Диссертация: Исследование влияния финансовой инфраструктуры регионов на показатели регионального инвестиционного климата

Таблица 22

Результаты оценки моделей Ареллано-Бонда и Бланделла-Бонда

Robust standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Обратимся к сводной таблице 22, в которой представлены результаты оценивания моделей Ареллано-Бонда и Бланделла-Бонда, инструменты которых валидны (с коррекцией на гетероскедастичность).

Лаг инвестиций в основной капитал оказывает положительное значимое влияние на текущий уровень, и оценки не демонстрируют чувствительность к изменению метода. Интересующий нас коэффициент при индексе финансовой инфраструктуры положительно влияет на инвестиционную привлекательность, согласно результатам оценки модели Ареллано-Бонда (одношаговой и двухшаговой). Однако, его влияние пропадает в модели Бланделла-Бонда, что можно объяснить большим количеством инструментальных переменных, образованных лагами инвестиций в основной капитал и лагами разностей этого ряда. Вероятнее всего, это привело к обесцениванию влияния финансового развития.

Таким образом, оценка динамической модели продемонстрировала наличие инерционности инвестиционного процесса, подтверждая гипотезу №3. При этом для всей выборки положительное влияние финансовой инфраструктуры осталось значимым в модели Ареллано-Бонда, что подтверждает основную гипотезу исследования.

Заключение

Изучение факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность регионов, и оценка направления, а также степени этого воздействия - актуальная задача современной экономической политики. В последнее время появилось немало отечественных работ, предлагающих различные методики оценки и состав показателей. При таком значительном разнообразии единой рекомендуемой методологии пока еще не существует.

Между тем, в научной литературе последнего десятилетия отмечается возрастание роли финансового развития в привлечении реальных инвестиций. Зарубежные авторы приводят доказательства положительного влияния финансовой инфраструктуры на основе оценки эконометрических моделей. Статьи отечественных исследователей в большинстве своем носят теоретический или описательный характер. Наблюдаемый недостаток эмпирических работ с применением эконометрического моделирования в особенности критичен, если учитывать сильную социально-экономическую дифференциацию субъектов РФ и обусловленную этим необходимость в проведении адресной политики в отношении регионов.

В ходе практической части исследования были сформированы интегральные показатели, отражающие разные стороны общего явления -инвестиционной привлекательности территории. Система весов внутри каждого индекса определена с помощью метода главных компонент, то есть, статистически обоснована. Наиболее интересующий нас фактор, отражающий влияние финансовой инфраструктуры, включил в себя показатели числа кредитных организаций в регионе, величину их прибыли и активов, а также объем выданных предприятиям кредитов.

Принимая во внимание сильную разнородность российских региональных данных, следует признать стандартные методы панельного регрессионного анализа неприемлемыми. Наиболее адекватной моделью была признана иерархическая (Mixed-effect). С ее помощью были получены оценки коэффициентов при индексе финансовой инфраструктуры, учитывающие индивидуальные ненаблюдаемые эффекты региона или кластера (федерального округа или сектора, характеризующего преобладающий тип производства).

Результаты проведенного исследования подтверждают гипотезу о положительном влиянии финансовой инфраструктуры на инвестиционную привлекательность только в региональном разрезе. При оценке модели с индивидуальным эффектом округа получаемые коэффициенты продемонстрировали незначимость. Иными словами, субъекты РФ, входящие в один федеральный округ, сильно отличаются друг от друга экономически, и подобное административное деление в некоторой степени искусственно, что соответствует изначальным предположениям.

Коэффициент при индексе финансовой инфраструктуры, специфичный для каждой группы по типу производственной деятельности, оказался значимым только для диверсифицированного сектора. Несмотря на то, что такая кластеризация в большей степени экономически обоснована, различия регионов не позволяют отследить значимое влияние этого фактора по укрупненным группам. В связи с этим, требуется учитывать индивидуальные особенности регионов РФ и получать оценки коэффициента финансовой инфраструктуры отдельно для каждого объекта.

Эффект от развития финансовой инфраструктуры продемонстрировал значимость также и в динамической модели Ареллано-Бонда. Результаты подтверждают гипотезу о том, что влияние инвестиций проявляется с некоторым временным лагом. Поскольку введение лага не обесценивает эффект от финансового развития, можно считать, что этот фактор действительно играет важную роль в повышении инвестиционной привлекательности в современных условиях.

Результаты проведенного исследования и сделанные выводы могут быть использованы и расширены в дальнейших региональных панельных исследованиях. В частности, большой практический интерес имеет включение дополнительных компонентов инвестиционной привлекательности, например, характеризующих правовые аспекты: наличие механизмов защиты вложений, юридические условия инвестирования и т.д. Кроме того, предложенная методология может найти применение в исследовании иных вопросов, где региональные различия представляют существенную проблему.

Список использованной литературы

1. Авдокушин Е.Ф. Международная финансовая инфраструктура: необходимость настройки // Фундаментальные и прикладные исследования кооперативного сектора экономики. 2012. №5. С. 78-83.

2. Алексеев В.Н. Финансовая инфраструктура и ее элементы: концептуальный подход. - Финансовый журнал / Financial journal. - №1. - 2013.

3. Алексеев В.Н. Формирование инвестиционного проекта и оценка его эффективности. 2017.

4. Бакитжанов, А., Филин С. Инвестиционная привлекательность региона: методические подходы и оценка / А.Бакитжанов, С.Филин // Инвестиции в России. - 2001. - № 5. - С. 11-20.

5. Боди 3., Мертон Р. Финансы. -- М.: Вильямс, 2007.

6. Валинурова Л.С. Организация инвестиционной деятельности в отраслях промышленности: монография. М.: Палеотип, 2008. С. 80.

7. Ворошилова И.В., Родин Д.Я. Финансовый рынок как источник развития инвестиционного потенциала региональной экономики // Финансы и кредит. - 2008. - №19(307). - С. 53.

8. Голева О.И. К вопросу о финансовой инфраструктуре региона / Успехи современного естествознания. - 2007. - №12 (часть 3) - с.61-62.

9. Гришина И., Шахназаров А., Ройзман И. Комплексная оценка инвестиционной привлекательности и инвестиционной активности российских регионов: методика определения и анализ взаимосвязей // Инвестиции в России. 2001 № 4 С. 5-16.

10. Иванова Т.Б. Финансовая инфраструктура: особенности становления и развития в современной России. М.: Изд-во РАГС, 2004. 196 с.

11. Князев А.В. Проблемы развития финансовой инфраструктуры региона / Социально-экономические явления и процессы. - 2010. - №5 (021).

12. Котуков А.А. К вопросу исследования понятия «инвестиционный климат» // Проблемы современной экономики. 2008. № 4 (28).

13. Литвинова В.В. Инвестиционная привлекательность и инвестиционный климат региона: монография. М.: Финансовый университет, 2013. 116 с. ISBN 978-5-7942-1035-4.

14. Локтева Е.Ю. Роль финансовой инфраструктуры в формировании инвестиционной привлекательности территории / Творчество молодых ученых. - 2011.

15. Малиновская О. В., Скобелева И. П., Бровкина А. В. Финансы. -- М.: ИНФРА-М, 2012.

16. Маркеева А.С., Исследование влияния факторов финансовой инфраструктуры на экономическое развитие регионов РФ, КР, ФЭН НИУ ВШЭ, 2019 (на правах рукописи).

17. Минфин России: Мониторинг и оценка уровня финансовой грамотности и защиты прав потребителей [Электронный ресурс] URL: https://www.minfin.ru/ru/om/fingram/directions/evaluation/ (Дата обращения 15.03.2020).

18. Рейтинговое агентство «Эксперт РА». [Электронный ресурс] URL: http://www.raexpert.ru (дата обращения: 10.12.2020).

19. Ройзман И. Современная и перспективная типология инвестиционного климата российских регионов // Инвестиции в России. 2006. № 3. С. 9-11.

20. Савина А.Е. Роль деривативов в возникновении и развитии мирового финансового кризиса // Известия СПбГУЭФ. -№ 5. - С. 153-156.

21. Сайт ЦБ РФ (Раздел «Региональная статистика»). [Электронный ресурс] URL: https://www.cbr.ru/Region/ (Дата обращения 12.09.2019)

22. Сартыков С.П. Развитие финансовой инфраструктуры региона. Абакан: Изд-во ХГУ им. Н.Ф. Катанова, 1996.

23. Сачук Т.В. Территориальный маркетинг. СПб.: Питер, 2009. С. 192-193.

24. Сборники «Регионы России. Социально-экономические показатели» за 2010-2017 гг. [Электронный ресурс] URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/regional_statistics/ (Дата обращения 12.09.2019)

25. Указ Президента РФ от 16 января 2017 г. №13 «Об утверждении Основ государственной политики регионального развития Российской Федерации на период до 2025 года». [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_210967/. (Дата обращения 15.11.2019).

26. Финансово-кредитный энциклопедический словарь / под общ. ред. А.Г. Грязновой. М.: Финансы и статистика, 2002. С. 359.

27. Хмара Е.Г. Финансовая инфраструктура: понятие, классификация, элементы // Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2015. №2. С. 26-29.

28. Хуршудян Ш.Г. Типология регионов РФ по структуре ВРП как фактору энергоемкости экономики: методические аспекты. / Ш. Г. Хуршудян // Вестник Волгоградского государственного университета. Сер. 3, Экон. Экол. - 2016. - № 3 (36). - С. 66-78.

29. Alem, M., & Townsend, R. M. (2014). An evaluation of financial institutions: Impact on consumption and investment using panel data and the theory of risk-bearing. Journal of econometrics, 183(1), 91-103.

30. Arellano, M., and S. Bond. 1991. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies 58: 277-297.

31. Benhabib, J., & Spiegel, M. M. (2000). The role of financial development in growth and investment. Journal of economic growth, 5(4), 341-360.

32. Demidenko, E. 2004. Mixed Models: Theory and Applications. Hoboken, NJ: Wiley.

33. Fowowe, B. (2011). Financial sector reforms and private investment in Sub-Saharan African countries. Journal of Economic Development, 36(3), 79-97.

34. Hassan, O. M. (2015). The Impact of Monetary Policy on Private Capital Formation in Nigeria. Journal of Empirical Economics, 4(3), 138-153.

35. Huang, Y. (2011). Private investment and financial development in a globalized world. Empirical Economics, 41(1), 43-56.

36. Misati, R. N., & Nyamongo, E. M. (2011). Financial development and private investment in Sub-Saharan Africa. Journal of Economics and Business, 63(2), 139-151.

37. Muyambiri, B., & Odhiambo, N. M. (2016). The Impact of financial development on investment in Botswana: an ARDL-Bounds testing approach. Unisa Economic Research Working Paper Series, Working Paper 08/2016, 1-29.

38. Ndikumana, L. (2000). Financial determinants of domestic investment in Sub-Saharan Africa: Evidence from panel data. World Development, 28(2), 381-400.

39. Odhiambo, N. M. (2010). Finance-investment-growth nexus in South Africa: an ARDL-bounds testing procedure. Economic Change and Restructuring, 43, 205-219.

40. Schich, S., & Pelgrin, F. (2002). Financial development and investment: panel data evidence for OECD countries from 1970 to 1997. Applied Economics Letters, 9(1), 1-7.

41. Uзan, O., & Цztьrk, Ц. (2011). Financial determinants of investment for Turkey. Journal of Economic and Social Studies, 1(1), 83-110.

42. Windmeijer, F. 2005. A finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimators. Journal of Econometrics 126: 25-51.

Приложение 1

Корелляционная матрица переменных

Приложение 2

Диаграммы рассеивания

Приложение 3

Изменение инвестиций в основной капитал по регионам, % ВРП

Приложение 4

Различия в значении индексов по объектам

Приложение 5

Оценка модели Бланделла-Бонда

Результаты оценки без учета гетероскедастичности