Инвестиционная стратегия

    Анализ  экономической ситуации и инвестиционного процесса в 2005 - 2007 гг.

    Отрасли ТЭК и, в первую очередь, нефте- и газодобывающая промышленность, имеют широкие экспортные возможности и вытекающие отсюда преимущества в формировании источников финансирования инвестиций.

    Усиление топливно-сырьевой направленности российской экономики в результате роста объема инвестиций. В экспортоориентированных топливных и сырьевых отраслях было сосредоточено свыше 70% сальдированного финансового результата промышленности, их деятельность характеризовалась высокой рентабельностью. Если в 2005 г. инвестиции в экспортоориентированные отрасли (нефтяную, газовую, деревообрабатывающую промышленность) и отрасли внутреннего спроса (электроэнергетику, машиностроение, промышленность строительных материалов) были почти равны, то в 2007 г. инвестиции в экспорто-ориентированные отрасли увеличились в 2,2 раза, тогда как объем инвестиций в отрасли внутреннего спроса практически не изменился Соответственно доля первых отраслей в общем объеме инвестиций возросла с 13,7% в 2005г. до 22,2% в 2007 г., а доля вторых снизилась с 13,4% до 9,9%. Несмотря на то, что в последние два года обозначилось некоторое повышение доли инвестиций в обрабатывающий сектор экономики, она остается недостаточной. При сложившейся возрастной, технологической и воспроизводственной структуре основного капитала низкие темпы инвестирования отраслей обрабатывающей промышленности являются фактором, тормозящим темпы экономического роста.

    Необходимо  учитывать, что все еще существуют довольно значительные возможности  малокапиталоемкого пути развития отдельных  предприятий и производств. Опережающее  выбытие в процессе инвестиционного кризиса активной части основных фондов привело к появлению свободных или плохо используемых производственных площадей с готовой инфраструктурой, источниками снабжения топливом и энергией, подъездными путями. У предприятий накопился значительный объем морально устаревшего и физически изношенного оборудования. Сохранились возможности улучшения использования существующих производственных площадей в результате списания устаревшего оборудования и повышения коэффициента сменности. В целом перечисленные возможности представляют широкую область либо для прямого пополнения парка оборудования, либо для использования наиболее эффективного типа воспроизводства основных фондов - технического перевооружения, которое требует в 2-3 раза меньших капитальных вложений по сравнению с новым строительством и расширением существующих предприятий.

    Особенности сложившегося инвестиционного процесса в значительной степени определяют основные направления предстоящего периода. Инвестиционная политика должна стимулировать только те направления, которые способствуют повышению технического уровня производственного аппарата, улучшению его структуры, а именно: 
 

• рост инвестиций в обрабатывающую промышленность, прежде всего в высокотехнологичные производства, обеспечивающие высокую норму прибавочной стоимости, конкурентоспособность российского труда на внутреннем и внешнем рынках;
• увеличение объемов инвестиций с высоким инновационным наполнением, что позволит удовлетворить растущие потребности в оборудовании высокого технического уровня;
• расширение инвестиций в модернизацию отечественного машиностроения с тем, чтобы уже в предстоящем периоде была создана база широкомасштабного обновления производственного аппарата России.

    Проведенный экономический анализ, а также  исследование возможностей использования существующей статистической информации позволили установить набор объясняющих переменных и форму связи для построения отраслевых моделей инвестиционного процесса, т. е. осуществить спецификацию модели. В число рассматриваемых факторов включены, наряду с приростом выпуска валовой продукции, финансовые ресурсы инвестирования отрасли (сумма сальдированного финансового результата и амортизационных отчислений), темпы инфляции в инвестиционной сфере (индексы роста цен производителей в строительстве для соответствующей отрасли). Включение в качестве фактора, наряду с приростом выпуска продукции, ее объема представляется важным для выделения в инвестиционных функциях поддерживающих инвестиций (наиболее очевидно включение такого фактора для добывающих отраслей). В принципе в ряде отраслей (в основном сырьевых) со значительной долей экспорта в инвестиционных функциях вместо фактора прироста производства может использоваться показатель прироста экспорта и валовой выпуск может заменяться на показатель экспорта.

    В ряде отраслей промышленности имеет место определенный резерв производственных мощностей (ПМ), который может способствовать росту производства в отраслях без привлечения дополнительных капитальных вложений. Новым элементом при построении инвестиционных функций является то, что в качестве фактора были учтены отраслевые коэффициенты использования ПМ, рассчитанные в ИНП РАН. Балансы ПМ составляются в Госкомстате РФ по 370-380 видам укрупненных промышленных производств (производство стали, готового проката, легковых автомобилей, грузовых вагонов и т. п.) в натуральном выражении. Чтобы перейти к расчетам в разрезе укрупненных отраслей, в Институте макроэкономических исследований Минэкономразвития России была разработана методика, основанная на приведении всех натуральных показателей ПМ в единый стоимостной масштаб экономических измерений для сопоставимости друг с другом. Интегральные оценки производственных мощностей рассчитываются как сумма взвешенных в сопоставимых ценах мощностей по производствам. В качестве весов применяются стоимостные оценки мощностного потенциала по видам производства продукции.

    Для расчетов использовались объемные показатели не в фактических, а в неизменных ценах.

    Моделирование осуществляется на основе использования линейных функций. Круг отраслей промышленности на данном этапе расчетов ограничивался наличием необходимой информации по всему набору объясняющих переменных. Этот круг включает восемь отраслей: угольную промышленность, черную металлургию, машиностроение и металлобработку, химическую промышленность, промышленность строительных материалов, лесную и деревообрабатывающую, а также легкую и пищевую промышленность. Расчеты параметров инвестиционных функций для других отраслей промышленности не проводились из-за отсутствия возможности построения данных по коэффициенту использования ПМ.

    Часть объясняющих переменных, а именно, объемы валовой продукции, ее приросты, может включаться в уравнения  с лагом 1-2 года. Однако надо отметить, что использование такого рода переменных в основном не приводило к улучшению статистических характеристик уравнений и описания динамики отраслевых капитальных вложений, а главное - к существенному изменению результатов прогноза. Можно предполагать, что это связано с тем, что инвестиции осуществлялись главным образом в быстро реализуемые и быстро окупающиеся проекты, т. е. капитальные вложения связаны в основном с приростом продукции данного года.

    В расчетах используются уравнения, включающие фиктивную переменную, если в динамике показателей отрасли имели место "скачки". В частности, это было характерно, по понятным причинам, для показателя финансовых ресурсов в 2005 г. В ряде случаев эта процедура способствовала улучшению описания отраслевой динамики капитальных вложений, хотя оно не было столь значительным.

    В результате исследования была получена следующая общая форма уравнений  для инвестиционных функций:

    Yi = f (Xi, Xi, Ri, Mi, Ii)

    где Yi - объемы капитальных вложений в отрасли в ценах 2007 г.; 
Хi и Xi - соответственно приросты и объемы валовой продукции в сопоставимых ценах; 
Ri - финансовые ресурсы инвестирования отрасли (сумма прибыли и амортизационных отчислений), пересчитанные в сопоставимый вид; 
Мi - коэффициент использования производственных мощностей; 
Ii - темпы инфляции в инвестиционной сфере.

    Рассчитывались  одно-, двух-, трех- и четырехфакторные уравнения с разным набором переменных, включая расчеты уравнений с  лаговой и фиктивной переменной. В связи с небольшим числом наблюдений (14 точек) количество одновременно включаемых факторов ограничивалось.

    Хотя  рассматриваемый период, как показывает экономический анализ, характеризуется  определенной неоднородностью, опять  же из-за ограниченного числа наблюдений не представлялось возможным строить  уравнения с разбивкой на более  короткие периоды, для которых характерна похожая экономическая ситуация и условия инвестирования.

    По  каждой отрасли было рассчитано до 40 уровней. Отбор уравнений для прогноза осуществляется в несколько этапов.

    На  первом этапе из всех просчитанных уравнений выбирались уравнения с наилучшими статистическими характеристиками. Рассчитывались следующие статистические характеристики: R2 - коэффициент детерминации, так называемая F-статистика и Si - среднеквадратические отклонения оценок параметров (j = l...m).

    В основе расчета коэффициента детерминации лежит расчет коэффициента множественной корреляции R:

    где n - число наблюдений; 
уi - фактические значения функции; 
у - среднее значение функции за исследуемый период; 
уi - расчетные значения функции.

    Чем теснее данные примыкают к линии  регрессии, тем больше эта величина. Если линия регрессии полностью описывает зависимую переменную, то R = 1, в противном случае R < 1.

    F-статистика - это величина, характеризующая  значимость регрессии в целом  и представляющая общую проверку  коэффициентов регрессии:

    где S2 - оценка дисперсии ошибок уравнения; 
S - оценка среднеквадратического отклонения ошибок уравнения.

    здесь т - число параметров уравнения, (n-m) - число степеней свободы.

    На  основе оценки среднеквадратического  отклонения ошибок уравнения S рассчитываются среднеквадратические отклонения оценок параметров (Si). Эти оценки дают возможность получить так называемые t-статистики для параметров, показывающие во сколько раз параметр больше своей ошибки и характеризующие их значимость (существенность).

    Полученные  уравнения анализировались также  с точки зрения содержательной интерпретации (имеется в виду устойчивость параметров и знаки при объясняющих переменных). Так, очевидно, что при показателях  валовой продукции и финансовых ресурсов должен быть положительный знак, при параметре инфляции - знак минус. При коэффициенте использования мощности были получены в уравнениях как положительные, так и отрицательные знаки. И тот и другой может быть обоснован. В таком случае выбор уравнения основывался лишь на учете качества статистических характеристик.

    Следующий этап отбора уравнений предполагает оценку свойств уравнения в постпрогнозном периоде - расчет объема капитальных  вложений для последних 2-3 лет отчетного периода . Таким образом, из уравнений, отобранных на первом этапе, в дальнейшем рассматривались лишь те, которые давали для этих лет объемы капитальных вложений, наиболее близкие к соответствующим статистическим данным за эти годы. Если постпрогноз позволяет получить достаточно близкую аппроксимацию фактических значений капитальных вложений, то можно предполагать, что задача построения некоторой достаточно общей модели формирования инвестиций в рассматриваемой отрасли достигнута.

    Соответствующие уравнения по восьми перечисленным  выше отраслям в дальнейшем использовались в прогнозных расчетах объемов капитальных вложений (как правило, 2-4 уравнения для каждой отрасли). Ниже в качестве примера приведены регрессионные уравнения для трех отраслей, отобранные для разработки прогноза, с их статистическими характеристиками (в скобках под значениями оценок параметров даются среднеквадратические отклонения для этих оценок).

    Машиностроение  и металлообработка:

    1) Y = - 6125,2 + 119,464 Х3 + 0,0946 Х6, R2 = 0,84, F= 27,2;

            (3804,7)    (209)     (0,053)

    2) Y = - 5275,2 + 0,0289 X2 + 178,3 X3 + 0,083 X6,

            (4207,8)   (0,05)     (239,5)    (0,059)

                                                                     R2 = 0,85, F = 17; 

    Черная  металлургия:

    1) Y = 9 - 5716,8 X1 - 0,058 Х2 + 96,5 X3 + 0,242 X6,

          (901,3)(3247,9)   (0,037)   (46,06)    (0,073)

                                                                      R2 = 0,97, F = 65,7;

    2) Y= - 1434,9 - 0,09651 X2 + 133,5 X3 + 0,1188 X6,

            (414,6)  (0,033)      (45,5)     (0,022)

                                                                      R2 = 0,96, F = 70,2;

    3) Y = 961,9 - 8693,5 X1 + 109,8 X3 + 0,294 X6

           (414,6)  (0,033)    (45,5)     (0,022)

                                                                      R2 = 0,96, F = 75,2. 

    Промышленность  строительных материалов:

    1) Y = -1184,3 - 1432,7 X1 + 0,186 X6,      R2 = 0,951, F = 97;

           (275,8)   (2420,7)   (0,057)

    2) Y = - 1110,7 - 2414,9 X1 + 0,064 X2 + 0,215 X6

            (242,8)   (2161,9)   (0,031)     (0,051)

                                                                      R2 = 0,966, F = 86,7

    3) Y= - 1002.6 - 2343,01 X1 + 0,064 X2 + 86,2 X3 + 0,201 X6,

           (491,5)   (2300,5)     (0,033)    (334,3)   (0,076)

                                                                      R2 = 0,967, F = 58,3;

    4) Y = -1136 + 0,057 X2 + 127,4 X3 + 0,141 X6,

           (474,7) (0,032)    (332,5)    (0,048)

                                                                      R2 = 0,96, F = 78,1.

    Среднесрочный прогноз объемов  инвестиций по отраслям до 2010 г.

    Существенным  моментом прогноза объемов инвестиций на основе полученных уравнений является разработка на среднесрочную перспективу  прогнозных оценок факторов, определяющих объемы инвестиций. Значения экзогенных переменных до 2010 г. по финансовым ресурсам, валовой продукции и инфляции в инвестиционной сфере задавались на основе прогнозных оценок соответствующих показателей Министерства экономического развития и торговли России , а также прогнозных разработок ИНП РАН . Наибольшие трудности были связаны с обоснованием прогнозных оценок коэффициента использования производственных мощностей. На этом следует остановиться подробнее.

    Очевидно, что стартовые условия инвестиционно-фондового  обеспечения экономического роста в перспективном периоде в значительной степени зависят от того, в какой степени сохранились к его началу резервы неиспользуемых производственных мощностей. Несмотря на повышение загрузки производственных мощностей в 2005-2007 гг. резервы роста производства за счет неиспользуемых мощностей остаются значительными, особенно в обрабатывающей промышленности. Формальные оценки потенциального роста, рассчитанные в предположении, что производственные мощности могут быть вовлечены в производство с коэффициентом использования 90%, составляли на начало 2007 г. для химической промышленности 1,8 раза, машиностроения - 2,1 раза, деревообрабатывающей промышленности - 1,4 раза, промышленности строительных материалов - 2 раза, легкой промышленности - 2,3 раза, пищевой - 2 раза. В угольной промышленности может быть обеспечен рост на 8 %, черной металлургии - на 15%, однако следует учитывать, что в металлургии практически полностью исчерпаны резервы некапиталоемкого роста рудной базы, производства кокса и чугуна.

    Безусловно, не все производственные мощности могут  быть вовлечены в производство. Значительная часть их не может обеспечить удовлетворительное качество продукции, связана с ресурсозатратными  технологиями. Но обоснованных оценок состояния производственного аппарата в настоящее время не существует. Имеющиеся экспертные оценки возможностей роста производства за счет повышения уровня использования производственных мощностей, как правило, не полностью учитывают влияющие на рост факторы и недооценивают этот резерв.

    Для корректировки приведенных выше формальных оценок и учета реального  состояния производственных мощностей  был использован подход, основанный на анализе механизма аренды мощностей. Исследование позволило придти к  выводу, что предприятия, сдающие  мощности в аренду, регистрируют их по формальным, исходным оценкам, тогда как арендаторы в отчетности отражают реальное использование мощностей. Разрыв между этими двумя оценками составляет в различных отраслях от 30 до 40%. Соответствующие показатели были использованы для отражения реальных возможностей вовлечения незадействованных мощностей в производство. Скорректированные таким образом оценки потенциала неиспользуемых мощностей предполагают возможный рост производства в химической промышленности в 1,4 раза, машиностроении - в 1,6 раза, деревообрабатывающей промышленности - в 1,3 раза, промышленности строительных материалов - в 1,7 раза, легкой промышленности - в 1,9 раза, пищевой - в 1,7 раза. Необходимо подчеркнуть, что выполненные расчеты основывались на гипотезе о том, что в перспективном периоде в первую очередь будет выбывать та часть производственных мощностей, которые нельзя использовать из-за их неконкурентоспособности.

    Ниже  в таблице приводятся результаты постпрогноза на 2005 - 2007 гг. по всем рассматриваемым отраслям, а также прогнозные оценки динамики капитальных вложений до 2010 г., полученные на основе отобранных уравнений. 
 
 
 
 

    Результаты  постпрогноза и оценки динамики капитальных  вложений до 2010 г.

    Полученные  результаты позволяют сделать вывод  о том, что для обеспечения  устойчивого роста и технического перевооружения объем инвестиций в  основной капитал в 2010 г. по сравнению с 2005 г. необходимо увеличить в машиностроении, по крайней мере, в 6,2 раза, химической промышленности - в 3,3 раза, промышленности строительных материалов - в 4 раза, лесной промышленности - в 2,8 раза, черной металлургии - в 2,1 раза.

    Отметим, что представленные прогнозные результаты по рассматриваемым отраслям согласуются с прогнозными расчетами общего объема капитальных вложений на период до 2010 г. и в целом соответствуют общим экономическим представлениям о целесообразных изменениях в динамике отраслевых объемов и структуры капитальных вложений. Это позволяет сделать вывод, что рассчитанные инвестиционные функции могут быть использованы как для самостоятельного прогноза, так и для их встраивания в макроэкономические и межотраслевые прогнозные модели.