетика топливная цветная металлургия ЛДО ПСМ машиностроение и металлообработка легкая пищевая строительство сельское хозяйство отрасли, оказывающие услуги, из них: транспорт торговля и общественное питание 1995 100,0 34,1 28,6 19,1 2,5 0,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,4 2,3 3,8 65,9 26,4 3,4 1998 100,0 40,3 38,0 30,8 3,0 3,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,1 1,2 1,0 59,7 29,4 1,2 1999 100,0 32,9 29,0 18,9 2,1 6,3 0,8 0,0 0,0 0,0 0,9 2,1 1,7 67,1 40,6 0,7 Годы 2000 100,0 46,3 41,9 32,4 0,4 6,8 1,0 0,1 0,1 0,0 0,8 2,2 1,9 53,7 37,3 0,7 2001 100,0 27,0 25,5 18,9 0,9 4,3 0,9 0,0 0,0 0,0 0,3 0,7 0,7 73,0 65,1 0,9 2002 100 50,9 47,1 40,4 0,2 5,2 0,6 0,1 0,1 0,0 0,2 2,6 1,2 49,1 35,3 1,2 2003 100 53,6 52,2 48,7 0,2 2,3 0,5 0,1 0,1 0,0 0,1 0,6 0,8 46,4 31,7 1, Примечание — Составлено по [12] — [16] Отметим, что рост инвестиций в электроэнергетику и транспорт продолжался даже после получения этими отраслями убытков в 2001 — 2003 гг. Так, например, в 2002 г. крупные и средние предприятия электроэнергетики Амурской области понесли убытки в размере 216 млн. рублей, а в 2002 г. объём инвестиций в эту отрасль возрос с 40,4 % совокупных инвестиций до 48,7 %.

В то же время, в отрасли, производящие товары конечного потребления, поступала незначительная доля инвестиций, а в отрасли, производящие инвестиционные товары, капиталовложения практически отсутствовали. Сопоставление структуры отраслей-реципиентов инвестиций и структуры финансовых результатов позволяет сделать вывод о том, что основная часть инвестиций в Амурской области носила нерыночный характер (поскольку направлена в хронически убыточные отрасли) и была обусловлена решением инфраструктурных проблем ДФО. Проведённое исследование позволяет сделать следующие выводы об особенностях поведения инвестиционной подсистемы Амурской области. Ключевую, определяющую роль в региональном инвестиционном процессе региона последних лет играло федеральное правительство, а отнюдь не его резиденты. Отмеченный факт объясняет выявленный в предыдущем параграфе парадокс, когда в условиях снижения основных макроэкономических показателей Амурской области по сравнению со среднероссийскими и дальневосточными, значения душевых инвестиций были выше аналогов по другим регионам. Поскольку инвестиции федерального правительство направлялись в долгосрочные и незавершенные к 2003 г. инфраструктурные проекты, они не приводили к значительному расширению РЭС в течение рассматриваемого периода. Исследование показало, что незначительная роль инвесторов-резидентов не обусловлена дефицитом капитальных ресурсов. Наоборот, аккумулированные капитальные ресурсы Амурской области оказываются невостребованными на её территории. Отметим, что среди субъектов инвестиционного процесса — резидентов наибольшую часть сбережений формируют малые предприятия.

2.3 Оценка влияния инвестиционного процесса функционирования региональной экономической системы на результаты Для исследования влияния инвестиционного процесса на динамику результатов РЭС Амурской области, используем коэффициенты расширения (региональный инвестиционного коэффициент расширения, акселератор и мультипликатор автономных расходов), что позволит оценить, инвестиции каких институциональных секторов (инвесторов) и в какие отрасли (реципиенты) вызвали наибольшее расширение производственной подсистемы региона (см. раздел 1). Для этого оценим величину влияния и устойчивость указанных коэффициентов. Величина влияния коэффициента расширения характеризует силу, интенсивность того или иного вида хозяйственных связей. Устойчивость отражает постоянство хозяйственных связей. В качестве меры устойчивости нами был использован показатель среднего квадратичного отклонения. Оценка значений коэффициентов расширения, производится на основании матриц региональных счетов Амурской области приведённых в Приложении А. При этом по аналогии с подходом, принятым в подразделе 2.1, весь период исследования был нами разбит на две части: 1996 — 1998 гг. — период рецессии РЭС, и 1999 — 2003 гг. — период её роста. Отдельно рассматриваются значения коэффициентов расширения последних двух отчётных периодов, за которые имеется статистические данные, — 2002 г. и 2003 г., поскольку значения показателей этих периодов могут быть использованы непосредственно для управления РЭС. Для сопоставления силы эффектов расширения, оказываемых на РЭС такими элементами спроса, как конечное потребление и экспорт, оценим сначала их влияние, что представлено в таблице 11. Как показывают расчёты, фактическое конечное потребление оказывало незначительное влияние на ВРП Амурской области, а стимулирующие воздействие оказывал экспорт, особенно в период подъема экономики.

Среднее значение регионального коэффициента расширения экспорта в 1999 — 2003 гг. составило 34,5, кроме того, он рос. Таблица 11 — Мультипликаторы спроса для Амурской области за 1996 — 2003 гг.

Мультипликатор от: фактического конечного потребления экспорта Годы 1996 1,33 –79,7 1997 1,76 36,8 1998 2,61 –4,3 1999 1,31 6,34 2000 1,20 32,3 2001 1,80 32,9 2002 1,15 32 2003 1,10 66,2 2003/ 1996 1,53 15,4 Хср 1998/ 1996 1,90 –15,7 2003/ 1999 1,31 34, Примечания 1 Рассчитано по данным Приложения А;

2 Хср — средняя арифметическая.

Региональный инвестиционный коэффициент расширения, предложенный нами в подразделе 1.3, оценивает влияние инвестиционного процесса в разрезе институциональных секторов (сектора нефинансовых предприятий, сектора правительства региона, федерального правительства и зарубежных инвесторов) на рост производственной подсистемы РЭС (таблица 12). Таблица 12 — Региональные инвестиционные коэффициенты расширения для Амурской области в 1996 — 2003 гг.

Мультипликатор от: Инвестиций всего Инвестиций предприятий Инвестиций регионального правительства Иностранных инвестиций Инвестиций Федерального правительства Годы 1996 7,13 17,59 97,78 –1032 13,5 1997 26,97 14,13 50,0 –102 –22,8 1998 0,87 0,96 6,14 –598 –21,5 1999 31,10 –441 216 111 48,10 2000 2,39 4,03 –848 83 6,25 2001 1,01 11,4 80,4 –104 1,11 2002 –1,89 16,2 35 54 –1,57 2003 2,1 –7,61 52 28 1,79 2003/ 1996 8,7 –48, –39 –195 3,11 Хср 1998/ 1996 11,7 10,9 51,3 –577 –10,3 2003/ 1999 6,93 –83,4 –93 34,5 11, Примечания 1 Рассчитано по данным Приложения А;

2 Хср — средняя арифметическая.

В Амурской области инвестиционные расходы вызывали значительные эффекты расширения. Наибольшие наблюдались в период рецессии, среднее значение соответствующего мультипликатора за 1996 — 1999 гг. составило 11,7 (для сравнения, значение регионального коэффициента расширения фактического конечного потребления составляло лишь 1,9). В период восстановительного роста экономики произошло сокращение среднего значения этого коэффициента расширения с 11,7 в 1996 — 1998 гг. до 6,93 в 1999 — 2003 гг. Существенным образом изменилось влияние, оказываемое инвестициями разных институциональных секторов РЭС. За период 1999 — 2003 гг. в каждом из институциональных секторов наблюдалось сокращение объёма инвестиций в течение хотя бы одного года, что вело к отрицательным значениям соответствующих коэффициентов расширения и снижению устойчивости этих показателей в целом. Сопоставление коэффициентов в разрезе институциональных сектороврезидентов позволило выявить, что наибольшее влияние на увеличение ВРП оказали капитальные вложения регионального правительства. Инвестиции предприятий, находящихся на территории Амурской области, оказывали меньшее влияние. Региональные инвестиционные коэффициенты секторов-нерезидентов имели наибольшие средние значения среди коэффициентов расширения инвестиций в разрезе институциональных секторов. Соответствующие коэффициенты от инвестиций нерезидентов принимали отрицательные значение в 1996 — 1998 гг., что обусловлено в 1996 г. сокращением притока иностранных инвестиций в экономику Амурской области, в 1997 г. добавилось ещё и снижение объёмов инвестиций федерального правительства. Это сокращение автономных инвестиций привело к уменьшению спроса на инвестиционные товары и товары промежуточного потребления, что способствовало снижению объёмов производства в РЭС.

К 1998 г. автономные инвестиции практически не поступали в экономику Амурской области, а национальный экономический кризис вызвал сокращение доходов всех секторов, что обусловило снижение индуцированных инвестиций, как сектора нефинансовых предприятий, так и сектора регионального правительства. Сокращение внутрирегиональных инвестиций усилило спад производства. При этом, самый сильный стимулирующий эффект на производственную подсистему Амурской области оказывали зарубежные инвестиции в золотодобывающую отрасль. Однако их объём был более чем скромным. В 1999 — 2003 гг. доля зарубежных инвестиций в ВРП не превышала 0,8%, что препятствовало более интенсивному росту РЭС. Как было отмечено в предыдущем подразделе, удельный вес инвестиций федерального правительства в ВРП Амурской области существенно (на 19%) вырос. Поскольку инвестиции этого сектора оказывали более низкие, по сравнению с другими субъектами инвестиционного процесса, эффекты расширения, то увеличение их доли в инвестиционной подсистеме не способствовало ускорению роста РЭС. Исследуем устойчивость региональных коэффициентов расширения в Амурской области, что оценено в таблице 13. Таблица 13 — Среднее квадратичное отклонение коэффициентов расширения Амурской области Наименование мультипликатора Фактическое конечное потребление Экспорт Инвестиции всего Инвестиции предприятий Инвестиции регионального правительства Иностранные инвестиции Инвестиции из центра 2003 — 1996 0,48 40,98 12,01 148,72 311,52 381,17 20,74 Годы 1998 — 2003 — 1996 1999 0,53 0,25 48,25 19,02 11,13 12,18 7,16 178,95 37,43 382,93 379,79 74,61 16,78 18,65 2003 — 2002 0,02 16,88 1,98 11,91 8,32 13,07 1, Примечание — рассчитано по данным Приложения А Наиболее стабильные результаты демонстрировали показатели фактического конечного потребления, что соответствует кейнсианскому подходу в макроэкономике, который предполагает, что в зависимости от располагаемых доходов население изменяет объём сбережений, стремясь сохранить объём потребления на постоянном уровне [54]. Значения регионального инвестиционного коэффициента расширения Амурской области (в целом) имели высокую нестабильность, уступая по этому показателю только коэффициенту расширения экспорта. Инвестиции сектора нефинансовых предприятий в период рецессии оказывали наиболее стабильное влияние на производственную подсистему РЭС. С началом экономического роста ситуация изменилась, и наименее подвержены изменениям оказались коэффициенты расширения инвестиций федерального правительства. Коэффициенты расширений иностранных инвестиций имели, напротив, наименьшую устойчивость в период экономического спада, что обусловлено нерегулярным поступлением зарубежных инвестиций в Амурскую область. В период роста наиболее нестабильные значения имел коэффициент расширения, отражающий влияние инвестиций регионального правительства на динамику ВРП. В целом, как видно из данных представленных в таблице 13, трансформационные г. наблюдалась шоки некоторая шок обусловили их нестабильность Однако, региональных экзогенный отклонения инвестиционных коэффициентов расширения в 1996 — 1998 гг. Только с 1999 стабилизация. обусловил инвестиционный 2001 г., значительные коэффициентов расширения и в этот период. Существенная стабилизация исследуемых коэффициентов наблюдалась в 2002 — 2003 гг. Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы о влиянии на производственную систему РЭС, оказываемом изменением разных элементов совокупного регионального спроса в целом: самые высокие значения наблюдались у региональных коэффициентов расширения экспорта, затем — у региональных коэффициентов расширения инвестиций, и наиболее низкие — у региональных коэффициентов расширения конечного потребления. В целом, чем выше нестабильность приростов элементов спроса, взывающих расширение РЭС, тем выше темпы её роста. Для оценки влияния инвестиций в отдельные отрасли воспользуемся коэффициентом расширения акселеративного типа. Однако при его применении на практике возникают существенные методические проблемы, решение четырех из которых предлагается нами ниже. Во-первых, как было показано в подразделе 1.3., теоретическое содержание категории акселератора ограничивает период его расчёта только тем временем, когда колебания инвестиционной активности были обусловлены колебанием доходов и вызванного ими спроса. Однако, по мнению специалистов, сокращение инвестиций в период трансформационного спада не было обусловлено причинами, лежащими в основе традиционных деловых циклов. Наоборот, в начале 90-х гг. наблюдался рост спроса на товары конечного потребления в силу их дефицитности в предыдущие периоды, но результатом увеличения спроса стал не рост производства в национальной экономике, а повышение импорта [165]. К числу причин, обусловивших снижение инвестиционной активности в этот период, эксперты относят не только неопределённость и слабую защиту прав собственности, но и высокую инфляцию, которая ограничивала инвестиционный процесс только проектами с быстрой окупаемостью. Особенности денежно-кредитной политики, проводимой Центральным Банком и Правительством РФ, и ряд других причин усиливали рецессию [35;

66;

94;

97;

165]. Поэтому, на наш взгляд, не корректно оценивать коэффициенты расширения акселеративного типа для периода с 1995 — 1998 гг. В соответствии с традиционным пониманием механизмов активизации инвестиционного процесса, первые импульсы, стимулирующие капитальные вложения, наблюдались в конце 1999 г., первого года с конца 80-х гг., отмеченного значительной положительной динамикой производства. Однако производственной основой наблюдавшегося после 1998 г. экономического роста была загрузка существующих мощностей, а не создание в результате инвестирования новых. По мнению специалистов, увеличение инвестиций произошло после того, когда доставшиеся в наследство от плановой экономики производственные мощности стали не в состоянии удовлетворить растущий спрос [35;

161]. Соответственно, расширение производственной системы в результате индуцированных инвестиций, обусловленных увеличением доходов и спроса в предыдущем периоде, которое можно было бы трактовать как акселератиный эффект, могло наблюдаться в экономике РФ не ранее, чем в 2001 — 2002 гг. Поэтому оценка коэффициентов расширения акселеративного типа может быть произведена за 2001 — 2003 гг. Информационной базой для оценки служат данные за период 2000 — 2001 гг. Во-вторых, инвестиционного особенности РЭС. Как уже отмечалось, большая часть инвестиций в Амурскую область приходилась на автономные и осуществлялась федеральным правительством, госпредприятиями или государственными монополиями. Они были обусловлены реализацией преимущественно инфраструктурных проектов, а не ростом доходов и спроса в регионе (см. подраздел 2.2). Так, на долю транспорта, предприятий жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ), ТЭК приходилось от 75% до 90% всех официально зарегистрированных в регионе инвестиций. Соответственно, из расчёта коэффициента акселерации необходимо исключить автономные инвестиции и отрасли, их получавшие. К их числу следует отнести, на наш взгляд, расходы на строительство федеральной автодороги «Амур» (Чита-Хабаровск), железнодорожной ветки к Улаг-Эльгинскому месторождению каменного угля, строительство Бурейской помимо процесса общих в для РФ факторов, на развитие влияние Амурской области оказывали ГЭС, освоение Покровского месторождения золота и других, более мелких проектов, не обусловленных ростом доходов в РЭС. Так же из числа инвестиций следует исключить капитальные вложения, направленные в ЖКХ, дорожное хозяйство, управление, образование и науку, здравоохранение и культуру. Это обусловлено тем, что объём предоставленных этими отраслями услуг определяется преимущественно на основе затратного метода, и не существует прямой связи между инвестициями и ростом спроса и производства в этих отраслях. Поэтому нами, при расчёте акселеративных эффектов, оказываемых на экономику Амурской области, принимались во внимание инвестиции в следующие отрасли: топливная промышленность, ЛДО и ПСМ, машиностроение и металлообработка, пищевая, строительство, сельское хозяйство, связь и торговля. В-третьих, проблемой использования принципа акселерации является оценка временных периодов, во-первых, через который будет заметен эффект от затраченных инвестиций в виде увеличения продаж, и, во вторых, в течение какого времени он будет действовать. Период времени, через который инвестиции начнут генерировать доход, зависит от проекта и отрасли инвестирования. Для большинства отраслей этот период превышает 1 или даже 2 года. Исключение составляют наименее капиталоемкие отрасли производства, такие как торговля, пищевая и легкая промышленности, растениеводство. Однако именно эти отрасли оказались в большей степени вовлечены в ненаблюдаемый сектор экономики, и мы не располагаем адекватными данными ни об объёмах их продаж, ни об объёмах реальных инвестиций. Для разрешения этой проблемы при оценке акселераторов нами были сделаны следующие допущения: — прирост дополнительных инвестиций соответствует затратам на создание для производственных мощностей, необходимых удовлетворения спроса;

— все инвестиции в Амурской области генерируют прирост производства уже на следующий год, в размере, равном увеличению производственных мощностей;

в каждый период времени нет незагруженных производственных мощностей, которые могли бы использоваться для удовлетворения прироста спроса в следующем периоде;

— на увеличение объёмов регионального предложения оказывают влияние только инвестиции, произведённые в предыдущий период;

расходы по расширению производственных мощностей, осуществленные в более ранний временной период не принимаются во внимание, поскольку считается, что вызванный ими прирост производства уже нашел свое отражение в увеличении предложения в предыдущие периоды. Принятые подходы к описанию инвестиционного процесса приводят к значительному его упрощению по сравнению с реальными явлениями, но позволяют дать оценку влиянию акселеративных эффектов на динамику ВРП. В-четвертых, формула 17 для расчёта коэффициентов расширения акселеративного типа, предполагает постоянство цен. Однако, принятый для расчёта период 2000 — 2003 гг., характеризовался значительной инфляцией. Соответственно, для оценки акселераторов все исходные данные были переведены нами из текущих в сопоставимые цены 2000 г., как наиболее раннего периода, за который используются данные. Приведение отраслевых показателей ВДС к ценам 2000 г. нами осуществлялось с помощью отраслевых индексов физического объёма производства, в отличие от рекомендаций Росстата об использовании для приведения инвестиций к сопоставимым ценам индекса цен производителей в строительстве [21]. Отказ от рекомендуемого показателя обусловлен тем, что далеко не все инвестиции осуществляются в форме расходов на строительство. Немалую их часть составляют расходы на оборудование и строительные материалы. В то же время, мы лишены возможности использовать индексы физического объёма инвестиций, поскольку не располагаем значениями этого показателя в отраслевом разрезе. Вместо этих методов, мы использовали дефлятор ВРП. Расчёт прироста добавленной стоимости в постоянных ценах по отраслям показал, что в ряде отраслей за рассматриваемые периоды имеет место сокращение производства, о чем свидетельствуют отрицательные значения приростов (таблица 14). Таблица 14 — Прирост ВДС Амурской области в отраслевом разрезе за период 2000 — 2003 гг. (в ценах 2000 г.), в млн. рублей Наименование отраслей экономики и промышленности топливная машиностроение и металлообработка лесная и деревообрабатывающая производство строительных материалов пищевая строительство сельское хозяйство связь торговля и общественное питание 2001г. / 2000 г. 49 99 47 8 62 3 820 297 48 81 2002 г. / 2001 г. –19 14 57 8 29 –1 309 590 17 165 2003г. / 2002 г. 9 178 –8 0 44 1 060 –1 232 74 Примечание — рассчитано по [12] — [16] Руководствуясь теоретическим содержанием модели акселератора, мы не рассчитываем коэффициентов расширения акселеративного типа в тех отраслях, в которых за предыдущий период происходило сокращение производства. Результаты расчёта этого вида коэффициентов расширения приведены в таблице 15. Отметим, что при расчёте средних значений отраслевых акселераторов за 2001 — 2003 гг. во внимание принимались только те периоды, в которых наблюдалось увеличение ВДС, и коэффициенты расширения были оценены. Поскольку в соответствии с формулой 17 акселератор рассчитывается как отношение прироста инвестиций к приросту производства, то чем ниже значения этого показателя, тем большее расширение производства он отражает.

Таблица 15 — Отраслевые акселераторы Амурской области за период 2000 — 2003 гг. (в ценах 2000 г.) Наименование отраслей 2001г. / 2000 г. топливная 0,56 машиностроение и 0,01 металлообработка лесная и деревообрабатывающая 0,58 (ЛДО) производство строительных – материалов (ПСМ) пищевая 0,76 строительство 0,03 сельское хозяйство 0,35 связь 1,50 торговля и 0,60 общественное питание Примечания 1 Рассчитано по [12] — [16];

2 Х ср. — средняя арифметическая 2002 г. / 2001 г. – 0,18 0,52 0,87 1,51 – 0,13 3,27 0,58 2003г. / 2002 г. 1,89 0,01 – 106,28 0,39 0,18 – 0,57 0,34 Х ср. 1,23 0,07 0,55 53,57 0,89 0,11 0,24 1,78 0, На протяжении всего периода 2001 — 2003 гг. только в четырех из рассматриваемых отраслей наблюдались акселеративные эффекты: в машиностроении и металлообработке, пищевой промышленности, связи и торговле. В остальных отраслях акселеративные эффекты имели место в 2-х из 3-х рассматриваемых периодов: в топливной в 2001 промышленности — 2002 гг., а и в строительстве — в 2001 г. и 2003 г., в сельском хозяйстве и лесной и деревообрабатывающей промышленности промышленности строительных материалов в 2002 — 2003 гг. Как видим из таблицы, наибольшее расширение производственной подсистемы РЭС вызывают инвестиции в отрасли машиностроения и металлообработки, а также в строительстве и сельском хозяйстве. Так, для увеличения ВДС на 1 рубль было необходимо в среднем 0,07 рублей капитала в машиностроении и 0,11 рублей — в строительстве, в то время как в ПСМ для решения аналогичной задачи требовалось инвестиций, на сумму более 53,6 рублей.

Самые низкие коэффициенты расширения акселеративного типа были отмечены в ПСМ (причем особенно низкие значения были зафиксированы в 2003 г.), а также, с большим отрывом от предыдущей отрасли-аутсайдера, в топливной промышленности и связи. С точки зрения устойчивости, наиболее стабильны акселераторы в машиностроении (среднеквадратическое отклонение 8%), в торговле (аналогичный показатель — 12%), относительно устойчивы в пищевой промышленности (47%). На наш взгляд, стабильно высокий акселеративный эффект в машиностроении обусловлен строительством Бурейской ГЭС, обеспечивший спрос на продукцию этой отрасли. Проведенное исследование позволяет сделать вывод, что только инвестиции в торговлю вызвали стабильное, хоть и не слишком значительное расширение производственной подсистемы Амурской области и были обусловлены, по всей видимости, эндогенным спросом РЭС. Оценим коэффициент расширения, отражающий влияние автономных расходов, в т.ч. федерального правительства и иностранных инвесторов, на производственную подсистему РЭС. Для этого используем мультипликатор автономных расходов (таблица 16). Таблица 16 — Коэффициенты расширения автономных расходов в Амурской области в 1996 — 2003 гг.

Наименование показателя Автономные расходы Годы 1996 4,82 1997 10,04 1998 5,59 1999 4,99 2000 2,89 2001 0,92 2002 –1,92 2003 1,30 2003/ 1996 3, Хср 1998/ 2003/ 1996 6,82 1, Приложения 1 Рассчитано по данным Приложения А;

2 Х ср. — средняя арифметическая В период рецессии автономные расходы оказывали значительное воздействие на величину ВРП. Однако, начиная с 1997 г., значение коэффициента расширения автономных расходов снижалось. Это вновь обусловлено тем, что существенный рост инвестиций федерального правительства в 2001 г., характеризуется низким значением регионального коэффициента расширения инвестиций, то есть, что федеральные инвестиции не ориентированы на рост производства внутри региона. В 2002 г. в результате стремительного сокращения инвестиций федерального правительства произошло резкое сокращение спроса, что обусловило отрицательное значение этого коэффициента расширения и сокращение темпов роста РЭС. Устойчивость мультипликатора автономных расходов в целом несколько выше, чем ранее проанализированных коэффициентов расширения. Объединяя с помощью макроэкономического инструментария проведенные выше исследования инвестиционного процесса в Амурской области, рассмотрим, насколько структура спроса соответствует формируемой капиталовложениями структуре предложения. Опираясь на изложенное в разделе 1, что объём расширения РЭС в результате инвестиционного процесса тем выше, чем в большей степени структура спроса соответствует структуре предложения, построим счёт товаров и услуг, отражающий спрос и предложение, сформированные под влиянием перераспределения доходов и их использования (таблица 17). Ресурсную базу (предложение) этого счёта формируют внутрирегиональное производство и товары, произведённые за пределами региона, в т.ч. импорт и ввоз товаров из других регионов РФ. Спрос на произведённую в регионе продукцию предъявляют как резиденты, так и нерезиденты. В последнем случае, спрос находит отражение в экспорте и вывозе в другие регионы страны. Соотнесение спроса и предложения в экономике Амурской области показало, что в период рецессии из региона больше вывозилось, чем ввозилось. При этом положительное сальдо торгового обмена росло вплоть до 1998 г. С началом экономического роста, положительное сальдо Амурской области существенно уменьшилось, а в 2001 г. и 2003 г. ввоз товаров и услуг стал доминировать над их вывозом. Максимального размера дефицит торгового баланса региона достиг в 2001 г., составив 6%. В качестве основной причины, обусловившей формирование отрицательного торгового баланса, с нашей точки зрения, следует назвать превышение доходов региона над произведённой ВДС, а также существенно усилившийся приток внешних инвестиций. Соответственно, при формировании регионального спроса к использованию оказались суммы, намного превышающие произведённую ВДС. Разница между спросом и предложением покрывалась за счёт ввоза товаров и услуг из других регионов РФ и из-за рубежа. Таблица 17 — Структура счёта товаров и услуг Амурской области в 1995 — 2003 гг., в процентах Годы Хср 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Спрос 100 100 100 100 100 100 100 100 100 внутрирегиональный (Dr), 97 95,7 92 89 88,8 94 97,30 97,33 97,75 95 вывоз из региона, в т.ч.: 3 4 8 11 11 6 3 3 2 5 вывоз в РФ 1,3 3 7 9 7 2 0 0 0 2,9 экспорт 1,9 1 1 2 4,12 4 3 3 2 2,4 Предложение 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Наименование показателя внутрирегиональное (Sr) ввоз в регион, в т.ч.: ввоз из РФ Импорт Dr /Sr Сальдо с остальным миром Сальдо с другими регионами страны Общее сальдо с внешней средой 98 2,2 0,0 2,2 99 –0,3 1,3 1,0 98 1,7 0,0 1,7 97 –1 3 3 98 1,9 0,0 1,9 93 –1 7 6 98 2,5 0,0 2,5 92 –1 9 8 98 1,8 0,0 1,8 90 2,33 7 9 98,6 1,4 0,0 1,4 95 2,35 2 5 91 9,0 8,1 0,9 107 1,78 –8 –6 98 2,0 1,0 1,0 99 1,69 –1 1 95 97 5,0 3 3,8 1,3 1,2 1,6 103 97,4 1,06 1 –4 –3 2 Примечание — рассчитано по данным Приложения А.

Как показывают расчёты, результаты которых приведены в таблице 17, во внешнеторговом обороте товаров и услуг Амурской области наибольшее значение имели связи с другими регионами РФ. Однако их анализ существенно затруднен, так как значительные колебания сальдо межрегионального обмена, обусловлены методикой расчёта этого показателя, включающей помимо непосредственного сальдо движения товаров также статистическое расхождение и ошибки.

Несмотря на приграничное положение Амурской области, значение внешнеторговых операций, по крайней мере, официально зарегистрированных, было незначительным. Доля экспорта и импорта не превышала 2% совокупного спроса и предложения региона, что значительно меньше среднероссийских показателей. За 1995 — 2001 гг. доля импорта в совокупном предложении РФ в среднем составила 11%, а доля экспорта в совокупном спросе — 16% [24]. Доля внутрирегионального спроса имела тенденцию к сокращению до 1999 г. Другими словами, внутрирегиональный спрос сокращался быстрее, чем экзогенный, что было связано с сокращением доходов Амурской области, её ВРП. После девальвации рубля, произошло максимальное сжатие эндогенного спроса до уровня 89% совокупного спроса. С другой стороны, девальвация способствовала росту экспорта. Именно в 1999 — 2000 гг. на этот показатель приходилось максимальная доля совокупного спроса — 4%. Экономический подъём как в России в целом, так и в Амурской области, привел к опережающему росту внутрирегионального спроса, по сравнению с другими макроэкономическими показателями. В результате к 2003 гг. его доля достигла почти 98%. Доля внутрирегионального предложения в 1995 — 1999 гг. оставалась на одном уровне — 98%. В 2001 г. этот показатель достиг своего минимума в 91% совокупного предложения. К 2003 г. этот показатель увеличился до 95%. Отмеченный факт свидетельствует о том, что производственная подсистема Амурской области не смогла обеспечить рост предложения, соответствующий расширению спроса. Исходя из официальных данных о снижение доли импорта, прирост спроса удовлетворялся за счёт ввоза товаров из других регионов России, развивающихся более высокими темпами. В структуре внутрирегионального спроса и предложения были выделены по четыре парных элемента: конечный спрос (денежные расходы) домашних хозяйств и отрасли его удовлетворяющие;

трансферты населению в натуральной форме и отрасли их осуществляющие;

спрос на инвестиционный товары и отрасли его удовлетворяющие;

спрос на товары промежуточного потребление и отрасли производящие такие товары. К числу отраслей, удовлетворяющих спрос домашних хозяйств, условно отнесены торговля, пищевая и легкая промышленность. К группе отраслей, передающих населению трансферты в натуральной форме отнесены все отрасли, оказывающие услуги, за исключение транспорта, торговли и связи. В состав группы отраслей удовлетворяющих инвестиционный спрос включены строительство, машиностроение и промышленность строительных материалов. Все остальные отрасли отнесены к группе отраслей, производящих товары промежуточного потребления. Безусловно, используемый при группировке отраслей подход представляет собой достаточно упрощённую, не в полной мере отражающую реальность, схему, поскольку многие отрасли экономики и промышленности удовлетворяют спрос нескольких секторов. Однако он позволяет оценить общие пропорции производства и предложения. В качестве показателя, спроса отражающего РЭС, был соответствие использован структуры коэффициент предложения структуре структурных сдвигов, рассчитываемый по формуле (20): K = х1 – х0/n, (20) где: K — коэффициент структурных изменений, х1 — значение показателя структуры в периоде времени t1, х0 — значение показателя структуры в периоде времени t0, n — количество элементов структуры. Результаты расчётов представлены в таблице (18) и на рисунке (10). В соответствии с полученными результатами, в период 1995 — 2000 гг. наблюдалась тенденция усиления различий структуры внутрирегиональных предложения и спроса. В 2001 — 2002 г. произошло некоторое сокращение структурных различий в результате увеличения инвестиционного спроса и сокращения удельного веса домашних хозяйств, однако к 2003 г. вновь наблюдалось усиление различий между структурами внутрирегионального спроса и предложения, что обусловлено отставанием предложения отраслей, удовлетворяющих инвестиционный спрос. Отметим, то на протяжении всего периода исследования внутрирегиональный спрос на инвестиционные товары превышал их предложение. Таблица 18 — Структура внутрирегионального спроса и предложения Амурской области в 1995 — 2003 гг., в процентах Наименование показателя Внутрирегиональное предложение промежуточное потребление натуральные трансферты населению денежные расходы домашних хозяйств инвестиционные расходы Внутрирегиональный спрос промежуточное потребление натуральные трансферты населению денежные расходы домашних хозяйств инвестиционные расходы Коэффициент структурных различий Годы 1995 1996 1997 1998 1999 2000 Структура внутрирегионального предложения 100 79,3 5,2 8,7 6,8 100 77,5 7,8 8,4 6,3 100 81,3 6,0 7,7 5,0 100 79,4 8,1 8,8 3,7 100 81,1 6,7 9,6 2,6 100 79,3 6,9 10,0 3, 100 76,0 5,7 7,7 10, 100 77,7 7,7 7,4 7, 100 77,9 7,9 7,2 7, Структура внутрирегионального спроса 100 100 100 100 100 100 100 100 47,6 9,2 30,5 12, 15, 46,7 10,3 31,5 11, 15, 45,1 10,9 33,3 10, 18, 46,1 9,8 35,9 8, 16, 44,6 10,5 38,3 6, 18, 41,5 11,8 36,3 10, 18, 40,4 11,2 25,6 22, 17, 44,1 12,2 28,7 15, 16, 43,9 11,9 28,3 16, 17, Примечание — составлено по данным приложения А В целом, отставание внутрирегионального предложения от спроса обусловлено, на наш взгляд, структурой производственной подсистемы области, отраслями специализации которой являются электроэнергетика, цветная металлургия и транспорт — к 2003 г. на их долю приходилось 38% ВРП [128]. Рост доходов сектора домашних хозяйство увеличивал спрос преимущественно на товары конечного потребления. В условиях низкой доли обрабатывающих производств в структуре экономики области [45], увеличение спроса на товары конечного потребления в 1999 — 2000 гг. удовлетворялось преимущественно за счёт ввоза товаров из других регионов РФ и импорта. Соответственно доходы населения не оказывали необходимого стимулирующего влияния на региональное предложение и в значительной мере перераспределялись в пользу предприятий-нерезидентов РЭС.

20% 19% 18% 17% 16% 15% 14% 13% 12% 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Годы Рисунок 10 — Динамика коэффициента структурных различий внутрирегиональных спроса и предложения в Амурской области Увеличение спроса на инвестиционные товары в 2001 — 2003 гг. также не привело к существенному росту производства ВДС и было удовлетворено, во многом, за счёт ввоза соответствующих товаров из других регионов и из-за рубежа, о чем свидетельствует отрицательное сальдо торгового баланса исследуемой РЭС. В результате в 2002 г. было зафиксировано падение производства ВРП [24]. Таким образом, результатом функционирования РЭС Амурской области стало формирование структуры производства ВДС, в рамках которой увеличение внутрирегионального спроса (как на товары конечного потребления, так и на инвестиционные товары) не приводит к адекватному росту предложения, что вызывает снижение эффектов расширения, а значит и темпов экономического роста.

Выводы по разделу Исследование экономического аспекта инвестиционной привлекательности региона, позволяет сделать вывод о том, что трансформационный спад в Амурской области был более глубоким, а восстановительные процессы более медленными, чем в большинстве других регионов России. При этом в условиях снижения по сравнению со среднероссийскими и дальневосточными основных макроэкономических показателей Амурской области, значения душевых инвестиций были выше аналогов по другим регионам. Определяющую роль в инвестиционном процессе Амурской области последних лет играло федеральное правительство, а отнюдь не резиденты региона. Исследование показало, что незначительная роль инвестороврезидентов не обусловлена дефицитом капитальных ресурсов. Наоборот, аккумулированные капитальные ресурсы Амурской области оказываются невостребованными на её территории. Среди субъектов инвестиционного процесса-резидентов наибольшую часть сбережений в регионе формируют малые предприятия. Оценка влияния инвестиционного процесса на поведение РЭС Амурской области, проведённая на основе расчёта регионального инвестиционного коэффициента в Амурской расширения области и акселератора, других позволила сделать ряд существенных выводов. В период рецессии наибольшие эффекты расширения среди элементов спроса высокий вызывали уровень инвестиционные расходы. Однако беспрецедентно инвестиций федерального правительства в ВРП Амурской области не способствовал ускорению роста экономики, поскольку его инвестиции оказывали более низкие, по сравнению с другими субъектами инвестиционного процесса, эффекты расширения. Исследование коэффициентов расширения акселеративного типа показало, что в 2001 — 2003 гг. акселеративный эффекты наблюдались во всех трёх периодах только в машиностроении и РЭС и металлообработке, Наибольшее инвестиции строительство, в пищевой отрасли и промышленности, производственной машиностроения Исследование структуре и связи торговле. расширение торговлю подсистемы вызывали металлообработки, структуры фактора, общественное питание. соответствия как внутрирегионального обусловливающего спроса предложения величину коэффициентов расширения, позволило выявить, что на протяжении всего периода исследования внутрирегиональный агрегированный спрос превышал предложение. Низкие значения коэффициентов расширения, а значит и темпов экономического роста Амурской области, обусловлены тем, что вызванное инвестициями федерального правительства увеличение внутрирегионального спроса (в т.ч. на инвестиционные товары), не приводило к адекватному росту внутрирегионального региона. предложения, поскольку спрос на товары промежуточного потребления удовлетворялся за счёт ввоза их на территорию 3 Формирование методических рекомендаций по управлению инвестиционным процессом в региональной системе, ориентированной на экономический рост 3.1 Методические подходы к использованию коэффициентов расширения для прогнозной оценки роста региональной экономической системы Как показали проведённые в предыдущем разделе исследования, основной причиной отставания показателям Амурской от других области регионов по основным было макроэкономическим страны, несоответствие структуры агрегированных спроса и предложения. Одним из инструментов приведения структуры производства в большее соответствие со структурой спроса РЭС, что было отмечено в подразделе 1.3, является изменение прироста капитала, как фактора производства, между отраслями путём управления региональным инвестиционным процессом. Поиск и принятие решений в области управления региональным инвестиционным процессом, направленных на достижение расширения РЭС, требует формирования соответствующих выделить методических приоритетные подходов направления (инструментария), позволяющих использования ограниченных капитальных ресурсов и оценить возможные последствия их реализации для РЭС. В подразделе 1.3 предложено использовать для определения приоритетных направлений инвестирования коэффициенты расширения. Инструмент, способный оценить влияние инвестиционного процесса на поведение РЭС, разрабатывается нами в дальнейшем как система тождеств, состоящая из двух частей — статической (равновесной) и динамической. При формировании системы тождеств были сделаны следующие допущения: — изменение объёма производства в РЭС происходит только в результате действия эффектов расширения (мультипликативного на размер ВРП и не акселеративного), воздействие других факторов принимается во внимание;

— постоянные цены, в силу краткосрочного периода;

— все — все инвестиционные решения по расширению — производства т.е. соответствуют прогнозируемому спросу;

внутрирегиональные инвестиции индуцированные, принимаемые инвестиционные решения детерминированы результатами предшествующих периодов и не зависят от уровня процентной ставки;

— текущие трансферты, полученные из центра, региональное правительство передаёт населению в виде трансфертов индивидуальных и коллективных услуг;

— доходы динамикой ВРП;

— автономные эндогенные расходы отсутствуют;

— при изменении объёма экспорта, его структура принимается постоянной. Декомпозиция показателей осуществляется на основании следующего. В соответствии с предложенным в разделе 1 подходом, инвестиционная подсистема включает в себя инвесторов и реципиентов инвестиций. В качестве инвесторов рассматриваются сектор нефинансовых предприятий, сектор регионального правительства, а также нерезиденты федеральное правительство и зарубежные инвесторы. К числу реципиентов инвестиций относят производственную подсистему (отрасли экономики). Институциональная подсистема РЭС включает три институциональных сектора (сектор домашних хозяйств, сектор нефинансовых предприятий и сектор регионального правительства). В свою очередь в состав производственной подсистемы РЭС включены 5 отраслей экономики (сельское хозяйство, строительство, транспорт и связь, торговля, прочие сферы производства) и 8 отраслей промышленности (электроэнергетика, топливная промышленность, цветная металлургия, лесная и деревообрабатывающая промышленность, промышленность строительных материалов, регионального правительства полностью определяются машиностроение и металлообработка, пищевая промышленность и прочие отрасли промышленности). В качестве показателей, отражающих динамику РЭС, её расширение, используются мультипликатор автономных расходов и акселератор. Использование мультипликаторов ограничивает применение предлагаемого набора тождеств краткосрочным периодом, в течение которого коэффициенты расширения этого типа достаточно устойчивы. Кроме того, в её рамках не учитываются НТП и прирост человеческого капитала, как факторы, оказывающие свое воздействие преимущественно в долгосрочном периоде. Первая (статическая) часть системы, описывает с помощью основных макроэкономических тождеств, составленных на основе СНС, и приведённых в 1.2, взаимодействие инвестиционной подсистемы РЭС с её институциональной и производственной подсистемой: — равновесие на рынке товаров и услуг (баланс товарных ресурсов): OP + M = II + C + I + E, расходов): VA = S + C, — равновесие на рынке капитала (баланс капитала): S + Lp = Lv + I, где: OP — валовой выпуск продукции, M — ввоз в регион, II — промежуточное потребление, C — конечное потребление, I — инвестиции всего, E — вывоз из региона, VA — валовой региональный продукт в основных ценах, S — региональные сбережения, Lp — кредиты, полученные регионом, (23) (22) (21) — равновесие на рынке факторов производства (баланс доходов и Lv — займы, выданные регионом. Дальнейшая детализация каждого из приведённых основных балансов обусловлена указанной декомпозицией структуры РЭС. Рассмотрим подробную запись каждого из основных балансовых тождеств. Левая сторона тождества баланса товарных ресурсов (формула (21)). отражает агрегированное предложение на региональном рынке, которое включает валовой выпуск и ввоз продукции. Спрос на региональном рынке товаров представлен спросом на товары и услуги промежуточного и конечного потребления, инвестиционными и вывозимыми товарами. Отметим, что разница между валовым выпуском и промежуточным потреблением составляет добавленную стоимость. Перепишем формулу (21) учитывая это замечание: VA + M = C + I + E, (24) В дальнейшем именно она используется нами для построения детализированного тождества. Поскольку краткосрочный период предполагает постоянство ценовых пропорций и технологического процесса, то доля добавленной стоимости в валовом выпуске принимается неизменной: VA/OP = const = 1 / a, II/VA = (OP – VA) / VA = a – 1, где: a — доля добавленной стоимости в валовом выпуске. Соответственно: OP = a * VA, II = VA * ( a – 1 ), (27) (28) (25) (26) Обмен товаров и услуг РЭС с внешней средой описан показателями М и Е. В связи с тем, что РЭС входит в состав национальной экономической системы, то, торговые связи региона со средой носят более сложный характер и включают товарообмен с зарубежными странами, а также с другими регионами в рамках одной национальной экономики. Соответственно ввоз товаров и услуг: M = Mf + Mr, где: Mf — импорт, Mr — ввоз в регион из остальной части страны. Общий вывоз товаров и услуг из Амурской области также включает экспорт и вывоз в другие регионы страны: E = Ef + Er, где: Ef — экспорт, Er — вывоз из региона в остальную часть страны. Используя доступную статистическую информацию, невозможно (30) (29) оценить ввоз и вывоз из региона товаров и услуг в остальную часть страны (межрегиональный обмен). Поэтому для описания межрегиональной торговли используется показатель сальдо торгового баланса региона с остальной страной, рассчитываемый на основе балансового метода. Использование этого метода предполагает, что в составе показателя помимо непосредственно результата ввоза-вывоза в регион, войдут также ошибки. Moc = Mr – Er, где: Moc (31) — сальдо ввоза-вывоза в регион из остальной части страны.

Региональное конечное потребление (показатель C) включает в себя расходы на конечное потребление домашних хозяйств, а также расходы региональных государственных учреждений на индивидуальные и коллективные товары услуги (другими словами, трансферты населению в натуральной форме): C = Ch + Cg, (32) где: Ch — расходы на конечное потребление домашних хозяйств, Cg — расходы на конечное потребление региональных государственных учреждений. В свою очередь расходы на конечное потребление региональных государственных учреждений включает расходы, понесенные за счёт внутрирегиональных доходов (индуцированного конечного потребления) и расходы, понесенные за счёт трансфертов, поступивших от федерального правительства: Cg = Cga + Cgr, где: Cga Cgr трансфертов федерального правительства, — конечное потребление регионального правительства за счёт региональных доходов. Таким образом, конечное потребление в целом включает в себя следующие элементы: C = Ch + Cga + Cgr (34) (33) — конечное потребление регионального правительства за счёт Инвестиционные расходы РЭС (показатель I) представлены как совокупность (регионального инвестиций всех институциональных секторов РЭС и правительства, предприятий нефинансового сектора домашних хозяйств), а также инвестиций из внешней среды (иностранных, инвестиций федерального правительства, других регионов страны): I = Iс + Ih + Ig + If + Ioc + Irf, где: Ih — инвестиции домашних хозяйств, Ic — инвестиции предприятий нефинансового сектора, Ig — инвестиции региональных органов власти, If — иностранные инвестиции, Ioc — инвестиции из остальной части страны, Irf — инвестиции федерального правительства. (35) В силу недостаточного отражения межрегионального взаимодействия в статистике, невозможно оценить объём привлекаемых инвестиций из других регионов страны, поэтому нами делается допущение о том, что инвестиции в Амурскую область из других регионов страны не поступают: Ioc = 0 (36) Аналогично предполагается, что домашние хозяйства не осуществляют инвестиционной деятельности: Ih = 0 (37) Подставим в формулу (24) выражения (29), (30), (31), (34) и (35) и получим новую запись баланса товарных ресурсов РЭС: VA + Mf + (Mr – Er) = Ch + Cga + Cgr + Ic + Ig + If + Irf + Ef (38) Отметим, что из перечисленных элементов баланса товаров и услуг: Cga, If, Irf, Ef — являются автономными экзогенными параметрами, отражающими взаимодействие РЭС с внешней средой;

Ch, Cgr, Ih, Ic, Ig — индуцированными переменными, зависящими от объёма ВРП, описывающими основные внутрисистемные хозяйственные связи по использованию ВРП;

Mf — переменной, с одной стороны, зависящей помимо ВРП, ещё и от Cga, If, Irf, а, с другой стороны, отражающей взаимодействие РЭС со средой. Как указывалось в разделе 1, индуцированные расходы определяются ростом доходов, и от них зависят. Эта связь описывается с помощью показателей предельной склонности к расходам разного типа (подраздел 1.3): При оценке индуцированных ch = Ch / VA, конечное потребление, Ch — прирост расходов на конечное потребление домашних хозяйств, VA — прирост ВРП.

переменных воспользуемся (39) этим показателем: где: ch — предельная склонность домашних хозяйств к расходам на Соответственно прирост конечного потребления домашних хозяйств будет определяться как: Ch = VA * ch Тогда конечное потребление: Ch1 = Ch0 + Ch, или Ch1 = Ch0 + VA * ch, t0, Ch1 — расходы на конечное потребление домашних хозяйств в период t1. Показатель предельной склонности регионального правительства к расходам на конечное потребление имеет вид: cgr = Cgr / VA, на конечного потребления, Cgr — прирост расходов на конечное потребление регионального правительства. Тогда, конечное рассчитывается как: потребление регионального правительства (44) (45) (43) где: cgr — предельная склонность регионального правительства к расходам (42) где: Ch0 — расходы на конечное потребление домашних хозяйств в период (41) (40) Cgr1 = Cgr0 + Cgr, или Cgr1 = Cgr0 + VA * cgr, где: Cgr0 — расходы на конечное потребление регионального правительства в период t0, r Cg 1 — расходы на конечное потребление регионального правительства в период t1. Аналогичным образом определим предельную склонность к внутрирегиональным инвестициям и их объём (46) и (47). Соответственно, мы исходим из предположения, что все внутрирегиональные инвестиции являются индуцированными: ic = Ic / VA, ig = Ig / VA, Ic1 = Ic0 + VA * ic, Ig1 = Ig0 + VA * ig, инвестициям, ig — предельная склонность регионального правительства к инвестициям, Ic — прирост инвестиций нефинансовых предприятий, Ig — прирост инвестиций регионального правительства, VA — прирост ВРП, Ic0 — инвестиции нефинансовых предприятий в t0, Ic1 — инвестиции нефинансовых предприятий в t1, Ig0 — инвестиции регионального правительства в t0, Ig1 — инвестиции регионального правительства в t1. Особенностью импорта является то, что помимо эндогенных величин, на него оказывают влияние автономные расходы: текущие и капитальные трансферты центрального правительства, иностранные инвестиции. Соответственно предельная склонность к импорту будет иметь вид: mf = Mf / (VA + If + Irf + Cga), Mf1 = Mf0 + (VA + If + Irf + Cga) * mf, где: mf — предельная склонность к импорту, Mf — прирост импорта, If — прирост иностранных инвестиций, Irf — прирост капитальных трансфертов федерального правительства, Cga — прирост текущих трансфертов федерального правительства, (46) (47) (48) (49) где: ic — предельная склонность нефинансовых предприятий к (50) (51) Mf0 — расходы на импорт в t0, Mf1 — расходы на импорт в t1. После подстановки выражений (41), (44), (48), (49) и (51) в тождество (38), баланс товарных ресурсов приобретает следующий вид: VA + (Mf0 + ( VA + If + Irf + Cga) * mf ) + (Mr – Er) = = (Ch0 + VA * ch) + (Ic0 + VA * ic) + (Ig0 + VA * ig) + + (Cgr0 + VA * cgr ) + Cga + If + Irf + Ef Перейдём к балансу доходов и расходов и охарактеризуем каждый его элемент (формула (22)). Левая сторона тождества отражает все полученные регионом доходы, а именно произведённую добавленную стоимость, а правая — показывает их дальнейшее использование, в т.ч. формирование за счёт институциональными секторами сбережений. Полученный институциональными производства: VA = Dh + Dg + Dc, где: Dh — доход домашних хозяйств, Dg — доход регионального правительства, Dc — доход предприятий нефинансового сектора. Полученный сектором домашних хозяйств доход используется на конечное потребление и сбережение: Dh = Ch + Sh, где: Sh — сбережения сектора домашних хозяйств. Доходы, полученные региональным правительством, используются на оказание индивидуальных и коллективных услуг населению, образующих конечное потребление регионального правительства;

на сбережение;

на текущие трансферты, передаваемые из региона федеральному правительству (подраздел 1.4): Dg = Cgr + Sg + Tr, (55) (54) (53) регионом секторами в доход распределяется с вкладом между факторов соответствии (52) где: Sg — сбережения регионального правительства, Tr — текущие трансферты переданные центральному правительству. Поскольку оплата труда наемным работникам и доходы собственников уже нашли свое отражение в доходах домашних хозяйств, то доходы, полученные предприятиями нефинансового сектора, используются только на образование сбережений (56): Dc = Sc, где: Sc — сбережения предприятий нефинансового сектора. Подставив в (22) значение (54), (55) и (56) получаем детализированный баланс вид: VA = Ch + Sh + Cgr + Sg + Tr + Sс (57) доходов и расходов региона, отражающий распределение и использование институциональными секторами ВДС. Он имеет следующий (56) Отметим, что все элементы тождества (57) являются эндогенными параметрами региональной подсистемы. Конечное потребление домашних хозяйств (Ch) и регионального правительства (Cgr) уже было оценено. С помощью показателя предельной склонности к потреблению дадим определение объёмам сбережений рассматриваемых секторов, а также текущим трансфертам, передаваемым региональными властями центральному правительству. Объём сбережений сектора домашних хозяйств определяется следующим образом: sh = VA * Sh, Sh1 = Sh0 + VA * sh, Sh — прирост сбережений домашних хозяйств, Sh0 — сбережения домашних хозяйств в t0, Sh1 — сбережения домашних хозяйств в t1. (58) (59) где: sh — предельная склонность к сбережению домашних хозяйств, Объёмы сбережений сектора региональных властей (60) (61) (62) (63) и сектора нефинансовых предприятий рассчитываются аналогичным образом: sg = Sg/ VA, Sg1 = Sg 0+ VA* sg, sc = Sc / VA, Sc1 = Sc0 + VA * sc, где: sg правительства, — предельная склонность к сбережению регионального Sg — прирост сбережений регионального правительства, Sg 0 — сбережения регионального правительства в t0, Sg 1 — сбережения регионального правительства в t1, sc — предельная склонность к сбережению предприятий нефинансового сектора, Sc — прирост сбережений предприятий нефинансового сектора, Sc0 — сбережения предприятий нефинансового сектора в t0, Sc1 — сбережения предприятий нефинансового сектора в t1. В отношении трансфертов делается предположение о неизменности налогового налоговых законодательства доходов между и сохранении пропорций распределения в от рамках объёма бюджетами разных центру, уровней зависит краткосрочного периода. В этом случае размер текущих трансфертов, перечисляемых регионом федеральному региональных доходов. Соответственно предельная склонность к расходам на текущие трансферты федеральному правительству и их объём рассчитываются по аналогии с предыдущими показателями: tr = VA / Tr, Tr1 = Tr0 + VA * tr, где: tr центральному правительству, (64) (65) — предельная склонность к передаче текущих трансфертов Tr — прирост текущих трансфертов переданных центральному правительству, Tr0 — текущие трансферты центральному правительству в t0, Tr1 — текущие трансфертов центральному правительству t1. Подставив значения (42), (45), (59), (61), (63) и (65) в выражение (57) получаем конечную запись баланса доходов и расходов: VA = (Ch0 + VA * ch) + (Cgr0 + VA * cgr ) + (Sh0 + VA * sh) + + (Sc0 + VA * sc ) + (Sg 0+ VA* sg ) + (Tr0 + VA * tr) (66) Дадим определение элементам регионального баланса капитала (23), отражающего инвестиционный процесс в РЭС. В качестве его ресурсной базы рассматриваются все региональные сбережения, а также полученные кредиты. В упрощённом виде располагаемые финансовые ресурсы используются на внутрирегиональные инвестиции и займы нерезидентам региона. Как было отмечено в подразделе 1.3, общее региональное сбережение включает в себя сбережения резидентов трёх институциональных секторов – нефинансовых правительства: S = Sc + S h + Sg (67) Дадим определение инвестиционного взаимодействия РЭС с внешней средой. На основании имеющейся статистической информации невозможно адекватно оценить отдельно полученные кредиты и выданные регионом займы. Поэтому их оценка производится в виде сальдо выданных и полученных финансовых ресурсов: L = Lp – Lv, (68) предприятий, домашних хозяйств и регионального где: L — сальдо полученных кредитов и выданных займов. Сальдо отражает общий результат взаимодействия региона с внешней средой, в т.ч. результат торговых операций, инвестиционного сотрудничества и сальдо переданных и полученных трансфертов.

Общий сальдированный результат перемещения финансовых ресурсов включает в себя результаты взаимодействие региона с остальной страной, с центральным правительством и остальным миром: L = Lr + Lf + Lrf, регионами страны, Lf — сальдо полученных кредитов и выданных займов остальному миру, Lrf — сальдо полученных кредитов и выданных займов федеральному правительству.

В рамках модели, взаимодействие области с другими регионами страны представлено обменом товарами и услугами, поэтому сальдо полученных (выданных) кредитов соответствует чистому экспорту или, точнее, отрицательному сальдо торговых операций региона с остальной страной. В связи с тем, что в соответствии с методикой Госкомстата деятельность финансового сектора не локализуется на региональном уровне, учёт межрегионального перетока капитала (в форме инвестиций и займов) в модели не производится: Lr = Er – Mr (70) Взаимодействие региона с остальным миром включает в себя торговое сотрудничество, а также привлечение областью иностранных инвестиций. Соответственно оценка сальдо полученных/выданных регионом остальному миру кредитов включает в себя следующие элементы: Lf = Ef – Mf + If Взаимодействие региона с федеральным (71) правительством (69) где: Lr — сальдо полученных кредитов и выданных займов другим предусматривает текущую финансовую помощь региону в форме текущих трансфертов региональному правительству, а также финансирования проектов, имеющих общенациональное значение, в обмен на перечисление части полученных на территории региона налогов, которая в соответствии с действующим законодательством является доходом федерального правительства. Таким образом, сальдо полученных (переданных) регионом центру кредитов имеет вид: Lrf = Cga – Tr + Irf (72) Подставив в тождество (23) значения из (35), (67), (69), (70) и (71) и приведя подобные члены, получим следующее выражение: Ic = Sc + Sh + Ef – Mf – (Mr – Er) + Cga – Tr (73) Подставив соответствующие значения из (51), (61), (63) и (65), имеем следующую форму записи баланса капитальных ресурсов региона: Ic = (Sh0 + VA * sh) + (Sc0 + VA * sc) + Ef - (Mf0 + (VA + + If + Irf + Cga) * mf ) – (Mr – Er) + Cga – (Tr0 + VA * tr) (74) Таким образом, общая запись трёх основных балансовых уравнений, отражающих основные пропорции процесса воспроизводства в условиях равновесия региональной экономической подсистемы, имеет вид: VA + (Mf0 + ( VA + If + Irf + Cga) * mf ) + (Mr – Er) = (Ch0 + + VA * ch) + (Ic0 + VA * ic) + (Ig0 + VA * ig) + (Cgr0 + VA * cgr ) + + Cga + If + Irf + Ef VA = (Ch0 + VA * ch) + (Cgr0 + VA * cgr ) + (Sh0 + VA * sh) + (Sc0 + + VA * sc ) + (Sg 0+ VA* sg ) + (Tr0 + VA * tr) Ic = (Sh0 + VA * sh) + (Sc0 + VA * sc) + Ef – (Mf0 + (VA + If + Irf + + Cga) * mf ) – (Mr – Er) + Cga – (Tr0 + VA * tr) В статическом блоке модели экономики региона возможна следующая запись балансовых уравнений, сформированная на основе МРС: OP + (Mf0 + (VA + If + Irf + Cga) * mf ) + (Mr – Er) = II + (Ch0 + VA * *ch) + (Cgr0 + VA * cgr ) + (Ic0 + VA * ic) + (Ig0 + VA * ig) + Cga + If + Irf + + Ef II + VA = OP Dh + (Cgr0 + VA * cgr ) + Cga = (Ch0 + VA * ch) + (Cgr0 + VA * cgr ) + Cga + (Sh0 + VA * sh) Dc = Sc0 + VA * sc Dg + Cga = (Cgr0 + VA * cgr ) + Cga + (Sg 0+ VA* sg ) + (Tr0 + VA * tr) (Sh0 + VA * sh) + (Sc0 + VA * sc ) + (Sg 0 + VA* sg ) + If +Irf = (Ic0 + VA * ic) + (Ig0 + VA * ig) + If + Irf + Lrf + Lr + Lf (Mr – Er) = - Lr (Tr0 + VA * tr) + Lrf = Cga + Irf ( VA + If + Irf + Cga) * mf + Lf = Ef + If Матричное представление статической части системы тождеств (в приложении Б) основано на принципах СНС и подходах к построению МРС, описанных в подразделе 1.4. Рассмотрим вторую, динамическую часть системы тождеств, отражающих влияние инвестиционной подсистемы на поведение РЭС. Поскольку в её основу было положено описанное выше допущение о совмещении двух типов коэффициентов расширения - мультипликатора автономных расходов и акселератора аддитивным путём, то общее тождество имеет следующий вид: VA1 = VA0 + VA a + VA m, где: VA1 — прогнозируемый ВРП, VA0 — ВРП, предшествующего периода, VA a — прирост производства в результате воздействия акселеративного эффекта индуцированных инвестиций, VA m — прирост производства в результате мультипликативного эффекта автономных расходов. Назовем VA a (75) первым блоком динамической части системы, описывающим изменение результатов функционирования РЭС, обусловленное влиянием внутрирегиональных индуцированных инвестиций. Для описания прироста дохода за счёт этого элемента расходов используем модель акселератора (подраздел 1.3, формула 18): VA = I * 1 / где: — акселератор, VA — прирост производства в результате увеличения индуцированных инвестиций, I — индуцированные инвестиции. Или в отраслевом разрезе (77): VAi = I i * 1 / i где: i — отраслевой акселератор, vai — прирост производства в i-ой отрасли в результате увеличения индуцированных инвестиций, Ii — индуцированные инвестиции в i-ую отрасль. Чтобы определить отдачу от инвестиций в каждой отдельной отрасли, используем отраслевой акселератор инвестиций: i = Ii0 / vai0 где: i — акселератор производства i-ой отрасли, vai0 — прирост производства в i-ой отрасли в результате акселеративного эффекта индуцированных инвестиций в период t0, Ii0 — индуцированные инвестиции в i-ую отрасль в период t0. Соответственно увеличение ВРП в результате (79) воздействия (78) (77) (76) индуцированных инвестиций будет иметь следующий вид: VAa1 = (Ii 1* vai0 / Ii0 ), инвестиций в период t1, VAi0 — прирост производства в i-ой отрасли в результате влияния индуцированных инвестиций в период t0, Ii1 — индуцированные инвестиции в i-ую отрасль в период t1, где: VAa1 — прирост производства в результате влияния индуцированных Ii0 — индуцированные инвестиции в i-ую отрасль в период t0. Параметр VA m в динамической части системы тождеств (формула 75) определим как второй блок динамической части модели, описывающий изменение поведения РЭС, обусловленное эффектами расширения, вызванными автономными расходами, в т.ч. автономными инвестициями. Этот тип расширения РЭС нашел отражение в соответствующем коэффициенте расширения, а именно мультипликаторе автономных расходов. Используя представленное в подразделе 1.3 определение кейнсианского мультипликатора автономных расходов (формула (16)), определим соответствующий (80) коэффициент расширения: xa0 = VA0 / ( E0 + If0 + Irf0 + Cga0), VA0 — прирост производства в период t0, E0 — прирост экспорта в период t0–1, If0 — прирост зарубежных инвестиций в период t0–1, Irf0 — прирост инвестиций федерального правительства в период t0–1, Cga0 — прирост текущих трансфертов федерального правительства в период t0–1;

Выражение, отражающее изменение результатов (81) РЭС при где: xa0 — мультипликатор автономных расходов в период t0, трансформации автономных расходов имеет следующий вид: VA1m = ( E1 + If1 + Irf1 + Cga1) * xa0, где: xa0 — мультипликатор автономных расходов в период t0, VA1m — прирост производства в результате мультипликативного эффекта автономных расходов в период t1, E1 — прирост экспорта в период t1-0, If1 — прирост зарубежных инвестиций в период t1-0, Irf1 — прирост инвестиций федерального правительства в период t1-0, Cga1 — прирост текущих трансфертов федерального правительства в период t1-0. Соединив два блока динамической части системы тождеств — формулы (79) и (81) — и, подставив их в (75), получим следующее выражение второй, динамической части системы тождеств, предлагаемой для оценки результатов функционирования РЭС на основе коэффициентов расширения: VA1 = VA0 + (Ii 1* vai0 / Ii0)+ ( E1 + If1 + Irf 1+ Cga1) * xa0 (82) Таким образом, в целом система тождеств, описывающая поведение РЭС на основе коэффициентов расширения, имеет вид: VA + (Mf0 + ( VA + If + Irf + Cga) * mf ) + (Mr – Er) = = (Ch0 + VA * ch) + (Ic0 + VA * ic) + (Ig0 + VA * ig) + (Cgr0 + + VA * cgr ) + Cga + If + Irf + Ef VA = (Ch0 + VA * ch) + (Cgr0 + VA * cgr ) + (Sh0 + VA * sh) + +(Sc0 + VA * sc ) + (Sg 0+ VA* sg ) + (Tr0 + VA * tr) Ic = (Sh0 + VA * sh) + (Sc0 + VA * sc) + Ef – (Mf0 + (VA + If + + Irf + Cga) * mf ) – (Mr – Er) + Trf – (Tr0 + VA * tr) VA1 = VA0 + (Ii 1* VAi0 / Ii0) + ( E1 + If1 + Irf 1+ Cga1) * * xa0 Динамиче ская часть Статичес кая часть Таким образом, сформированная система тождеств позволяет оценить прогнозные значения расширения РЭС в краткосрочном периоде на основе учёта и аддитивного совмещения двух типов коэффициентов расширения — мультипликатора автономных расходов и акселератора. В целом, модель работает в режиме ответа на вопрос «Что будет, если?» и позволяет оценить, к каким изменениям в результатах функционирования РЭС, может привести изменение объёма и структуры индуцированных инвестиций, а также спроса со стороны внешней для среды, т.е., насколько изменится ВРП под влиянием инвестиционного процесса. Соответственно, она даёт возможность для построения сценариев поведения РЭС при различной конъюнктуре и целях, установленных органами управления. Для подтверждения соответствия практике выдвинутых предположений о влиянии эффектов расширения на поведение РЭС, была проведена верификация предложенной системы тождеств путём ретроспективных расчётов показателей объёмов и структуры ВРП. Расчёты были выполнены для периода 2001 — 2003 гг., в течение которого в поведении инвесторов доминировала рыночная мотивация (таблицы 19 и 20). Более подробно расчёты представлены в приложении В. Сначала, фактическим. Поскольку отдача от инвестиций происходит не сразу, то существует временной лаг. Для расчёта прогнозных значений ВРП 2001 г. используется акселератор прошлого периода, т.е. рассчитанный для 2000 г. При его расчёте применяются данные об инвестициях, сделанных в 1999 г. Для сопоставимости данных, необходимо ВРП 2001 г. пересчитать в цены 1999 г. Таблица 19 — Сопоставление фактического и расчётного ВРП Амурской области за 2001 — 2003 гг., в млн. рублей Наименование показателей VA0 фактическое значение предыдущего периода VAm1 расчётный прирост VAa1 расчётный прирост VA1 расчётное VA1 фактическое VA1 фактическое – VA1 расчётное VA1 расчётное / VA1фактическое – 1 20012 21 856 7 071 1 303 30 231 26 116 –4 115 16% Годы 20023 31 443 –2 983 2 668 31 128 29 561 –1 567 5% 20034 36 715 1 018 1 790 39 522 38 061 –1 462 4% используя динамическую часть модели (формула 82), определим прогнозный ВРП соответствующего периода и сравним его с Примечания 1 Рассчитано по данным приложения В 2 В ценах 1999 г., 3 В ценах 2000 г., 4 В ценах 2001 г.

Как показали результаты проведённых расчётов, отклонения прогнозных значений РЭС от фактических сокращаются, по мере отмеченной в предыдущем разделе стабилизации мультипликаторов. Полученные прогнозные значения для 2002 — 2003 гг. отклоняются от фактического ВРП не более чем на 5%, т.е. на размер допустимого статистического расхождения. Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод о возможности применения динамической части модели при расчёте прогнозных значений ВРП. Используя первую (статическую) часть системы тождеств, рассчитаем распределение прогнозного дохода между элементами РЭС и сравним с фактическими данными (таблица 20). Таблица 20 — Относительное отклонение расчётных значений от фактических элементов структуры ВРП за 2001 — 2003 гг., в процентах Наименование показателей ВРП Конечное потребление расходы домашних хозяйств трансферты в натуральной форме Сбережения домашних хозяйств Сбережения регионального правительства Сбережения нефинансовых корпораций Инвестиции Текущие трансферты Импорт 2001 г.1 факт 26 116 17 587 13 010 4 577 4 573 189 5 071 11 084 1 369 459 прогноз отклонен ие 30 231 16% 18 632 13 878 4 754 8 992 66 4 100 11 957 1 114 –93 6% 7% 4% 97% –65% –19% 8% –19% –120% факт 29 561 21 466 14 949 6 517 4 911 328 4 144 7 953 1 629 537 2002 г.2 прогноз отклонен ие 31 128 5% 20 956 15 714 5 242 5 494 222 5 760 8 092 1 613 1 –2% 5% –20% 12% –32% 39% 2% –1% –100% факт 38 061 28 743 20 251 8 492 8 996 468 8 814 11 458 1 263 869 2003 г.3 прогноз отклонен ие 39 522 4% 26 241 19 633 6 608 6 988 258 8 072 12 902 2 052 6 –9% –3% –22% –22% –45% –8% 13% 63% –99% Примечания 1 Рассчитано по данным приложения С 2 В ценах 1999 г., 3 В ценах 2000 г., 4 В ценах 2001 г.

Как видно, наиболее близкими к фактическим показателям, практически в рамках статистического расхождения, является расчётные показатели конечного потребления, а именно расходы населения. Также достаточно высокая степень точности характерна для инвестиций в 2001 — 2002 гг. Проведённые ретроспективные расчёты показали, что применение предложенного подхода к оценке поведения РЭС на основе коэффициентов расширения, даёт достаточно достоверные прогнозные оценки основных макроэкономических агрегатов. Соответственно, этот подход может быть рекомендован к использованию для принятия управленческих решений в части управления инвестиционным процессом РЭС, ориентированных на экономический рост.

3.2 Разработка вариантов функционирования экономической системы на основе коэффициентов расширения региональной Используя предложенную в предыдущем подразделе систему тождеств, отражающую влияние инвестиционной подсистемы на поведение РЭС, оценим прогнозный результат функционирования Амурской области в краткосрочной перспективе. Официальные данные Амурстата о структуре ВДС в разрезе отраслей промышленности и экономики (в стоимостном измерении) за 2003 г. стали общедоступны в октябре 2004 г. Следовательно, в настоящее время мы можем использовать только их, а составление прогноза возможно только на 2004 г. Для решения этой задачи предлагается сформировать три типа вариантов функционирования РЭС — оптимистический, пессимистический и средний (реалистичный). Управляемой (зависимой) переменной в региональных системах, ориентированных на экономический рост, является ВРП, точнее прирост ВРП, что явствует из смоделированной системы тождеств. В качестве управляющих величин рассматривается автономные расходы, а также объем и отраслевая структура внутрирегиональных инвестиций.

К числу автономных расходов отнесены следующие: — экспорт, — трансферты федерального правительства, — иностранные инвестиции, — инвестиции федерального центра. Следовательно, основной задачей является определение прогнозных значений ВРП Амурской области, для чего сначала необходимо оценить величину указанных управляющих переменных, которые они могут принять в зависимости от варианта в прогнозный период. Соответственно, на первом этапе, где осуществляется оценка прироста ВРП Амурской области, задача разбивается на следующие шаги: 1) определение методов расчета прогнозных значений управляющих переменных, 2) расчёт значений управляющих переменных в соответствии с выбранным методом, 3) оценка прогнозных значений прироста автономных расходов;

4) расчёт значений мультипликатора автономных расходов (формула 80);

5) расчет прироста ВРП в результате изменения автономных расходов (формула 81);

6) определение значений отраслевых акселераторов (формула 78);

7) расчет отраслевых приростов ВРП в результате акселеративных эффектов (формула 76);

8) определение прироста ВРП в результате акселеративного эффекта путем суммирования отраслевых приростов (79);

9) определение прогнозных значений непосредственно ВРП путем суммирования его прогнозируемых приростов (82). При осуществлении прогнозных расчётов в качестве информационной базы воспользуемся матрицами региональных счетов (МРС), сформированными нами для Амурской области в текущих ценах (подразделах 2.2 и 2.3).

Предлагаемая модель предусматривает постоянство цен, а МРС построены в текущих ценах. Поэтому перед нами встает задача пересчёта всех используемых показателей из текущих в сопоставимые цены, решение которой аналогично принятому в подразделе 2.3. При этом все данные приводятся к ценам 2002 г., как наиболее раннего периода, за который используются данные (инвестиции и ВРП в разрезе отраслей экономики и промышленности для определения отраслевых акселераторов). Для выполнения первого шага, исследуем устойчивость автономных расходов, а именно экспорта, иностранных инвестиций, текущих трансфертов федерального правительства, инвестиций федерального правительства. Для этого рассчитаем их темпы роста к предыдущему периоду в ценах 1996 г. и оценим устойчивость с помощью показателя среднего квадратичного отклонения (Таблица 21). Таблица 21 — Исследование устойчивости изменения автономных расходов в 1996 —2003 гг. (в ценах 1996 г.) Показатели за период 1996 г. 1997 г. 1998 г. 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. Среднее квадратичное отклонение темпы роста автономных расходов к предыдущему периоду: текущие трансферты инвестиции иностранные экспорт федерального федерального инвестиции правительства правительства 73% 79% 105% 77% 116% 8% 245% 151% 88% 82% 75% 100% 111% 546% 72% 81% 108% 198% 135% 176% 117% 4% 166% 641% 107% 2504% 91% 48% 108% 312% 113% 125% 0,1 7,9 0,5 1, Как показал анализ, экспорт и текущие трансферты федерального правительства региону значительно более устойчивы, чем иностранные инвестиции и инвестиции федерального правительства. Поэтому для вариантных расчетов будем использовать по одному прогнозному значению экспорта и текущих трансфертов федерального правительства, которые определятся с высокой степенью вероятности. Для прогнозирования величины иностранных инвестиций и капитальных трансфертов федерального правительства региону будем рассматривать три варианта значений: лучший, худший РЭС и и средний, что соответствует подходу к вероятностному характеру стохастическому программированию. Поскольку межу автономными переменными и результирующим показателем (ВРП) существует в соответствии с формулой 82 прямая связь, то худшим вариантом развития является тот, при котором они принимают минимальное значение. И наоборот. В связи с тем, что все рассматриваемые переменные в нашей трактовке не могут принимать отрицательных значений, то наименьшим их значением является ноль. Из множества методов прогнозирования, предлагаемых статистикой, для оценки вариантов значений переменных были отобраны следующие: — оценка прогнозных значений путём анализа предшествующего динамического ряда и построения зависимости изменения значения переменной от временного периода (тренда). Необходимо отметить, что при исследовании динамического ряда может быть определено более чем одно выражение, описывающее изменение переменной во времени, с достаточно высокой точностью (коэффициент детерминации свыше 85%). В этом случае выбор конкретного значения осуществляется на основе представлений исследователя о развитии тех или иных процессов;

— использование данных о темпах изменения показателя в прошлом, либо на аналогичном объекте, например, в национальной экономике (РФ), либо целевое значение (отраслевой, удвоения ВВП и т.д.);

— определение средних значений прогнозных показателей как средней арифметической, гармонической и т.д. Приведённый перечень методов не является исчерпывающим, не все из них с одинаковым успехом могут быть применены при оценке будущих значений различных автономными переменных, поэтому конкретные также будут отбираться на основе суждений исследователя. Ретроспективный период, за который исследуются данные, в условиях трансформационных экономик определяется исходя из наличия информации об анализируемых процессах, экономического содержания исследуемой переменной, теоретического представления об её изменении в периоды разной экономической конъюнктуры. Перейдем к следующему шагу — расчёту значений управляющих переменных с учётом специфики каждой. Как указано выше, прогнозное значение экспорта определим как единственное. Поскольку в модели не принимается во внимание инфляция и курс валют, то при оценке экспорта исследовалось изменение его динамики не в рублевом, а в долларовом эквиваленте. Для расчетов воспользуемся двумя из перечисленных выше методов определения прогнозных значений — трендовым и методом средних темпов роста показателя в исследуемой РЭС. Использовались различные виды зависимостей (тренда), вид и оценка качества которых представлены функциями (1) — (3). Период исследования динамических рядов определен с 1998 г. по 2003 г. E1 = –0,0201*t4 + 0,0544*t3 + 1,1339*t2 + 0,9408*t + 47,518 R2 = 0.9932 E2 = 6,2898*t + 42,381 R2 = 0.988 E3 = 0,0932*t2 + 5,6376*t + 43,251 R2 = 0.9884 где: E — прогнозный объём экспорта, в долларах США;

R2 — величина достоверности аппроксимации. Соответственно, при использовании тренда (1) получаем следующий прогнозный результат экспорта:

(1) (2) (3) E1 = –0,0201*74 + 0,0544*73 + 1,1339*72 + 0,9408*7 + 47,518 = 80,1 (млн.USD) Приняв курс доллара 30,5 USD/RUB, получаем прогнозное значение экспорта в 2 402 млн. рублей. Аналогично рассчитаем ожидаемые значения экспорта и по другим трендам. По второму методу средний темп изменения объёма экспорта, рассчитываемый как средняя арифметическая темпов роста за 1999 — 2003 гг., составил 110%, следовательно, прогнозируемый объем экспорта 87,9 млн.USD. или 2 685 млн. рублей (в ценах 2002 г.). Прогнозные значения объёма экспорта в 2004 г., определенные в долларах с использованием разных методов, и пересчитанные в рубли, приведены в таблице 22. Таблица 22 — Оценка прогнозных значений экспорта в Амурской области в 2004 г.

Метод оценки Тренд E1 Экспорт, в млн. $ Экспорт, в млн. рублей 80,1 2 402 E2 86,4 2 540 E3 87,3 2 662 Средний темп изменения 87,9 2 Показатель Как видно из таблицы, использование тренда (1) дает сокращение прогнозного значения экспорта по сравнению с 2003 г. Однако в Амурской области сокращение экспорта не наблюдалось с 1998 г., и, с нашей точки зрения, нет предпосылок для прогнозирования сокращения экспорта из Амурской области. Кроме того, значение, полученное по тренду (1) существенно (на 7 %) отличается от значений, полученных при использовании других трендов и методов прогнозирования. Поэтому мы не будем использовать этот показатель в дальнейших расчетах. Остальные методы дали достаточно близкие друг к другу результаты. Поскольку значения достоверности аппроксимации выше для функции E3, то для дальнейших расчётов будем использовать эту величину, и прогнозное значение экспорта для Амурской области примем в размере 2 662 млн. рублей.

Аналогично определим единственное прогнозное значение текущих трансфертов федерального правительства Амурской области. Период исследования динамических рядов определен с 1999 г. по 2003 г. Нами были получены следующие выражения, описывающие изменение текущих трансфертов федерального правительства во времени за период с 1999 — 2003 гг. в ценах 1996 г. — тренды (4) — (7): Cga1 = 81,071*t4 – 976,13*t3 + 3992,8*t2 – 6148,2*t + 3656,8 R2 = 1 Cga2 = 611,59* t0,5438 R2 = 0,8994 Cga3 = –3,2807*t3 – 25,959*t2 + 453,28*t + 154,56 R2 = 0,8893 Cga4 = 512,76* Ln (t) + 590,26 R2 = 0,8694 где: Cga — текущие трансферты федерального правительства РЭС. Соответственно, при использовании тренда (4) получаем следующий прогнозный результат: Cga1 = 81,071*64 – 976,13*63 + 3992,8*62 – 6148,2*6 + 3656,8 = 4 732 (млн. руб.) Переведем полученное прогнозное знание текущих трансфертов (7) (6) (5) (4) федерального правительства из цен 1996 г. в цены 2002 г. Дефлятор ВРП за этот период составил 367%, тогда значение текущих трансфертов: 4 732 млн. рублей * 367% = 17 389 млн. рублей Аналогично рассчитаем ожидаемые значения текущих трансфертов федерального правительства и по другим трендам. Средние темпы роста текущих трансфертов в 1999 — 2003 гг. составляют 115%. Скорректировав значение показателя текущих трансфертов за 2003 г. на указанный темп роста, получим его прогнозную оценку в 2004 г. — 5 872 млн. рублей (в ценах 2002 г.). Сравнение полученных величин представлено в таблице 23:

Таблица 23 — Оценка прогнозных значений текущих трансфертов федерального правительства в Амурской области в 2004 г., в млн. рублей Метод оценки Тренд Cga1 Текущие трансферты федерального правительства 17 389 Cga2 5 954 Cga3 4 524 Cga4 5 545 Средний темп изменения 5 Показатель Наиболее высокое значение достоверности аппроксимации имеет Cga1, однако, оно дало результат в 3,4 раза превышающий максимум за исследуемый период, следовательно, использование этого значения видится некорректными. Из оставшихся величин наибольшее значение достоверности аппроксимации у Cga2, следовательно, прогнозная величина текущих трансфертов региону составит 5 954 млн. рублей в ценах 2002 г., что незначительно, на 1,5%, отличает его от среднего значения Отметим еще раз, что оценки двух других управляющих величин будем производить в трех значениях. Оценим прогнозную величину иностранных инвестиций. Также как и в отношении экспорта, динамика этой переменной проанализирована и сделаны оценки сначала в долларах США, которые затем переведены в рубли. В связи с тем, что поступление инвестиций в Амурскую область происходило крайне неравномерно во времени, то использование метода определения прогнозных величин на основании средних и темпов роста за предшествующий период, видится неприемлемым. Так, например, в 2002 г. темп роста иностранных инвестиций в Амурской области составил 25 раз. Однако столь высокое значение обусловлено тем, что в предшествующий период иностранные инвестиции в регион практически не поступали. Поэтому при определении прогнозных значений иностранных инвестиций использовался только трендовый метод, применение которого позволило получить следующие выражения:

If1 = –0,7844 *t4 + 10,437*t3 – 46,254*t2 + 79,675*t – 40,815 R2 = 1 If2 = 1,0241*t3 – 7,3675*t2 + 15,799*t – 6,9266 R2 = 0,9644 If3 = 2,7269*t – 2,6679 R2 = 0,5221 где: If — иностранные инвестиции, в долларах США.

(8) (9) (10) Тренды построены за период с 1999 — 2003 гг. по данным в USD. Период исследования динамических рядов определен аналогично предыдущему. Соответственно, при использовании тренда (8) получаем следующий прогнозный результат экспорта: If1 = –0,7844 *64 + 10,437*63 – 46,254*62 + 79,675*6 – 40,815 = 9,9 (млн. USD) В таблице 24 отражены прогнозные значения, рассчитанные в долларах на основании приведённых трендовых уравнений, и переведённые в рубли по курсу, использованному при расчёте экспорта. Таблица 24 — Оценка прогнозных значений иностранных инвестиций в Амурскую область в 2004 г.

Показатель If1 Иностранные инвестиции, в млн. $ Иностранные инвестиции, в млн. рублей 9,9 302 Тренд If2 43,8 1 337 If3 13,7 Отметим, что в 1991 — 2003 гг. максимальный размер иностранных инвестиций в Амурскую область не превышал 15,6 млн. долл. (в 2003 г.) [16]. Соответственно, полученное на основе трендового уравнения (9) значение иностранных инвестиций If2, превышает ранее зафиксированное максимальное значение этого показателя более чем в 2,8 раза. На наш взгляд, подобная активизация интереса иностранных инвесторов к субъекту РФ с низким инвестиционным потенциалом, как это было показано в подразделе 2.2, и соответственно маловероятной.

низким инвестиционным рейтингом [179] кажется Таким образом, для дальнейших расчётов в качестве прогнозной величины иностранных инвестиций принимается для среднего значения If1 (302 млн. рублей), для максимальной величины If3, составляющая 418 млн. рублей (в ценах 2002 г.). В качестве минимального прогнозного значения примем наименьшую за анализируемый период величину: в 2001 г. Амурская область получила только 0,2 млн. долларов инвестиций (или 6,1 млн. руб.). Оценим прогнозную величину инвестиции федерального правительства в Амурскую область. Как было отмечено во втором разделе, за исследуемый период их объём в значительной мере зависел от того, насколько интенсивно велось освоение трёх федеральных проектов. На долю этих проектов приходилась основная часть инвестиций, осуществляемых в регионе. Однако к началу 2004 г. федеральные стройки либо завершены, либо близки к завершению. Соответственно, можно предположить, что в 2004 г. будет наблюдаться сокращение федеральных инвестиций в регион. В связи с неравномерностью поступления этих инвестиций, а также завершением основных федеральных проектов на территории области, нами не будет применяться метод средних и максимальных темпов роста, т.к. государственное финансирование в меньшей степени связано с состоянием рыночной конъюнктуры, которая лишь косвенно влияет на объём правительственных инвестиций. Учитывая значительный вес крупных строек, использование трендового метода произведем для временного ряда, очищенного от инвестиций по этим стройкам. В качестве альтернативы используем тренд с учетом финансирования Бурейской ГЭС. Поскольку 1997 г. является наиболее отдалённым во времени периодом, за который, используя данные Амурстата, можно выделить распределение федеральных инвестиций по объектам, то используем тренд за 1997 — 2003 гг.

Для оценки минимального региону прогнозного нами были значения получены федеральных следующие капитальных трансфертов зависимости для этого потока инвестиций (без учёта финансирования Бурейской ГЭС). Тренды построены за период с 2001 — 2003 гг. в ценах 2002 г.: Irf11 = –208,73*t2 + 587,53*t + 1059,1 R =1 Irf2 = –247,37*t + 1754, 1 (11) (12) (13) R = 0,8082 Irf31 = 1887,5*e–0,2108*t R2 = 0,7982 — инвестиции федерального правительства.

где: Irf Соответственно, при использовании тренда (11) получаем следующий прогнозный результат: Irf11 = –208,73*42 + 587,53*4 + 1059,1 = 193 (млн. рублей) Аналогично рассчитаем ожидаемые значения текущих трансфертов федерального правительства и по другим трендам. Полученные на основании трендовых уравнений (11), (12), (13) прогнозные значения инвестиций федерального правительства представлены в таблице 25. Таблица 25 — Оценка минимальных прогнозных значений инвестиций федерального правительства в Амурской области в 2004 г., в млн. рублей Показатель Инвестиции федерального правительства Irf1 193 Тренд Irf2 2 127 Irf3 2 Используем тренд (13) для определения минимального размера инвестиций федерального центра, поскольку полученное по этому тренду прогнозное значение Irf3 будет отражать наименьшее сокращение исследуемого показателя по сравнению с предыдущим периодом, что составляет 2 257 млн. рублей в ценах 2002 г. Для определения прогнозного максимального значения объёма федеральных инвестиций построены зависимости на основании потоков инвестиций с учётом строительства Бурейской ГЭС. Тренды построены за период с 1997 — 2003 гг. в ценах 2002 г.: Irf12 = 4,8326*t6 – 88,925*t5 + 534,11*t4 – 861,86*t3 – 1959,9*t2 + + 6540,8*t – 3307,1 R2 = 1 Irf22 = –20,853 t4 + 291,05*t3 – 1063,4*t2 + 1293*t + 435,76 R2 = 0,9873 Irf32 = 1119,5*t – 1470,9 R2 = 0,8654 Irf42 = 390,55*e0,4147*t R2 = 0,8291 При использовании тренда (14) получаем следующее прогнозное значение инвестиций федерального правительства: Irf12 = 4,8326*86 – 88,925*85 + 534,11*84 – 861,86*83 – 1959,9*82 + 6540,8*8 – 3307,1 = 22 971 (млн. рублей) Полученные прогнозные величины для выбора максимального значения инвестиций федерального правительства в Амурскую область на 2004 г. приведены в таблице 26. Таблица 26 — Оценка максимальных прогнозных значений инвестиций федерального правительства в Амурской области в 2004 г., в млн. рублей Показатель Инвестиции федерального правительства Irf1 22 971 Irf2 6 326 Тренд Irf3 7 485 Irf4 10 (14) (15) (16) (17) Считаем, что исходя из окончания работ по автодороге «Амур» и завершения строительства Бурейской ГЭС, необходимым требованием к значению максимального объёма федеральных инвестиций в регион является то, что он должен быть меньше уровня 2003 г. — меньше 7 222 млн. рублей в ценах 2002 г. Этому требованию соответствует прогноз Irf2, рассчитанный на основе тренда (15) и составляющий 6 326 млн. рублей в ценах 2002 г. Среднее прогнозное значение капитальных трансфертов в Амурскую область в 2004 г. предлагается получить путём расчёта средней арифметической максимального и минимального прогнозных значений этого показателя. Результат — 4 292 млн. рублей в ценах 2002 г. Таким образом, прогнозные значения автономных расходов в ценах 2002 г. составляют следующие величины: — экспорт — 2 662 млн. рублей;

— текущие трансферты федерального правительства — 5 954 млн. рублей. Вариантные значения представлены в таблице 27: Таблица 27 — Прогнозные значения автономных расходов в 2004 г., в млн. рублей Наименование автономных расходов Иностранные инвестиции Инвестиции федерального правительства Минимальные значения 6,1 2 257 Средние значения 302 4 292 Максимальные значения 418 6 Поскольку две переменные величины (иностранные инвестиции, инвестиции федерального правительства) могут принимать по три прогнозных значения, то общая сумма автономных расходов принимает девять значений, т.е. мы исследуем исходы девяти вариантов. Для упрощения их представления автономные расходы сгруппированы в две группы. Первая включает сумму автономных расходов из-за рубежа (экспорт и иностранные инвестиции), вторая — расходы федерального правительства (сумма текущих и капитальных трансфертов).

Тогда матрица прогнозных значений по вариантам примет следующий вид, где в скобках указано буквенное наименование варианта по строке и столбцу, что будет использовано в дальнейшем представлении вариантов: Таблица 28 — Прогнозные значения автономных расходов на 2004 г. по вариантам, в млн. рублей Автономные расходы федерального правительства, в т.ч. текущие трансферты = 5 954, инвестиции по вариантам MIN = 2 257 (А) MID = 4 292 (B) MAX = 6 326 (C) Автономные расходы из-за рубежа, в т.ч. экспорт = 2 262, инвестиции по вариантам MIN = 6,1 (X) 10 879 12 914 14 948 MID = 302 (Y) 11 175 13 210 15 244 MAX = 418 (Z) 11 291 13 326 15 Для использования формулы (82) необходимо определить не просто прогнозную величину автономных расходов, а их прирост по отношению к предыдущему периоду, то есть выполнить следующий шаг в использовании динамической части модели. Прирост рассчитывается как разница между прогнозной суммой автономных расходов по каждому варианту и суммой автономных расходов предыдущего периода. Последняя составляет 17 542 млн. рублей (в ценах 2002 г.). Рассмотрим пример расчёта этого показателя, а именно рассчитаем прирост автономных расходов при минимальных значениях иностранных инвестиций и инвестиций федерального правительства (Таблица 29). Таблица 29 — Прирост прогнозных значений автономных расходов при минимальных значениях иностранных инвестиций и инвестиций федерального правительства в 2004 г., в млн. рублей Наименование показателя Экспорт Текущие трансферты федерального правительства Иностранные инвестиции Инвестиции федерального правительства Автономные расходы всего 2003 г. 2 436 5 106 477 9 523 17 542 2004 г. 2 662 5 954 6,1 2 257 10 879 2004 — 2003 гг. 227 848 –470 –7 265 –6 Используя прогнозные значения автономных расходов по вариантам из таблицы 28 и фактическую их величину (17 542 млн. рублей), составим таблицу приростов по указанным вариантам: Таблица 30 — Прогнозная оценка прироста автономных расходов в Амурской области в 2004 г., в млн. рублей Прирост автономных расходов федерального правительства, в т.ч. инвестиции по вариантам A B C Прирост автономных расходов из-за рубежа, в т.ч. инвестиций по вариантам X Y Z –6 662 –4 627 –2 593 –6 366 –4 331 –2 297 –6 250 –4 216 –2 Рассчитаем в соответствии с формулой (82) прирост ВРП вследствие мультипликативного эффекта, оказываемого приростом автономных расходов, т.е. выполним следующие, четвертый и пятый, шаги в использовании динамической части системы тождеств. Для этого умножим прогнозный прирост автономных расходов на значение мультипликатора автономных расходов за предыдущий период. Оценка мультипликатора автономных расходов производиться по формуле (80), расчёт этого показателя приведен в таблице 31. Таблица 31 — Расчёт мультипликатора автономных расходов за 2003 — 2002 гг., в млн. рублей (в ценах 2002 г.) Наименование показателя ВРП в 2003 г. ВРП в 2002 г. Прирост ВРП в 2003 — 2002 гг. Всего автономные расходы в 2003 г. Экспорт 2002 г. Иностранные инвестиции в 2002 г. Инвестиции федерального правительства в 2002 г. Текущие трансферты федерального правительства в 2002 г. Всего автономные расходы в 2002 г. Прирост автономных расходов в 2003 — 2002 гг. Мультипликатор автономных расходов 47 538 45 857 1 681 17 542 2 261 153 7 634 4 524 14 572 2 969 0, Рассмотрим пример расчёта прироста ВРП в результате мультипликативного влияния автономных расходов по формуле (82). Для этого умножим значение прироста автономных расходов –6 662 млн. рублей, приведенное в таблице 9, на значение мультипликатора автономных расходов 0,57, полученное в таблице 31. Произведение названных показателей составит –3 770 млн. рублей: –6 662 млн. рублей * 0,57 = –3 770 млн. рублей Результаты расчётов прироста ВРП при разных прогнозируемых приростах автономных расходов, приведены в таблице 32. Таблица 32 — Прогнозные значения приростов ВРП Амурской области от мультипликативного эффекта автономных расходов в 2004 г., в млн. рублей прирост ВРП, в т.ч.: при приросте автономных расходов при приросте автономных расходов из-за рубежа, федерального правительства, в т.ч. в т.ч. инвестиций по вариантам инвестиций по вариантам X Y Z –3 770 –2 619 –1 468 A –3 603 –2 452 –1 300 B –3 537 –2 386 –1 235 C Для выполнения следующих шагов, оценим эффект расширения РЭС в объёме ВРП 2004 г., обусловленный произведёнными в 2003 г. индуцированными инвестициями. Для этого, прежде всего, рассчитаем отраслевые акселераторы за 2003 г., в сопоставимых ценах 2002 г. (шестой шаг). При переводе из текущих цен в сопоставимые использовались отраслевые дефляторы отраслей экономики и промышленности. Рассмотрим пример расчета отраслевого акселератора. Так, в соответствии с формулой (78) акселератор топливной промышленности рассчитывался как частное инвестиций в топливную промышленность в 2002 г., в размере 18 млн. рублей и приросту ВДС этой отрасли за 2002 — 2003 гг. в размере 24 млн. рублей.

18 млн. рублей / (624 млн. рублей – 600 млн. рублей) = = 18 млн. рублей / 24 млн. рублей = 0,73 Полученный результат в размере 0,73 является коэффициентом расширения акселеративного типа для топливной промышленности. Это означает, что для прироста валового дохода в этой отрасли на 1 рубль, требуются инвестиции в размере 0,73 рубля. Результаты в таблице 33. Таблица 33 — Расчёт отраслевых акселераторов за 2003 — 2002 гг., в млн. рублей Наименование отрасли экономики и промышленности топливная машиностроение и металлообработка лесная и деревообрабатывающая производство строительных материалов пищевая строительство сельское хозяйство связь торговля и общественное питание Инвестиции в 2002 г. 18 3 15 7 17 193 83 42 73 ВДС в 2002 г. 600 200 563 297 347 5 534 5 600 454 5 718 ВДС в 2003 г. Прирост ВДС в 2003 Акселератор — 2002 гг. 624 24 0,73 305 549 298 390 7 029 4 256 567 6 004 105 -15 1 42 1 494 -1 344 113 286 0,02 – 11,39 0,41 0,13 – 0,37 0, расчетов отраслевых акселераторов, произведенные аналогично расчету акселератора топливной промышленности, представлены Также как в подразделе 2.3, при оценке коэффициентов расширения из нашего рассмотрения были исключены электроэнергетика, транспорт и цветная металлургия, поскольку в течение рассматриваемого периода в них осуществлялись инвестиции преимущественно автономные, а не индуцированные и зарубежные (инвестиции федерального правительства инвестиции). В 2003 г. в сельском хозяйстве, а также лесной и деревообрабатывающей промышленности наблюдался спад производства, соответственно акселеративного расширения не происходило.

Выполним седьмой шаг, рассчитаем по формуле (82) прирост ВРП в отраслевом разрезе в результате акселеративного расширения производства. Для примера рассмотрим для пророст производства ВДС в в топливной топливную промышленности, чего разделим инвестиции промышленность за 2003 г. в размере 22 млн. рублей (в ценах 2002 г.) на отраслевой коэффициент акселерации 0,73 (рассчитанный в таблице 12): 22 млн. рублей / 0,73 = 30 млн. рублей Сумма отраслевых приростов ВДС, рассчитанных аналогичным образом, даст нам оценку прироста ВРП (восьмой шаг) в результате акселератинвого эффекта (таблица 34). Таблица 34 — Расчёт прогнозируемого прироста ВРП в результате акселеративного роста производства в 2004 г., в млн. рублей Наименование отрасли экономики и промышленности Инвестиции в 2003 г. Акселератор 0,73 0,02 – 11,39 0,41 0,13 – 0,37 0,25 Прогнозируемый прирост ВДС в 2004 — 2003 гг. 30 551 0 1 39 586 0 655 519 2 топливная 22 машиностроение и 13 металлообработка лесная и 67 деревообрабатывающая производство строительных 9 материалов пищевая 16 строительство 76 сельское хозяйство 108 связь 243 торговля и общественное 132 питание Итого прирост ВРП Для оценки прогнозного значения ВРП Амурской области в 2004 г. (девятый шаг) сложим полученные прогнозные значения приростов ВРП в результате мультипликативного и акселеративного эффектов и значение ВРП за 2003 г. (все показатели в сопоставимых ценах). Например, к значению ВРП 2003 г. — 47 538 млн. рублей — прибавим прирост ВРП, полученный в результате мультипликативного влияния автономных расходов при условии минимальных значений иностранных инвестиций и инвестиций федерального правительства, в размере – 3 770 млн. рублей (Таблица 32) и прирост ВРП, полученный в результате акселеративного эффекта — 2 381 млн. рублей (таблица 34). Получим в результате прогнозное значение ВРП на 2004 г., а именно 46 148 млн. рублей. 47 538 млн. рублей – 3 770 млн. рублей + 2 381 млн. рублей = = 46 148 млн. рублей Варианты прогнозных значений ВРП в 2004 г., полученные на основе оценки коэффициентов расширения мультипликативного и акселеративного типов, приведены в Таблице 35. Таблица 35 — Прогнозные оценки ВРП в 2004 г. (в ценах 2002 г.), в млн. рублей Прогноз ВРП, в т.ч.: при приросте автономных расходов при приросте автономных расходов из-за рубежа, федерального правительства, в т.ч. в т.ч. инвестиций по вариантам инвестиций по вариантам X Y Z 46 148 47 299 48 451 A 46 316 47 467 48 618 B 46 381 47 532 48 684 C Проанализируем полученные прогнозные значения ВРП в 2004 г. по девяти сценариям. Отметим, что для преодоления отставания Амурской области от других регионов РФ, темпы роста производства должны превосходить среднероссийские. На сегодняшний день по прогнозам Минэкономразвития экономический рост в РФ в 2004 г. составит около 107,4%. Соответственно темпы роста экономики Амурской области должны быть выше этого значения, а ВРП должен превысить уровень в 51 255 млн. рублей (в ценах 2002 г.). Однако на основе проведённой нами оценки результатов функционирования Амурской области, ни в одном из рассмотренных сценариев РЭС не достигает таких результатов (таблица 36).

Таблица 36 — Прогнозные темпы роста ВРП в 2004 г. по сравнению с 2003 г., в процентах Прогнозные темпы роста ВРП, в т.ч.: при приросте автономных расходов при приросте автономных расходов из-за рубежа, федерального правительства, в т.ч. в т.ч. инвестиций по вариантам инвестиций по вариантам X Y Z 97,1 99,5 101,9 A 97,4 99,9 102,3 B 97,6 100,0 102,4 C Исходя из полученных прогнозных оценок размера ВРП Амурской области на 2004 г. и его приростов к предыдущему периоду, все полученные варианты разделены нами на две группы: — к первой группе отнесены варианты, где результатом функционирования РЭС Амурской области в 2004 г. будет сокращение ВРП по сравнению с 2003 г., что обусловлено предположением о неблагоприятной внешней конъюнктуре. Поэтому сюда включены такие, где предусматривался прогнозный минимум иностранных инвестиций в сочетании с минимальным размером инвестиций федерального правительства и др. аналогичные. — вторую группу формируют варианты, в рамках которых экономической системе Амурской области удаётся демонстрировать в 2004 г. рост ВРП в размере от 100,0% до 102,4%. Они предусматривают сочетание максимальных как иностранных инвестиций, так и инвестиций федерального правительства и другие. Однако даже во второй группе прогнозных вариантов, т.е. в условиях благоприятной внешней конъюнктуры, но при сохранении структуры инвестиций 2003 г., полученные оценки темпов роста ВРП оказываются ниже целевых значений. Таким образом, использование предложенной в подразделе 3.1 системы тождеств, отражающих влияние инвестиционной подсистемы на поведение РЭС, позволило сформировать сценарии развития экономики Амурской области. Оценка прогнозных результатов с помощью коэффициентов расширения показала, что при существующих параметрах инвестиционной подсистемы экономике региона вряд ли удастся достигнуть целевых значений роста и сократить отставание по основным макроэкономическим показателям от других регионов РФ.

3.3 Формирование методических рекомендаций по управлению инвестиционным процессом в региональной системе, ориентированной на экономический рост Проведённая в предыдущем подразделе оценка показала, что для увеличения темпов роста и достижения целевых значений расширения РЭС Амурской области при ограниченных инвестиционных ресурсах необходимо изменить параметры инвестиционной подсистемы, т.е. структуру ее реципиентов. Структура распределения инвестиционных ресурсов регионального правительства между отраслями производственной подсистемы РЭС является единственной из элементов инвестиционной подсистемы РЭС и упомянутых в подразделах 3.1 и 3.2 управляющих переменных, на которую региональное правительство может оказывать непосредственное влияние. Как было обосновано в 1 разделе, в целях ускорения роста РЭС используем коэффициенты расширения в качестве критерия выбора направлений, по которым распределяются инвестиционные ресурсы. Воспользуемся результатами расчётов коэффициентов расширения акселеративного типа, представленными в таблице 33. Как показывают эти расчёты, наиболее и высокий акселеративный Именно эти эффект отрасли отмечался могут в машиностроении строительстве. быть причислены к точкам роста РЭС и могут рассматриваться как отрасли приоритетного финансирования. Однако на их долю в 2003 г. приходилось менее 0,7% инвестиций в Амурской области. Используя предложенную в 3.1 динамическую часть системы тождеств, оценим возможные результаты функционирования РЭС Амурской области при условии изменения структуры инвестиций регионального правительства, где в качестве отраслей приоритетного инвестирования будут рассматриваться машиностроение и строительство. Рассмотрим три варианта перераспределения инвестиций регионального правительства. В первом случае, доля инвестиций в машиностроение и металлообработку увеличится на 0,5% (67 млн. руб. в ценах 2002 г.) и достигнет уровня 0,6% общего объёма региональных инвестиций. В рамках второго варианта доля инвестиций в машиностроение возрастает на 1% совокупных инвестиций РЭС. Третий вариант предусматривает одновременное увеличение на 0,5% инвестиций, как в машиностроение, так и в строительство. Во всех вариантах делается допущение о том, что одновременно с ростом инвестиций в отрасли с высокими коэффициентами расширения, произойдёт пропорциональное снижение инвестиций в отрасли промышленности и экономики, в которых не наблюдается акселеративных эффектов. Выполним расчеты, аналогичные произведенным в подразделе 3.2. на шагах семь, восемь, девять. Результаты расчётов представлены в таблице 37. Таблица 37 — Оценка ВРП Амурской области в 2004 г. (в ценах 2002 г.) Оценка ВРП при структуре инвестиций:

1 вариант Варианты автономных расходов базовый вариант (структура инвестиций 2003 г.) +0,5% машиностроение 2 вариант +1% машиностроение 3 вариант +0,5% строительство +0,5% машиностроение AX BX CX AY BY CY AZ BZ CZ млн. руб. 46 148 46 316 46 381 47 299 47 467 47 532 48 451 48 618 48 %2 97,1 97,4 97,6 99,5 99,9 100,0 101,9 102,3 102, млн. руб. 48 951 49 118 49 184 50 102 50 270 50 335 51 254 51 421 51 %2 103,0 103,3 103,5 105,4 105,7 105,9 107,8 108,2 108, млн. руб. 51 754 51 921 51 987 52 905 53 072 53 138 54 056 54 224 54 %2 108,9 109,2 109,4 111,3 111,6 111,8 113,7 114,1 114, млн. руб. 49 473 49 640 49 706 50 624 50 792 50 857 51 775 51 943 52 %2 104,1 104,4 104,6 106,5 106,8 107,0 108,9 109,3 109, Примечание — по сравнению с 2003 г.

В случае реализации первого варианта изменения структуры инвестиций только три из девяти сценариев соответственно дадут рост ВРП Амурской области выше целевого, третьего — четыре. При увеличении инвестиций в машиностроение на 1% (второй вариант), все сценарий будут удовлетворять целевому значению ВРП вне зависимости от состояния внешнеэкономической конъюнктуры. С нашей точки зрения, предлагаемая в подразделе 3.1. система тождеств может быть использована при решении управленческих задач двух типов. Во-первых, она может быть использована при формировании параметров инвестиционного процесса, которые обусловят формирование предпосылок для достижения РЭС целевых значений ВРП. Искомые параметры инвестиционного процесса определяются на основе анализа коэффициентов расширения. Пример решения подобной задачи приведён выше. Эта задача может быть несколько модифицирована с учётом распределительных эффектов, т.е. она может заключаться в определении объёма и структуры инвестиций, необходимых для достижения домашними хозяйствами либо региональным правительством целевого уровня доходов. Отметим, что от момента принятия управленческого решения до момента проявления его эффекта будет наблюдаться лаг в 2 года: в первом периоде принимается решение об изменении структуры отраслейреципиентов инвестиций, само изменение структуры инвестиций происходит в следующем периоде, оно обуславливает изменение (прирост) ВРП в третьем периоде. Второй тип задач, для решения которых может быть использована предложенная в подразделе 3.1. система тождеств, предполагает оценку ожидаемого в следующем периоде прироста ВРП, обусловленного уже осуществлёнными инвестициями. В этом случае региональное правительство уже не имеет возможности оказать воздействие на прирост объёма ВРП путем использования акселеративного эффекта, но ещё может откорректировать макроэкономические пропорции, в т.ч. долю сбережений и инвестиций в ВРП. Процесс применения предложенной системы тождеств был разбит на четыре этапа. Задачей первого этапа является определение региональным правительством как управляющей подсистемой РЭС целевых значений её роста в краткосрочном (1 — 2 года) периоде. Региональное правительство может их установить как в соответствии с рекомендациями или указаниями федерального правительства, так и на основе собственных представлений о необходимых темпах развития региона, закреплённых в таких документах, как программа регионального развития, региональный бюджет и т.п. Второй этап — подготовительный. Задачей этого этапа является формирование информационной базы для дальнейших расчётов. В его рамках осуществляется сбор первичной статистической информации, необходимой для оценки ретроспективных и прогнозных значений основных макроэкономических агрегатов РЭС. В соответствии с формулой 82 в 3.1., для оценки коэффициентов расширения, используются данные об основных макроэкономических агрегатах и ВРП минимум за два предшествующих периода и о размере автономных расходов, в т.ч. о размере экспорта и иностранных инвестиций в долларах США, о размере текущих и капитальных трансфертов федерального правительства в сопоставимых ценах, о курсе USD/RUB за соответствующий период. Для оценки коэффициентов расширения акселеративного типа, необходимы данные о размере произведённой добавленной стоимости в разрезе отраслей экономики и промышленности в прошлом и позапрошлом периодах в сопоставимых ценах, а также о размере индуцированных инвестиций в сопоставимых ценах, полученных отраслями в позапрошлом периоде. В качестве основного источника данных рассматриваются материалы Амурстата и Росстата, в т.ч. счёт производства, форма 5ДС, баланс доходов и расходов населения, данные внешней торговли, структура и объём инвестиций и другие данные, перечислены в подразделе 1.4. Для восполнения недостающей либо корректировки противоречивой информации предлагается формировать МРС, в соответствии с подходами, изложенными в подразделе 1.4. Также возможно (и желательно) привлечение дополнительной информации, которая позволила бы сделать выводы о тенденциях изменения макроэкономических показателей в будущих периодах. Источником такой информации могут быть инвестиционные соглашения с зарубежными партнерами, данные независимых исследований о состоянии и тенденциях развития РЭС и т.п. Так, например, принятие концепции среднесрочного развития РФ, а значит и формирование прогнозных консолидированных бюджетов на период до 3-х лет существенно упростит процедуру прогноза поступлений текущих трансфертов и инвестиций от федерального правительства в регион. При расчётах возникает необходимость в прогнозных оценках автономных расходов. Наиболее популярным методом прогнозирования является корреляционно-регрессионный анализ, для использования которого необходимы данные за ряд лет, в течение которых наблюдалась качественная однородность экономических процессов. Как было отмечено в подразделах 2.3 и 3.2, существуют трудности в оценке отраслевых акселераторов. Они связанны с тем, что с точки зрения экономической теории (как было указано в разделе 1), коэффициенты расширения акселеративного типа отражают взаимообусловленность роста внутрирегиональных доходов, спроса и индуцированных ими инвестиций. Однако не все инвестиции, осуществляемые в производственной подсистеме РЭС, обусловлены ростом ее доходов. Например, как показано в разделе 2, основная часть инвестиций в Амурскую область поступала от федерального правительства и не была вызвана ростом внутрирегионального спроса. Поскольку капитальные вложения федерального правительства не являются индуцированными инвестициями, они не участвуют в эффектах расширения акселеративного типа и должны быть исключены из расчётов. Поэтому, при подготовке информации для оценки акселераторов необходим анализ того, насколько инвестиции в те или иные отрасли действительно обусловлены внутрисистемным увеличением доходов и неудовлетворенным спросом, а также в какой степени задействованы уже существующие производственные мощности. Те отрасли, увеличение производства в которых было обусловлено автономными инвестициями, либо индуцированные инвестиции в которые не вызвали прироста производства, исключаются из расчётов приростов акселеративных эффектов. Также из расчёта следует исключить и те отрасли, которые не осуществляли инвестиций в исследуемый период. Собранные в рамках второго этапа данные является информационной базой для предварительных расчётов, производимых на третьем этапе. Содержанием третьего этапа является оценка прогнозных приростов ВРП в результате как мультипликативного, так и акселеративного расширения системы, и оценка показателей предельной склонности к расходам. Расчёт прироста производства, отражающего влияние внешней среды на РЭС, требует, в соответствии с формулой 82 в подразделе 3.1, оценки прогнозного прироста автономных расходов и коэффициента расширения автономных расходов в РЭС. Расчёт коэффициента расширения автономных расходов может быть произведён двумя способами. В первом случае сопоставляются фактические данные прошедшего года и предварительная (прогнозная) оценка текущего года, которая получена, например, путём экстраполяции данных за несколько прошедших месяцев на весь год. Во втором случае расчёт производится на основе данных прошлого и позапрошлого периодов.

В связи с низкой устойчивостью коэффициентов расширения, при их оценке предпочтение следует отдавать первому подходу, поскольку он предполагает использование наиболее близких по времени показателей. В случае низкой устойчивости того или иного элемента автономных расходов, могут быть использованы не одна, а несколько прогнозных оценок, описывающих основные ожидаемые траектории поведения этого элемента. На основе полученных прогнозных и ретроспективных данных рассчитываются приросты автономных расходов (формула 81 в подразделе 3.1). Для прирост определения автономных прогнозного расходов прироста на ВРП в результате выше мультипликативного эффекта автономных расходов полученный прогнозный умножается рассчитанный коэффициент расширения. Если в отношении одного или нескольких элементов автономных расходов использовалось несколько прогнозных значений, рассматриваются все возможные комбинации приростов ВРП (как это было показано в подразделе Оценка 3.2). Соответственно, ВРП в в ходе дальнейших эффектов расчётов расширения рассматриваются также не один, а несколько вариантов развития РЭС. прироста результате акселеративного типа осуществляется в соответствии с формулой (79) в подразделе 3.1. Как было отмечено выше, приросты добавленной стоимости рассчитываются по отраслям как произведение отраслевых акселераторов и отраслевых индуцированных инвестиций. Сумма приростов по отраслям даёт общее увеличение производства в РЭС как результат её акселеративного расширения. Для определения отраслевых акселераторов необходимо соотнести прирост добавленной стоимости отрасли текущего периода с индуцированными инвестициями прошлого периода. Еще раз отметим, что при расчёте коэффициента расширения акселеративного типа, также как при расчёте мультипликатора автономных расходов, встает вопрос о том, за какой период данные использовать. Как было показано в разделе 1 и подразделе 3.1, особенностью акселератора является то, что его влияние на производство проявляется в периоде, следующем за тем, в котором были осуществлены индуцированные инвестиции. Соответственно, для расчёта отраслевых акселераторов необходимо использовать либо инвестиции предшествующего периода и прогнозный прирост, вызванный ими в текущем периоде, либо инвестиции позапрошлого периода и прирост производства прошлого периода. С нашей точки зрения, так же как и в случае оценки мультипликатора, предпочтительней использовать предварительные данные о прогнозируемом приросте производства в текущем периоде, полученные путём экстраполяции, чем данные позапрошлого периода, поскольку спрос изменится в меньшей степени за несколько месяцев, чем за 2 года. Ключевым моментом при оценке прироста ВРП в результате акселеративного расширения является формирование отраслевой структуры индуцированных инвестиций как основного инструмента регулирования региональным правительством экономической активности в РЭС. Распределение инвестиций между отраслями в наибольшей степени должно ориентировать РЭС на рост, расширение, что достигается на практике путем нескольких итераций. При инвестициях первой итерации прогнозирование отраслевой структуры При инвестиций осуществляется на основании данных о предполагаемых основными хозяйствующими субъектами региона. следующих итерациях структура инвестиций корректируется в соответствии с величиной отраслевых коэффициентов расширения акселеративного типа. Расчёт показателя предельной склонности к расходам (формулы 39, 43, 46, 47, 50 и далее в подразделе в 3.1)., также как расчёт мультипликатора и акселераторов, может осуществляться как на основе фактических данных (о расходах и ВРП) предшествующего года и прогнозных данных текущего, так и на основе соответствующих данных двух предшествующих лет.

Задачей четвертого этапа является завершающая оценка прогнозного значения ВРП и сопоставление с целевым значением ВРП. Прогнозные приросты ВРП получают путём суммирования приростов от мультипликативного и акселеративного эффекта. Корректировка значения ВРП предыдущего периода на ожидаемые изменения, позволяет оценить прогнозные значения ВРП. Если во всех полученных вариантах прогнозное значение ВРП выше или равно целевому значению, то структура инвестиций не требует дальнейшей корректировки и дополнительного воздействия управляющей подсистемы. В этом случае следующим предельной шагом склонности является к оценка и макроэкономических агрегатов, определяемых либо путём умножения соответствующих показателей расходам прогнозного значения ВРП, либо с помощью балансового метода. Если полученные прогнозные значения ВРП оказались ниже целевого уровня, то необходимо вернуться к третьему этапу и пересмотреть отраслевую структуру инвестиций — увеличить инвестиции в отрасли, с наибольшими коэффициентами расширения и сократить их в отрасли не вызывающие эффекты расширения. После получения отраслевой структуры индуцированных инвестиций, которая создаст условия для достижения РЭС целевых значений роста, исследуются инструменты, которые позволят распределить инвестиционные ресурсы между отраслями заданным образом. Таким образом, по нашему мнению, предлагаемые методические рекомендации при их практическом использовании позволят региональным органам управления при ограниченных объемах инвестиций использовать их наилучшим образом, ориентируясь на повышение ВРП, т.е. на расширение, рост РЭС.

Выводы по разделу В качестве инструмента, способного оценить влияние инвестиционного процесса на расширение РЭС, предложена система тождеств, состоящая из двух частей — динамической и статической. Динамическая часть, основанная на использовании коэффициентов расширения двух типов (мультипликаторе автономных расходов и акселераторе), предполагает оценку изменения объёма ВРП в зависимости от прогнозируемых значений коэффициентов расширения. Статическая часть описывает взаимодействие инвестиционной подсистемы РЭС с её институциональной и производственной подсистемой с помощью макроэкономических тождеств, основанных на методике СНС. В целом, система тождеств позволяет оценить, к каким изменениям в результатах функционирования РЭС, может привести изменение объёма и структуры индуцированных и автономных инвестиций. Проведённые динамики РЭС ретроспективные даёт достоверные расчёты ВРП Амурской оценки области, основных подтвердили, что применение предложенного подхода к оценке краткосрочной прогнозные макроэкономических агрегатов. Соответственно, предложенный подход может быть рекомендован к использованию при принятии решений в области управления инвестиционным процессом РЭС в целях её роста. Разработанные варианты, описывающие влияние инвестиционной подсистемы на рост ВРП, различаются по прогнозным значениям объёма иностранных инвестиций и инвестиций федерального правительства. Вариантные расчёты позволяют утверждать, что при существующих параметрах инвестиционной подсистемы, экономике региона не удастся достигнуть целевых значений роста в 7% в год и сократить отставание от других регионов РФ. Для достижения более высоких темпов роста РЭС Амурской области необходимо изменить структуру распределения инвестиционных ресурсов между отраслями-реципиентами инвестиций.

По проведённым расчётам, наиболее высокие акселеративные эффекты наблюдались в отраслях машиностроения и строительстве, на долю которых приходилось менее 0,7% инвестиций в 2003 г. В работе рассмотрены прогнозные значения результатов функционирования РЭС при трёх вариантах перераспределения инвестиций. В первом случае, доля инвестиций в машиностроение и металлообработку была увеличена на 0,5% региональных инвестиций, во втором — на 1%, третий вариант предусматривает одновременное увеличение на 0,5% инвестиций, как в машиностроение, так и в строительство. В случае реализации первого варианта изменения структуры инвестиций, три сценария из девяти исследованных дают рост ВРП, превышающий целевой показатель, третьего варианта — четыре сценария. При увеличении инвестиций в машиностроение на 1%, все сценарии будут удовлетворять целевому значению ВРП. Использование в качестве инструментов определения инвестиционных приоритетов коэффициентов расширения, позволяет региональному правительству при тех же объёмах инвестиций достигать более значительного увеличения ВРП, т.е. роста экономики. Обобщение полученных результатов позволило описать порядок применения механизма определения инвестиционных приоритетов и оценки результатов их влияния на динамику производства при управлении РЭС в целях её роста, который может быть рекомендован для использования в качестве инструмента краткосрочного прогноза при управлении инвестиционным процессом для повышения эффективности использования ограниченных ресурсов и формировании программ развития региона в целях его роста.

Pages:     | 1 || 3 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.