Экономические и политические факторы, влияющие на привлечение прямых инвестиций в экономику субъектов Российской Федерации

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ РЕГИОНОВ РОССИИ: ЛИДЕРЫ И АУТСАЙДЕРЫ

.1 Инвестиционное неравенство российских регионов в 2000-х гг.

.2 Существующие индексы измерения инвестиционного потенциала российских регионов

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОБОСНОВАНИЯ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ ДЕМОКРАТИИ И ИНВЕСТИЦИЙ

.1 Влияние структурных особенностей политического пространства на привлечение прямых инвестиций и демократию

2.2 Деятельность политических акторов как основная причина инвестиционного роста и демократического развития

ГЛАВА 3. СООТНОШЕНИЕ СИЛЫ ВЛИЯНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ И УРОВНЯ ДЕМОКРАТИЧНОСТИ НА ПРИВЛЕЧЕНИЕ ИНВЕСТИЦИЙ В ЭКОНОМИКУ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ

.1 Гипотезы и переменные

.2 Факторный анализ

.3 Моделирование структурными уравнениями

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

По оценкам Росстата за 2009 год региональные экономики привлекли прямых инвестиций в основной капитал на общую сумму в 8 триллионов рублей. Около 1/3 доли от всей суммы инвестиций досталась всего шести регионам-лидерам. Это Москва, Московская область, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа, Краснодарский край и Республика Саха. Приблизительно такой же объем прямых инвестиций был привлечен в экономику 60 регионов, находящихся в нижней части таблицы. При этом в самой группе «аутсайдеров» размер инвестиций варьируется от 100 миллиардов рублей в Республике Дагестан до 4 миллиардов рублей в Республике Тыва. Чем вызвано такое неравномерное распределение средств? Почему размер инвестиций в экономику Калужской области больше размера инвестиций в Орловской области более чем в 2 раза, несмотря на то, что области находятся в одном федеральном округе и имеют общую границу?

Рисунок 1. Распределение инвестиций в основной капитал региональных экономик (2009 год).

Источник: Росстат.

В современной науке размер и темпы роста инвестиций в экономику территории являются одними из главных показателей ее развития. Инвестиции в широком смысле - это долгосрочные вложения капитала в экономику. Чаще всего в исследовательской литературе встречается деление инвестиций на прямые и портфельные. «Прямые инвестиции являются вложениями в конкретные производства. Они способствуют развитию региональной экономики за счет вложений в деятельность предприятий. Портфельные инвестиции являются вложениями в ценные бумаги». В данной работе будут рассматриваться только прямые инвестиции в региональную экономику.

Важность прямых инвестиций заключается в их прямой связи с экономическим развитием. Больший объем прямых инвестиций означает создание новых или модернизацию старых предприятий, создание новых рабочих мест.

Степень научной разработанности проблемы. Долгое время исследование развития территорий оставалось прерогативой экономической и географической наук. Одним из первых авторов, работавшим с проблематикой экономического роста, является экономист Альфред Маршалл. Ряд идей А. Маршалла до сих пор используется в современных теориях новой экономической географии. Им была установлена и доказана экономия производства от масштаба. А. Маршалл также показал, что «местоположение предприятия почти всегда играет большую роль в определении размеров внешней экономии, которую оно может получить».

В XX веке территориальное развитие в основном описывалось с использованием терминов экономической географии: локализация, агломерации, экономические районы и др. Работы экономических географов середины XX века, к примеру “Economic Geography” С. Дикена (S. Dicken), содержат в себе большое количество различных карт, справочной информации и объясняют темпы экономического развития исходя из географического положения, наличия природных ресурсов, экономической специализации территории и специфики торговых отношений. Все географические работы того времени так или иначе объясняли закономерности территориального распределения различных явлений.

Новая экономическая география, возникшая на рубеже 1980-х и 1990-х, серьезно расширила исследовательское поле. Ее появление связано с работами П. Кругмана, А. Венаблеса и М. Фуджиты. Значение приобрели состав населения, миграция и другие факторы, которые ранее практически не рассматривались «старой» экономической географией. В основном модели этого направления теоретические, а их доказательство осуществляется путем использования математических методов.

Существенным недостатком новой экономической географии является редкое включение в модели политических факторов, влияющих на экономическое развитие и привлечение инвестиций. Если политические факторы и учитываются, то они играют роль второстепенных и сдерживающих. Например, В. Хендерсон (V. Henderson) и Р. Беккер (R. Becker) говорят о конфликтах местных властей с частными застройщиками, которые не дают городской агломерации расширяться.

В политической науке проблематика экономического развития государств и территорий рассматривается в нескольких аспектах. Первый из них - это представление территории как политического пространства с наличием центра и периферии. Такая модель имеет связь с экономическим подходом, но объяснение доминирования центра может объясняться не только экономическими и политическими причинами, но и, как показывает С. Роккан, социокультурными.

Второй аспект связан с изучением роли политических факторов в инвестиционном и экономическом развитии государств и территорий. Огромное количество книг и статей опубликовано о влиянии экономического роста на демократию и наоборот. В первом случае речь идет о теориях политического транзита, определяющих инвестиционное развитие в качестве необходимого предварительного условия для экономического роста и начала процесса демократизации. Примерно с 1980-х годов данное направление почти исчезло с научного поля, но отдельные статьи появлялись и позже.

Статьи о влиянии демократии на инвестиции и экономический рост можно разделить на три группы. Авторы первой группы говорят о прямом влиянии демократии на экономический рост, используя помимо статистики математические модели. Более многочисленная вторая группа считает влияние демократии опосредованным. Демократия влияет на экономическую свободу, что привлекает инвесторов, не боящихся за судьбу своих вложений, что благотворно сказывается на притоке прямых инвестиций и экономическом росте в целом. Наконец, стоит отметить и критиков теории. Демократия, по их мнению, либо не влияет на инвестиционное и экономическое развития, либо проигрывает авторитарной модели роста. В качестве примера в ранних работах описываются истории успеха Южной Кореи, Сингапура, в поздних - Китая.

Кроме того в центре внимания у политологов находится поиск зависимости от назначаемости/выборности руководства регионов государств и их экономическими успехами. Некоторые ученые считают, что экономическому развитию способствует назначение руководства регионов, что подтверждает пример все того же Китая. Другие говорят о преимуществе и необходимости регионального института выборов.

Наша логика исходит из понимания многофакторности развития регионов. Мы не можем отвергать доказанное влияние географических факторов на привлечение инвестиций, но в тоже время мы заявляем о необходимости учета политических факторов. В России инвестиционная поляризация субъектов объяснима не только с точки зрения функционирования формальных и неформальных политических институтов, но и административно-территориальной структурой и (как и во всех государствах) наличием центров и периферии.

Объект исследования: российская региональная инвестиционная политика.

Предмет исследования: экономические и политические факторы, влияющие на привлечение прямых инвестиций в экономику субъектов Российской Федерации.

Исследовательский вопрос: «В какой степени экономические факторы могут влиять на привлечение инвестиций в экономику российских регионов в сравнении с уровнем демократичности региональных институтов?»

Цель: объяснить разницу в привлечении инвестиций в региональные экономики в период с 2003 по 2009 гг. экономическими и политическими факторами.

Задачи исследования:

.        Выделить особенности распределения прямых инвестиций в экономику российских регионов в 2000-е годы.

.        Показать различные способы измерения условий привлечения прямых инвестиций в экономику субъектов Российской Федерации.

.        Описать основные теоретические подходы, объясняющие причины инвестиционного роста.

.        Определить зависимость размера инвестиций в основной капитал российских регионов от других факторов с помощью факторного анализа и моделирования структурными уравнениями (SEM).

.        Оценить влияние экономических факторов и демократичности институтов на приток прямых инвестиций.

Выдвигаемые гипотезы:

1) Существуют причинно-следственные связи между уровнем демократичности региональных институтов и привлечением прямых инвестиций в экономику регионов.

) Инвестиционное развитие территории определятся особенностями политического пространства (центр-периферийными отношениями) и экономической географии.

Методы и теоретические подходы. В исследовании регионального инвестиционного развития независимо от подходов той или иной научной дисциплины основным является вопрос о причинности происходящих социальных изменений на территории. Социальные изменения охватывают настолько широкий спектр проблем, насколько разнообразны сами социальные науки. Но основных причин социальных изменений можно выделить две: действия акторов и влияние структурных факторов.

Успешные стратегии отдельных политиков и групп влияния позволяют претворять в жизнь ключевые реформы, которые приводят к социальным изменениям. Такое объяснение применялось для объяснения природы демократических транзитов. Действия акторов приводили не только к началу процесса транзита, но также являлись одной из причин демократической консолидации, связанной с принятием демократических институтов и практик политическими элитами и гражданским обществом. При всем этом какие-либо экономические предпосылки территории для перехода к демократии не являются обязательными, хотя и могут помочь процессу демократизации.

Неоинституционализм рационального выбора видит политику в виде серии коллективных действий политических акторов. В ходе взаимодействия между собой, акторы создают формальные и неформальные политические институты государства, работа которых в свою очередь определяет вектор политических и социальных изменений. Выбор в пользу того или иного института зависит от баланса сил различных политических элит - при существовании доминирующего актора именно он определяет вектор развития. Какие бы то ни было экономические, культурные, географические предпосылки территории не важны. Акторы могут просто ими пренебречь.

Говоря об изменениях структуры, мы подразумеваем масштабные сдвиги в устройстве общества. Эти процессы протекают не только революционным, но и эволюционным путем, что согласно теории модернизации приводит к созданию новых структур, благотворно влияющих на устойчивость общественной системы.

Как пишут Р. Инглхарт и К. Вельцель, «утверждение демократии - не просто результат изощренного торга в кругах элит». Это результат изменения ценностных ориентаций населения в ходе социально-экономического развития. Социальные изменения, смена культурных норм становятся возможными за счет появления новых технологий, изменению характера экономики территории и экономического роста. Причины разницы культур стран первого и третьего миров кроются в различной динамике экономического роста. Важно также отметить, что процесс социальных изменений с точки зрения теории модернизации носит нелинейный характер.

Кроме того существует мнение о том, что социальные изменения оказываются во многом предопределены сложившейся структурой политического пространства территории. А развитие центр-периферийных отношений оказывает влияние на принятие политических решений.

На примере нашего исследования мы хотим выявить причинность таких социальных изменений как инвестиционное развитие территорий российских регионов. С помощью методов регрессионного анализа, факторного анализа и моделирования структурными уравнениями мы сможем определить степень влияния структурных факторов в виде особенностей политического и географического пространства и ряда социально-экономических параметров на рост инвестиций. С другой стороны будет оцениваться влияние региональных политических институтов, работа которых существенно отличается в разных регионах, что может быть объяснено основными положениями теории неоиституционализма рационального выбора.

Основным научным методом в работе выступает факторный анализ. Его использование логично при исследовании многопараметрических объектов. В факторном анализе процесс оценивания можно рассматривать как процесс, состоящий из двух стадий: определения необходимого числа факторов для объяснения корреляции между переменными и оценка значений членов выборки с помощью регрессионного анализа. Модель линейной регрессии позволит нам оценить значение зависимых переменных при известном значении независимых переменных (в нашем случае факторных нагрузок). Разность между истинным значением и моделированным называют стандартной ошибкой регрессии. Чем больше эта величина, тем хуже качество полученной модели.

Моделирование структурными уравнениями (Structural Equation Modeling, SEM) дает возможность находить причинно-следственные связи между различными показателями и измерять их силу. Одним из преимуществ метода «является возможность построения латентных переменных (скрытых, непосредственно не измеряемых, но оцениваемых в модели с помощью нескольких измеренных величин). Здесь методы факторного, регрессионного и дисперсионного анализа выступают как частные случаи SEM и получают свое естественное развитие и объедение».

Обзор литературы. Источниковой базой выступают научные труды дисциплин, изучающих проблемы регионального развития. Источники согласно нашей теоретической модели можно разделить на две группы. Первую из них составляют работы, базирующиеся на теориях о структурном влиянии на социальные изменения. Главным образом необходимо отметить работы И. Валлерстайна, С. Липсета, С. Роккана, Р. Инглхарта и К. Вельцеля. Влияние особенностей структуры территории раскрывается в теориях новой экономической географии. Здесь основными источниками являются работы П. Кругмана, сборники теоретических статей по проблематике научной дисциплины. Стоит отметить статью Д. Изотова, в которой автор проделал большую работу по сбору и классификации теоретических моделей новой экономической географии.

Вторая группа работ - это научные исследования, объясняющие причины социальных изменений действиями политических акторов. В первую очередь это теории демократии и демократического транзита, исследования влияния демократии на экономический и инвестиционный рост. К этому флангу примыкают отечественные исследования по проблематике российских региональных политических режимов, роли губернаторов в региональном развитии, федеральной региональной политике.

Также необходимо отметить статьи об особенностях распределения прямых инвестиций в экономику российских регионов в срезе федеральных округов и отраслей экономики. Отдельно можно выделить работы Н.В. Зубаревич, посвященные экономическому неравенству российских городов и субъектов, поскольку, в отличие от моделей новой экономической географии, Н.В. Зубаревич показывает связь между экономическим положением субъектов и политикой федерального центра.

Работа состоит из трех глав. В первом параграфе главы «Особенности инвестиционной привлекательности регионов России: лидеры и аутсайдеры» дается характеристика инвестиционного положения субъектов Российской Федерации в течение 2000-х годов в срезе федеральных округов. Во втором параграфе мы рассматриваем инвестиционную привлекательность регионов через призму существующих индикаторов инвестиционного климата регионов и правовому положению бизнеса, что должно оказывать влияние на привлечение инвестиций.

Вторая глава работы посвящена разбору теоретических подходов о связи демократичности институтов и инвестиционной привлекательности государств и территорий. Первый параграф описывает теории о влиянии пространственных характеристик на инвестиционную привлекательность и экономический рост, что в свою очередь является предпосылкой для демократизации. Второй - о роли политических акторов, устанавливающих демократические институты и практики, что благоприятным образом отражается на привлечении инвестиций.

В третьей главе описываются результаты статического анализа данных по российским регионам 2000-х годов. Дается описание ключевых переменных, результаты факторного анализа, линейной регрессии, приведены схемы, полученные в результате моделирования структурными уравнениями. Ряд таблиц, включая описательную статистику переменных, включен в приложения.

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ РЕГИОНОВ РОССИИ: ЛИДЕРЫ И АУТСАЙДЕРЫ

 

.1 Инвестиционное неравенство российских регионов в 2000-х гг.

Неравенство регионов в плане привлечения инвестиций факт вполне очевидный. Инвестиционное неравенство оказывается тесно связано с неравенствами по объему ВРП, доходов населения и инфраструктуры. Пространственное неравенство российских регионов объясняется естественными причинами концентрации конкурентных преимуществ в одних территориях и их отсутствие или дефицит в других. Это очевидное свойство любых аспектов развития. Здесь мы рассмотрим особенности распределения прямых инвестиций в экономику российских регионов в период нулевых годов. По примеру большинства экономистов, регионы-«отличники» и «неудачники» в привлечении инвестиций будут рассматриваться в срезе российских федеральных округов.

Стоит отметить, что и внутри большинства федеральных округов можно констатировать серьезный разрыв между регионами по экономическим показателям, включая инвестиции. В Северо-западном федеральном округе дифференциация между регионами начала нарастать задолго до кризиса 2008 года. Так, разрыв по среднедушевому показателю инвестиций между Республикой Коми и Псковской областью в 2008г. был в 3,8 раза, а по общему объему - более чем в 8 раз. Преобладающий объем инвестиций в основной капитал приходится на Санкт-Петербург и Ленинградскую область: в совокупности на них приходится более половины всех инвестиций федерального округа. Аутсайдером является Псковская область. За период 2000-х годов «наиболее значительные увеличения инвестиций в основной капитал наблюдались в Калининградской области (в 11,7 раза), Санкт-Петербурге (9,1 раза), Ненецком АО (9 раз), Новгородской области (7,8 раза) и в Вологодской области (6,5 раза)».

Региональные экономисты много говорят о «приграничном факторе» отдельных регионов и о его благотворном влиянии на привлечении инвестиции. Но реальность показывает, что экономика Республики Карелия, с 800-километровой границей с Евросоюзом, имеет показатели по среднедушевым инвестициям «в 1,9 раза ниже общероссийского, в 2,2 ниже, чем в субъектах СЗФО и 4,6 раза меньше показателя по Ленинградской области. В общем объеме инвестиций доля Карелии среди всех субъектов округа за 2000-е годы сократилась с 5,5% до 2%. Фактор приграничности сам по себе роли в привлечении инвестиций не играет. Это подтверждает пример и Калининградской области, которая инвестиционную выгоду получила не от статуса «форпоста», а от льгот, закрепленных на федеральном уровне.

Большие объемы инвестиции в Северо-Западном федеральном округе направлялись в промышленные регионы: Мурманскую область, Республику Коми, а также в регионы с развитым машиностроением. Только около 8% инвестиций идет в фонды предприятий по добыче полезных ископаемых, но эта доля неуклонно росла на протяжении 2000-х. В несырьевые сектора инвестиции идут в гораздо меньших объемах, особенно если отбросить значения для Санкт-Петербурга. Определяющим фактором для инвестиций на северо-западе становятся города (особенно это характерно для Ленинградской области). Чем дальше на север, тем больше воздействие климатического фактора, который оказывает влияние на отток населения из относительно экономически благополучных Республики Коми и Мурманской области, что не может не сказываться на динамике инвестиций.

Наконец, нельзя не отметить особое положение Санкт-Петербурга в округе. «Являясь административным, экономическим, культурным центром, крупнейшей агломерацией на Северо-Западе страны, г. Санкт-Петербург постоянно расширяет границы своего влияния и формирует вокруг себя промышленные зоны на территории Ленинградской области». Руководству области такое соседство только на руку: оно позволяет создавать на территории области новые предприятия.

Южные регионы имеют свою специфику в привлечении инвестиций. Для субъектов современного Южного федерального округа в 2000-е годы характерна большая дифференциация экономики по сравнению с северо-западом или Уралом. Но явный лидер по привлечению инвестиций здесь один - это Краснодарский край. Данный регион направлял на себя до 2/3 всех инвестиций округа. И именно в Краснодарском крае можно увидеть большинство сосредоточение явных инвестиционных преимуществ, прежде всего дифференцированная экономика, основу которой составляют сельское хозяйство и сфера услуг, наличие крупных городов, поддержка федерального центра. А после 2007 года началась широкомасштабная подготовка к Олимпийским играм в городе Сочи, что позволило краю не заметить инвестиционного спада в связи с кризисом, а среднедушевые инвестиции в Краснодарском крае превысили среднероссийский уровень в 1,7 раза. Явные аутсайдеры по привлечению инвестиций в округе Адыгея (в связи со своим небольшим размером) и Калмыкия (неразвитая инфраструктура).

По видам экономической деятельности инвестиции в субъектах Южного федерально округа распределяются неравномерно. Практически каждый регион имеет свою специфику. В Калмыкии, Краснодарском крае и Волгоградской области большая часть инвестиций приходится на транспорт и связь, в Астраханской области на первый план выходят инвестиции в добычу полезных ископаемых, а в Ростовской области, в связи со строительством новых блоков АЭС, к концу нулевых годов на первое место вышли «энергетические» инвестиции. Доля инвестиций в сельское хозяйство федерального округа на протяжении 2000-х неуклонно снижалась, но увеличивалась доля инвестиций в обработку.

Для регионов современного Северо-Кавказского федерального округа характерны низкие экономические показатели по сравнению с остальной территорией страны. По объему инвестиций неплохие результаты имеют только Дагестан, достигнувший в 2009 году отметки в 100 млрд. рублей и Ставропольский край. Остальные регионы существенно отстают.

Для Северного Кавказа деньги из федерального центра долгое время остаются главным источником прямых инвестиций, поскольку частного инвестора отпугивают высокие риски и низкий потенциал федерального округа. Конечно, за рассматриваемый период отдельные регионы (Чечня, Дагестан, Карачаево-Черкессия) показали стремительный рост инвестиций, но рост этот достигался во многом за счет федеральных денег. «Практически во всех республиках доля собственных средств в общих объемах инвестиций колеблется в пределах от 3 до 15%, за исключением Ставропольского края (33,4 %) и Карачаево-Черкесской Республики (18,6%)».

К концу 2000-х годов, наибольшая доля инвестиций в округе приходилась на транспорт и связь, производство и распределение электроэнергии, газа и воды, операции с недвижимым имуществом. Наименьшую долю имели инвестиции в добычу полезных ископаемых и торговлю. В отличие от других южных регионов, в структуре инвестиций нет никаких особенностей от региона к региону.

Велико значение Центрального федерального округа в привлечении инвестиций, где явными лидерами оставались Москва и Московская область, значительно опережавшие остальные регионы округа за счет мощной экономики, основанной на сфере услуг и огромной численности населения. Но и большинство регионов округа к концу 2000-х имели высокие оценки инвестиционного климата, за исключением Тверской и Ивановской областей. Экспертами отмечались невысокие инвестиционные риски.

Обращает на себя внимание, что более 3/4 всех инвестиций округа сосредотачивается в семи субъектах округа: Москве и области и теми регионами, которые имеют с московским регионом непосредственную границу. Разброс по ним достаточно велик: близость расположения не гарантирует наличие транспортной инфраструктуры. Но значимость Московского региона колоссальна именно за счет возможности использования ресурсов соседних регионов. Чем они и пользуются, имея возможность открывать новые производства для нужд самого населенного центра страны.

В округе успешны в привлечении инвестиций регионы с высоким производственным потенциалом: Белгородская, Липецкая, Тульская, Ярославская области. В рассматриваемый период наблюдался инвестиционный рост Калужской области, сделавшей ставку на автомобильное производство, ранее экономики региона не свойственного, и Воронежской области за счет диверсификации экономики и роста инвестиций в добычу полезных ископаемых и обработку.

Инвестиционными аутсайдерами округа, являлись Костромская, Орловская и Брянская области из-за слабо дифференцированной экономики и отдаленности от Москвы. Костромская область аутсайдер явный; по объему инвестиций регион находился на уровне республик Северного Кавказа. Экспертами также отмечался очень низкий инвестиционный потенциал Костромской области по всем отраслям экономики, кроме туризма.

В целом по округу преобладают вложения в отрасли обрабатывающей промышленности сельское хозяйство, транспорт и связь.

Главная особенность Приволжского федерального округа связана с его производственным потенциалом. В округе сосредоточена четверть всей промышленности России и пятая часть добычи углеводородных ресурсов. Лидерами округа по привлечению инвестиций к концу 2000-х годов являлись республики Татарстан и Башкортостан, сумевшие достичь высоких значений не только по промышленным инвестициям, но и сельскому хозяйству, добыче полезных ископаемых и сфере услуг. Высокие значения имеют промышленно развитые Самарская и Ульяновская области, Пермский край. Отдельно можно выделить Нижегородскую область, привлекавшую инвестиции не только за счет обрабатывающей промышленности, но и увеличивающейся за 2000-е доли сферы услуг. Эти шесть регионов образуют промышленный центр Поволжья, аккумулировавший в 2000-е до 75% всех инвестиций всего округа. Из инвестиционных лидеров вне промышленного центра находится только Оренбургская область, но там ставка в экономике делается на добычу полезных ископаемых, в частности природного газа. В эту отрасль и уходит основной объем инвестиций региона.

Другим регионам округа без развитой промышленности повезло куда меньше. Худшие результаты у небольших республик Мордовии и Марий Эл, а также Кировской области. Промышленный потенциал этих регионов слаб: инвестиции в лесную промышленность Кировской области несравнимы с вкладами в машиностроение Самарской или Ульяновской областях.

Инвестиционный успех регионов Уральского федерального округа определяет ресурсная и промышленная составляющие. Лидерами по привлечению инвестиций на протяжении всего рассматриваемого периода оставались Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа (более 50% всех инвестиций округа и один из лучших результатов в стране), вложения в которые ориентированы на добычу углеводородных ресурсов. Похожая структура наблюдается в Тюменской области. Свердловская и Челябинская области делают ставку на металлургию. Продукция «нефтяных» и «металлургических» отраслей регионов на протяжении 2000-х годов имела гарантированный спрос на внутреннем и внешнем рынках, что благоприятствовало привлечению инвестиций.

Из этой картины выпадает только Курганская область, но по объективным причинам. Регион не располагает значительными объемами природных ресурсов. Конечно, в 2000-е годы до кризиса область показывала неплохую динамику роста инвестиций, в основном за счет роста доли инвестиций в машиностроение, но по общим объемам, регион серьезно отставал от своих соседей по округу.

В Сибирском федеральном округе около 25% всех инвестиций направлялось в экономику Красноярского края. Следом шли Кемеровская и Новосибирская области. Красноярский край весь рассматриваемый период оставался лидером по доли инвестиций в промышленность и строительство, и увеличивал долю инвестиций в добычу полезных ископаемых. Ресурсные инвестиции ожидаемо являются преобладающими в экономики Кемеровской области. Новосибирская область имеет структуру инвестиций близкую регионам центральной России: здесь преобладают вложения в транспорт и связь.

Абсолютными аутсайдерами округа и страны в целом являются республики Тыва и Алтай. Эти регионы имеют небольшую площадь и численность населения, а экономика основана на сельском хозяйстве. Алтай, правда, в течение 2000-х пытался реализовать свой туристический потенциал, но без особого успеха. Что касается Тывы, то здесь мы имеем тот случай, когда наличие природных ресурсов, пусть не углеводородных, не привлекает сами по себе инвестора из-за инфраструктурных проблем. Кроме того в обеих республиках велики инвестиционные риски.

Серьезный разрыв между регионами в плане привлечения инвестиций в Дальневосточном федеральном округе стал наблюдаться с середины 2000-х годов. В конце десятилетия более 50% инвестиций округа собрали на себя Сахалинская область за счет реализации своих проектов по освоению шельфа «Сахалин-1» и «Сахалин-2» и Якутия, которая также делает акцент на добычу полезных ископаемых.

Как и в случае с Северным Кавказом, исследователями отмечается влияние на величину инвестиций размера трансфертов и инвестиций из федерального бюджета в региональные экономики субъектов Дальневосточного федерального округа в середине 2000-х годов. Это сделало возможным для региональных властей компенсировать потери бюджетов, развернуть строительство инфраструктуры. Проекты Сахалина также не оставались без внимания федеральных властей. Кроме того, в 2009 году по сравнению с прошлым резко увеличились инвестиции в экономику Приморского края за счет подготовки к проведению саммита АТЭС. Федеральные средства составляют значительную долю инвестиций в Магаданской области и Чукотском автономном округе.

Еврейская автономная область показывала неплохой рост инвестиций, но в их количественном выражении этот небольшой регион занимает последнее место в округе. Не так далеко ушел Чукотский автономный округ. Суровый климат и отсутствие инфраструктуры не способствуют инвестиционному развитию региона. Чукотка развивалась во многом за счет федеральных средств, а в первой половине 2000-х существенную финансовую помощь региону оказывал в то время губернатор региона олигарх Роман Абрамович.

Подводя итог можно отметить причины инвестиционного успеха российских регионов. В первую очередь это наличие развитого ресурсоемкого сектора экономики, в первую очередь промышленности, добычи полезных ископаемых или сферы услуг. Инвестиционного успеха добиваются также регионы с дифференцированной экономикой, где развиты несколько отраслей. В третьих, отмечается, но не в абсолютно всех случаях, благоприятное влияние географического соседства региона с Москвой и областью. Наконец, стоит отметить поддержку федерального центра в реализации мегапроектов на территории отдельных субъектов во второй половине 2000-х годов.

Среди аутсайдеров оказываются субъекты с очень маленькой по объему экономикой, высокими инвестиционными рисками, неразвитыми капиталоёмкими отраслями и имеющие серьезные проблемы с транспортной инфраструктурой.

 

.2 Существующие индексы измерения инвестиционного потенциала российских регионов

инвестиционный экономика политический демократический

Различные условия для привлечения инвестиций в российских регионах ставят перед исследователями задачу грамотно их измерить. Получаемые числовые показатели помимо научного значения носят прикладной характер. Они помогают потенциальным инвесторам сделать правильный выбор региона для ведения своего бизнеса. Кроме того, такие рейтинги интересны и для региональных элит.

Наиболее часто в литературе упоминается инвестиционный рейтинг российских регионов агентства «Эксперт РА». Рейтинг выходит с 1996 года. Индикатор выстраивается на основе оценок двух характеристик: инвестиционного потенциала и инвестиционного риска. Под инвестиционным потенциалом авторы рейтинга подразумевают «количественную характеристику, учитывающую насыщенность территории региона факторами производства, потребительский спрос населения и другие показатели, влияющие на потенциальные объемы инвестирования в регион». Инвестиционные риски являются качественной характеристикой, зависящей от «политической, социальной, экономической, финансовой, экологической и криминальной ситуации».

Обе характеристики распадаются на несколько компонентов. Их число на протяжении времени менялось. Сегодня это девять компонентов инвестиционного потенциала и шесть видов рисков. Источниками информации служат данные Росстата, государственных структур, а также частных консалтинговых служб. Полностью методику составления рейтинга «Эксперт РА» не раскрывает. Известно только, что процесс состоит из нескольких этапов. На первом из них каждому региону присваиваются значения по каждому из компонентов. Далее регионы ранжируются по величине инвестиционного потенциала или инвестиционного риска. И на третьем этапе присваивается рейтинг. Что касается весов, то здесь известно только то, что их оценка каждый год может меняться. Зависит это от результатов проводимых экспертных опросов.

Каждый регион соотносится с одной из 12 рейтинговых категорий. На протяжении 2000-х годов наблюдалась динамика регионов. Коэффициент ранговой корреляции значений рейтингов «Эксперт РА» за 1998 и 2013 годы составляет 0,71 при статистической значимости на уровне 1%, а в годы финансового кризиса коэффициент падал до 50-60%. Большая часть регионов получала средние оценки 3В1 (пониженный потенциал - умеренный риск) и 3В2 (незначительный потенциал - умеренный риск). Более высокие оценки по потенциалу и низкие по риску получали регионы с городами-миллионниками (Москва и область, Санкт-Петербург, Краснодарский край, Новосибирская область) и промышленно-развитые регионы (Ханты-Мансийский автономный округ, Липецкая, Свердловская, Челябинская, Самарская области). Внизу рейтинга находились в основном периферийные регионы (Калмыкия, Магаданская область, Чукотский автономный округ), национальные республики с высокими политическими рисками (Дагестан, Чечня, Ингушетия, Тыва).

Другим рейтингом инвестиционной привлекательности российских регионов является рейтинг Национального рейтингового агентства (НРА). Всего в рейтинге оценивается 80 регионов по семи факторам инвестиционной привлекательности (обеспеченность региона природными ресурсами, трудовые ресурсы, инфраструктура, внутренний рынок, производственный потенциал региональной экономики, социально-политическая стабильность, финансовая устойчивость регионального бюджета и предприятий региона). Всего используется порядка 50 показателей. Источниками данных для показателей являются публикации статистических органов и органов государственной власти, опросы предпринимателей и экспертные оценки. Факторам инвестиционной привлекательности присвоены веса по результатам экспертного опроса. Самый большой вес в рейтинге имеет инфраструктурный фактор - 16,43%. В отличие от рейтинга «Эксперт РА», в данном рейтинге веса определены один раз и не уточняются год от года.

Построение рейтинга НРА не раскрывается, а описываемая процедура сходна с процедурой рейтингования «Эксперт РА»: сначала оцениваются все показатели, затем они все сводятся в одно значение. Шкала рейтинга изначально разделена на три части (высокий, средний и умеренный уровень инвестиционной привлекательности), внутри каждой из которых выделяются три уровня. Таким образом, всего категорий 9.

Распределение регионов внутри рейтинга в 2000-е годы похоже на то, что наблюдается в рейтинге «Эксперт РА»: основная масса регионов имеет средний уровень инвестиционной привлекательности. Но некоторые значения серьезно отличаются. Это связано с тем, что инвестиционным рискам в рейтинге НРА уделено гораздо меньше внимания, чем в рейтинге «Эксперт РА». В лидеры выходят города федерального значения и их географические соседи, а также регионы-лидеры российского экспорта. В конце рейтингового списка нет небольших и отдаленных регионов. Там представлены только национальные республики Северного Кавказа и республика Тыва.

С недавних пор Агентством стратегических инициатив готовится «Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата в субъектах РФ». Выборка включает в себя 76 регионов. Рейтинг ставит перед собой цель оценить усилия региональных властей по созданию благоприятных условий ведения бизнеса. «Рейтинг состоит из 50 показателей, которые группируются в 18 факторов, которые в свою очередь группируются в 4 направления: регуляторная среда, институты для бизнеса, инфраструктура и ресурсы, поддержка малого предпринимательства». Пилотный выпуск индикатора состоялся в 2014 году и период 2000-х годов в оценивание не входил.

Помимо совокупных рейтингов, ставящих задачу измерения инвестиционной привлекательности в целом, существуют индикаторы, определяющие показатели, которые могут оказывать непосредственное влияние на привлечение инвестиций. В основном такие рейтинги касаются положения российского бизнеса в регионах.

Наиболее известен индекс предпринимательского климата общественной организации «ОПОРА России», ассоциации малого и среднего бизнеса. Он составляется с 2005 года. «Главная цель исследования заключается в проведении всесторонней оценки условий для развития малого и среднего предпринимательства в регионах и городах нашей страны, а также их сравнение через составление рейтингов регионов и городов по общему качеству предпринимательского климата». Выборка регионов и фирм, а также методика подсчета менялась не раз. Так или иначе, исследование всегда опиралось на результаты опросов предпринимателей. С 2012 года индекс был переработан и выходит под названием Индекс Опоры RSBI.

Для подготовки индекса за 2007-2008 гг. было опрошено более пяти с половиной тысяч респондентов в 40 регионах России. Рейтинг сводился к сумме результатов четырех субиндексов: недвижимость и инфраструктура, финансовые ресурсы, человеческие ресурсы, административные барьеры.

Лидирующее положение в индексе занимала Липецкая область за счет «высокой оценки малым и средним бизнесом человеческих ресурсов и ситуации с административными барьерами». Города федерального значения заняли невысокие места. Санкт-Петербург девятый, а Москва - только 26-я. «Причинами являются достаточно высокие административные барьеры, проблемы с человеческими ресурсами и инфраструктурой, которая совершенно не соответствует возросшим потребностям жителей». Также отмечается, что и среди лидеров и среди аутсайдеров представлены самые разные регионы с разными стартовыми условиями. Авторами рейтинга отмечается значимость приморского положения региона, наличие города с миллионным населением, развитой промышленности, но эти факторы сами по себе не означают высокой позиции - Нижегородская, Челябинская, Тюменская, Самарская области и Краснодарский край находятся во второй половине списка. Наибольшую значимость оказывают потребности малого и среднего бизнеса. Из-за этого в верхней части списка оказываются регионы, «где потребности малого и среднего бизнеса являются скромными, и, следовательно, качество условий удовлетворяет малые предприятия» (Пермский край, Свердловская и Мурманская области).

Важным фактором привлечения инвестиций на территорию региона является соблюдение прав бизнесменов, включая защиту прав собственности и личную безопасность. В регионах серьезно различается практика правоприменения в отношении бизнеса. Для оценки такой практики можно воспользоваться данными статистики о количестве возбуждаемых дел по экономическим статьям.

Существуют и альтернативные источники информации. Так, Г. Белокуровой (G. Belokurova) была собрана база данных о количестве нападений, связанных с ведением бизнеса, количестве пострадавших в них бизнесменов. Информация собиралась по имеющимся в открытом доступе материалам СМИ, пресс-релизов правоохранительных органов и решений судов. База данных охватывает 74 региона (кроме национальных республик Северного Кавказа и упраздненных в 2000-е автономных округов) в течение 20 лет с 1991 по 2010 год и включает в себя более 6000 инцидентов.В общей сложности собраны данные из 108 СМИ, в том числе 34 федеральных, 71 региональных и трех иностранных.

По общему числу преступлений против бизнеса с большим отрывом лидируют Москва, Московская область, Санкт-Петербург и Приморский край. По числу преступлений против бизнеса на 1 млн. человек населения на первом месте находится Приморский край, далее идут Москва, Санкт-Петербург, Чукотский автономный округ и Самарская область.

Еще одним из препятствий для роста инвестиций выступает практика рейдерских захватов, в которые часто вовлечены сотрудники правоохранительных структур. М. Рохлиц (М. Rochlitz) приводит данные 312 случаев рейдерского захвата в регионах России, которые произошли с 1999 по 2010 гг.

Распределение рейдерских атак имеет свои закономерности. Они сконцентрированы в Москве и Московской области, Санкт-Петербурге, Тверской области и Приморском крае. Кроме того частые рейдерские захваты наблюдались на Урале (Пермский край, Свердловская и Челябинская область), в Самарской, Пензенской, Саратовской, Воронежской и Волгоградской областях, а также в республиках Татарстан и Чувашия. Если в начале 2000-х годов нападения были сосредоточены в секторе обрабатывающей промышленности, то с 2005 года цель захватов сместилась в сторону предприятий, занятых в сфере услуг, розничной торговли и строительстве.

Количественный анализ данных, проведенный М. Рохлицом, показал положительную корреляцию уровня валового регионального продукта, качества инфраструктуры и человеческого капитала, а также наличия организованной преступности и уровня политической нестабильности в регионе и количества рейдовых случаев. С другой стороны, валовой региональный продукт на душу населения оказывает негативное влияние.

Любые индикаторы не защищены от недостатков методологии подсчета и сбора данных. Имеющиеся данные по парным корреляциям между различными индексами подтверждают противоречивость методик измерения. Так ведение бизнеса оказывается опаснее (по данным Г. Белокуровой) в регионах с более высоким инвестиционным потенциалом (по данным «Эксперт РА»). Индекс предпринимательского климата «ОПОРЫ России» не связан с инвестиционным климатом.

В целом, несмотря на довольно большое число индикаторов, оценивающих различные аспекты инвестиционного положения субъектов РФ, они мало сопряжены друг с другом. Это создает дополнительные сложности в верификации соответствующих расчетов, поскольку неясно, в какой степени на такой разброс оценок влияет разнообразие региональных институциональных практик, а в какой - разница в методиках составления рейтинга и выбора инструментария.

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОБОСНОВАНИЯ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ ДЕМОКРАТИИ И ИНВЕСТИЦИЙ

 

.1 Влияние структурных особенностей политического пространства на привлечение прямых инвестиций и демократию.

Взгляд на причины социальных изменений со стороны влияния структуры говорит о влиянии масштабных эволюционных сдвигов. Демократичность институтов не появляется по мановению политических акторов, а является естественным продолжением модернизации экономики и общества. В таком случае, что движет непосредственно инвестиционное развитие территории?

Рассмотрение процессов, протекающих внутри региональных систем невозможно без определения положения субнациональных единиц относительно друг друга и центра. Для этого мы используем основные позиции теории политического пространства, в частности модель «центр-периферия».

Под политическим пространством понимается «категория, которая фиксирует содержание и форму политического процесса, объединяет в единую систему такие политические элементы, как идеология, элиты, власть, политические институты». При этом данная категория неразрывно связана с экономическими взаимоотношениями центра и периферии и складывающимся в результате экономическим положением отдельных регионов.

Имеющиеся серьезные различия между инвестиционным положением субъектов Российской Федерации, связанные с наличием на ее территории «ярко выраженных полюсов богатства и бедности при довольно большой группе «середняков», объясняются, в том числе, особенностями политического пространства, характерными для любой территории. Модель предполагает существование диспропорции между центром и периферией. В теории Дж. Фридмана (J. Friedmann) центрами территорий являются экономически развитые регионы и города. Центры за счет этого остаются привлекательными для жителей и инвесторов, что дает новые импульсы к развитию. Часть динамики развития центра может получить ближняя периферия. Остальная часть территории такого импульса получить не может. Отсюда растет экономическое неравенство между центром и периферией. На таких теоретических основаниях Дж. Фридман в дальнейшем выстраивал свои рекомендации по территориальному развитию, уделяя внимание различиям в организации пространства городов и специализации территорий.

В качестве еще одного компонента политического пространства, наряду с центром и периферией, можно включить полупериферию. Данный термин использует И. Валлерстайн для описания некоего промежуточного звена между центром и периферией в рамках своей теории мир-системного (миросистемного) анализа. Ключевым понятием теории является социальная система, характеризирующая «самодостаточную, сложную общность, основанную на разделении труда» и существующая в двух видах - министемы в форме территориальных общин и мировой системы (мир-системы). Процессы разделения труда, развитие мировых товарных цепочек и связей привели к «иерархизации пространства и его полярности на зоны центральные и периферийные». Неравенство центра и периферии объясняется не объективными экономическими причинами, а непосредственно эксплуатационной политикой центра. «Полупериферии - наиболее динамичное звено во всей иерархической системе». Их существование позволяет оставаться системе в относительном равновесии. Если отойти от идеи глобальной мир-системы, то полупериферия в политическом пространстве государства или региона будет оказывать важную роль в выстраивании механизма политического управления центра и инвестиционном развитии.

Нужно отметить, что для многих исследователей центр является сосредоточением власти и властных структур. С.И. Каспэ отмечает, что «метафора центра - это метафора власти par excellence…Причем власти в самом широком диапазоне ее ипостасей». И речь не всегда идет только о власти политической.

Так, в трактовке норвежского политолога С. Роккана центр - это наиболее привилегированная часть территории, где чаще всего встречаются основные акторы, обладающие ресурсами. В центрах сосредотачивается экономически активное население. Центром контролируются основные информационные потоки. Всего можно выделить три вида территориальных центров: экономические, культурные и военно-административные (military-administrative). Они отличаются друг от друга основными институтами, расположенными в их границах. Для военно-административных центров это, министерства, суды, законодательные собрания. Для экономических центров -штаб-квартиры главных торговых компаний, промышленных корпораций, фондовых бирж. Для культурных центров - расположение церковных митрополий (archbishoprics) и епархий, университетов, театров.

Периферия по Роккану являет собой полную противоположность центру: ограниченные возможности местных чиновников, невозможность защитить себя от внешних угроз, слабая экономика и фрагментированная культура. Эти недостатки ставят периферии в зависимость от одного или нескольких центров, по меньшей мере, в одной из трех областей, о которых говорилось выше. «На примере норвежских коммун С. Роккан разделял периферии по социально-экономическим критериям на дальние, умеренные и не-периферии».

Через экономические, культурные и военно-административные области Роккан описывает и отношения между центром и периферией. Центр передает периферии товары, инвестиции, субсидии, культурные нормы, стиль жизни, политическими механизмами разрешает конфликты. На все эти операции оказывают влияние физическое расстояние периферии от центра, другие географические и инфраструктурные факторы, а также культурная и этническая гомогенность территории.

Таким образом, с позиции модели «центр-периферия», инвестиционное развитие территории предопределено ее статусным положением, связанным с концентрации необходимых властных ресурсов на территории центра и их нехватки на территории периферии. Центр получает свой статус не сразу, а в процессе эволюционного развития.

Причины появления территорий с разным уровнем инвестиционного развития могут быть объяснены с позиций теорий новой экономической географии. Появление данного научного направления связано с работами П. Кругмана, А. Венаблеса и М. Фуджиты. Помимо географических и экономических факторов значение приобретают изменения в структуре общества: демографические сдвиги, миграция. В основном модели этого направления теоретические, а их доказательство осуществляется путем использования математических методов.

Известный американский экономист и один из первых теоретиков новой экономической географии П. Кругман еще в 1991 году говорил о воздействии на региональную экономику естественных факторов, в основном объясняемые географическим положением территории. Факторы «первой природы» ("first nature"), связаны с наличием природных ресурсов и экспортного потенциала. Факторы «второй природы» ("second nature") определены в основном через наличие крупных рынков сбыта, состояние инфраструктуры и воздействием агломерационного эффекта.

В российских регионах факторы первой природы, такие как существенные запасы углеводородных ресурсов и наличие экспортного потенциала оказывают сильное влияние на привлечение инвестиций. Экспортный потенциал здесь проявляется в нескольких формах. Во-первых, территория может производить продукцию, обладающую высоким спросом за рубежом. В российском случае таким преимуществом обладают «нефтяные» и «металлургические» регионы. Во-вторых, регион может обладать выгодным географическим положением вблизи мировых торговых путей, как, например, Приморский край.

Среди факторов второй природы значение для российских региональных экономик приобретает агломерационный эффект. Известный экономист Наталья Зубаревич определяет его, как эффект концентрации населения в городах, что обеспечивает для частного сектора экономию за счет масштаба и увеличивает разнообразие видов деятельности. Впрочем, влияние агломерационного эффекта на российские города, за исключением Москвы и Санкт-Петербурга, довольно ограниченно: центры экономически слабых регионов малопривлекательны для инвестора, не смотря на то, сколько населения там проживает.

Частный сектор стремится размещать производство вблизи от основных рынков сбыта продукции. П. Кругман объясняет это явление как «эффект домашнего рынка» ("home market" effects). Концентрируя производство в одном месте, можно реализовать эффект масштаба, а за счет размещения рядом с большим рынком минимизируются транспортные издержки. Для регионов, находящихся недалеко от городов федерального значения это может стать еще одним конкурентным преимуществом в привлечении инвестиций.

С эффектом масштаба связана пространственная модель «ядро-периферия» П. Кругмана, в которой «предполагается существование в двух регионах двух видов производств: сельское хозяйство (сектор с постоянной экономией от масштаба, размещающийся в пространстве каждого региона) и промышленность (сектор с возрастающей экономией от масштаба, который может быть расположен в любом регионе)». Сельскохозяйственная периферия должна охватывать максимальное пространство плодородных земель, чтобы производство выходило на безубыточность. Население периферии немобильно. Допущения в модели Кругмана предполагают, что для крестьянина нет особой разницы, где работать. Его заработная плата и условия труда окажутся приблизительно одними и теми же, поскольку сельскохозяйственная продукция пользуется одинаковым спросом, а потребность в рабочей силе для данного вида производства ограничена. С промышленным «ядром» все наоборот. Высокоэластичное производство требует больших затрат, которые можно отбить путем концентрации промышленных мощностей, о чем говорилось в «эффекте домашнего рынка». Население «ядра» достаточно мобильно. Квалифицированные рабочие кадры стекаются в крупные промышленные центры, которые могут платить реальную заработную плату выше, поскольку имеют высокий спрос на свою продукцию от городских жителей (он в модели зависит от количества занятых в производстве рабочих) и нивелировали транспортные издержки.

Еще одна модель новой экономической географии, которую можно использовать для определения причин инвестиционного неравенства - модель Филиппа Мартина (Philippe Martin) и Кэрол Энн Роджерс (Carol Ann Rogers). В описании своей модели авторы отмечают возросшую значимость качественной инфраструктуры. Логично, что «наличие удобной и современной инфраструктуры часто играет решающую роль для принятия решения о размещении производства на территории региона». При этом Ф. Мартин и К. Роджерс используют весьма широкое понятие public infrastructure, которое включает в себя не только площадь и качество автомобильных и железных дорог, но и такие вещи, как соблюдение законов и уровень преступности. Модель подтверждает, что разница в качестве public infrastructure является одной из причин неравенства северных и южных стран Европейского Союза в середине 1990-х годов.

Развитие моделей новой экономической географии осуществляется также за счет «рассмотрения различных вариантов миграционного поведения субъектов агломерационного процесса». Модель Т. Мори (T. Mori) и А. Туррини (A. Turrini) показывает связь концентрации наиболее образованных и квалифицированных работников в экономически развитых регионах и городских агломерациях, в то время как низкоквалифицированные работники чаще встречаются в регионах с низким уровнем доходов. Люди низкой рабочей квалификации не могут выдержать жесткую конкуренцию в богатых районах и крупных городах. Напротив, работники высокой квалификации будут искать работу в тех местах, где они могут в полной мере реализовать свой потенциал и получать большую заработную плату. Здесь имеется допущение, что квалифицированные рабочие задействуются, в основном, в более сложных производствах, размещение которых требует от предпринимателей больших инвестиций. Как показывает Е. Хелпман (Helpman), главным препятствием для перемещения квалифицированной рабочей силы является недостаточное количество жилья. Поэтому, для региона важно сохранять достаточно высокие темпы строительства жилых домов, чтобы удовлетворить потребности квалифицированных мигрантов, что в свою очередь позволяет частному сектору размещать в регионе новые производства.

Экономическое положение территории определяется объективными факторами. Но каким образом демократия становится возможной за счет влияния экономики?

Первым на эту зависимость указал один из выдающихся политических социологов С. Липсет. Сравнив существующие в его время страны Европы, Латинской Америки, США и Канаду, ученый обнаружил, что «для более демократических стран в каждом случае средний уровень благосостояния, степень индустриализации и урбанизации, а также уровень образования оказываются намного выше». Благосостояние по Липсету собирается из следующих индексов: доход на душу населения, количество жителей на один автомобиль, число врачей на тысячу человек и количество радиоприемников, телефонов и газет на тысячу жителей. Индустриализация включает показатели доли мужчин, занятых в сельском хозяйстве и добыче угля на душу населения. Более поздние исследования подтверждали наличие связи. В 1985 году К. Боллен и Р. Джекман обнаружили, что «уровень экономического развития оказывает ярко выраженное воздействие на политическую демократию», а доминантной экономической переменной указывался уровень ВНП страны.

Ряд ученых, в том числе С. Хантингтон, отмечали, что инвестиционный рост и экономическое развитие на демократизацию могут влиять опосредованно. Они приводят к росту численности образованного среднего класса, которому свойственны настроения гражданственной культуре и который в нужный момент может выступить в поддержку демократизации. Р. Инглхарт и К. Вельцель утверждают, что экономическое благополучие является залогом жизненной защищенности человека и началом ценностных изменений, которые выводят на первый план ценности самовыражения. «Распространение ценностей самовыражения побуждает людей требовать создания институтов, позволяющих им действовать в соответствии с собственным выбором», а именно демократических институтов.

К началу нулевых годов доводы о влиянии экономических факторов на демократизацию поутихли, но отдельные авторы все еще пытались доказать данный тезис. Так, Карлес Бош и Сьюзен Стоукс (Carles Boix, Susan Stokes) обосновывают успешную демократизацию Чили высоким уровнем ВВП на душу населения. В логике авторов борьба за демократию хотя и требует больших затрат от заинтересованных акторов, но сохранение авторитарного режима для них еще хуже. В итоге, при нежелании авторитарного лидера проводить выборы, сторонники демократизации имеют больше стимулов для борьбы, чем за сохранение статуса-кво.

2.2 Деятельность политических акторов как основная причина инвестиционного роста и демократического развития

Критика позиций модернизационных теорий сводится к тому, что существование в мире недемократических, но экономически обеспеченных государств, вроде нефтяных монархий Ближнего Востока противоречит идеям политической модернизации о влиянии экономических факторов на демократизацию. Д. Растоу также приводит пример демократических США 1820 г., Франции 1870 г. и Швеции 1890 г., которые «вне всякого сомнения, не прошли бы тест по какому-нибудь из показателей, касающихся уровня урбанизации или дохода на душу населения». Р. Даль добавлял к вышесказанному, что экономический рост повышает уровень жизни населения и сводит к минимуму социальные и политические противоречия. Возможность производства большего количества ресурсов позволяет удовлетворить потребности основных экономических и политических акторов. Все это позволяет демократии «выдержать испытание временем», однако прямой взаимосвязи между экономическим развитием и политическим режимом, по мнению Р. Даля, не существует.

Подход о влиянии действий политических акторов на социальные изменения не ставит в прямую зависимость демократии от экономических показателей. Согласно теории неоинституционализма рационального выбора формальные и неформальные институты государства и общества создаются представителями региональных политических элит в результате торга или доминирования одного из акторов. Демократические институты создаются благодаря консенсусу политических элит. Этот факт увеличивает шансы на их принятие большей частью населения и более быстрой консолидацией демократии. Действия политических акторов по созданию открытых демократических институтов способствуют развитию как общества в целом, так и экономическому росту и росту инвестиций в частности.

Аргументы в поддержку этого тезиса собрали в своей статье Адам Пшеворский и Фернандо Лимонджи (Adam Przeworski, Fernando Limongi). Важный для нашего исследования тезис состоит в том, что авторитарные лидеры не создают условий для защиты частной собственности. Это лишает такие режимы необходимых для роста частных инвестиций. Противоположной точки зрения придерживается Ваман Рао (Vaman Rao). По его мнению, частные инвестиции на экономический рост не оказывают влияние. А авторитарные режимы, имеют преимущество, поскольку железной рукой контролируют ресурсы и могут направлять их в необходимые для роста сектора экономики, без давления со стороны. Проблема такого вывода одна, но существенная - авторитарный лидер или правительство должны руководствоваться стратегией долгосрочного планирования и действовать в интересах государства, а не в своих собственных. Каким образом достигается такой результат ни В. Рао, ни его сторонники не объясняют.

Эмпирический анализ, проведенный Робертом Барро (Robert Barro) в отношении 100 государств в период с 1960 по 1990 гг., показал положительную корреляцию между темпами роста ВВП и отдельными факторами: наличием свободного рынка, небольших государственных расходов и высоким уровнем человеческого капитала, но влияние ВВП на демократию оказалась слабо отрицательной. Результаты исследования предполагают, что большие темпы роста ВВП будут наблюдаться в тех государствах, которые только становятся на пути внедрения политических свобод. В дальнейшем влияние демократизации на экономический рост ослабевает. Кроме того Р. Барро подтвердил положительное влияние на демократию таких показателей как ВВП на душу населения, средняя продолжительность жизни населения и уровень образования.

В. Полтерович и В. Попов в своем исследовании пришли к выводу, что одной демократизации для роста мало. Они справедливо замечают, что в ходе демократизации государств «третий волны» многих из них столкнулись с трудностями соблюдения верховенства права, что имеет свое отражение, в частности, в показателях уровня коррупции. Страны с низким уровнем поддержания законности и правопорядка не могут осуществить эффективную макроэкономическую политику и не в состоянии устранить перераспределение в пользу неэффективных предприятий. Все это в итоге отражается на темпах роста инвестиций.

С помощью мета-анализа Христос Доусолиакос и Мехмет Улубасоглу (Hristos Doucouliagos, Mehmet Ulubasoglu) проанализировали данные, полученные в 81 исследовательской работе о связи демократии и экономического роста. Оказалось, что региональный фактор тоже играет свою роль: наибольшая связь присутствует в странах Латинской Америки, тогда как наименьшая - в Азии. Демократия оказывает влияние на снижение социального расслоения, инфляции и политической нестабильности. Прямого воздействия демократии на экономический рост замечено не было: прямое воздействие оказывает степень экономической свободы, которая в свою очередь связана с инвестициями.

В одном из недавних препринтов коллектив авторов во главе с экономистом Дароном Аджемоглу (Daron Acemoglu) пытается доказать непосредственное влияние демократии на экономический рост. Изучив данные с 1960 по 2010 гг., они пришли к выводу о том, что страна, которая совершает переход к демократии, получит в долгосрочной перспективе на 20 процентов более высокий ВВП на душу населения, чем в той ситуации, когда режим не изменяется. Имеются также некоторые доказательства, что демократия в большей степени способствует росту ВВП в странах с высоким уровнем образования.

Для большинства отечественных исследователей процесс формирования региональных политических режимов также связан с взаимодействием политических акторов и созданием формальных и неформальных институтов. Это предполагает и опора на классическое определение политического режима Г. О’Доннелла и Ф. Шмиттера, как совокупности «явных и скрытых моделей, которые определяют формы и каналы доступа к ведущим правительственным постам, а также характеристик акторов и используемых ими стратегий». При этом отмечается, что оценка политических режимов на субнациональном уровне имеет свои особенности. Она складывается из особенностей политического пространства региона, специфики региональной политической элиты. Важно также отметить, что существование полностью обособленных от государственной политики региональных режимов представляется невозможным даже в федеративных государствах.

Попытки описания и классификации региональных режимов начала 2000-х годов предпринимались В.Я. Гельманом. С его точки зрения, политическая трансформация в 1990-е привела к формированию нескольких видов политических режимов: авторитарному (Москва, Калмыкия, Татарстан), гибридному режиму (Омская и Томская области), началу демократизации (Удмуртия, Свердловская область). Причины консолидации того или иного регионального режима, опять же, объясняются в духе неоинституционализма рационального выбора: наличие или отсутствие доминирующих акторов, выбор в пользу силовых или компромиссных стратегий управления, доминирование формальных или неформальных институтов.

Несколько иной подход предлагает В.Д. Нечаев. По его мнению, сильное влияние на формирование региональных режимов оказало взаимодействие различных элитных групп в процессе составления и принятия конституций и уставов регионов в 1993 - 1997 гг., т.е. формальных институтов. В результате для одних регионов был характерен относительно большой объём полномочий парламента, а для других - явное преобладание исполнительной власти над законодательной.

Классификация региональных политических режимов А.С. Кузьмина, Н.Дж. Мелвина и В.Д. Нечаева основывается на трех элементах: формально-правовом разделении властей, определяемом степенью влияния региональных легислатур на исполнительную власть, количестве эффективных кандидатов на губернаторских выборах и уровнем партийности региональных парламентов. Всего получилось 12 возможных разновидностей режимов, 8 из которых были обнаружены в результате эмпирического исследования 31 региона.

Переход на рубеже тысячелетий к общим принципам организации региональной власти существенно сократили варианты региональных политических режимов на основании «формально-правового подхода». Классификации режимов второй половины 2000-х годов берут за основу неформальные практики и взаимодействие региональных групп влияния. Р.Ф. Туровский предлагает рассматривать российские режимы на системе координат, состоящих из следующих осей: «монополия (концентрация власти в руках губернатора) - олигополия (наличие в регионе других центров власти)», «центр (регион имеет реальную автономию от федерального центра) - регионы (низкий уровень региональной автономии)», «демократия (политическая оппозиция и гражданское общество оказывает влияние на принятие решений) - авторитаризм (оппозиция и гражданское общество отстранены от принятий решений)».

Среди количественных оценок степени демократичности российских регионов стоит выделить «Рейтинг демократичности регионов». Московского центра Карнеги. Авторы рейтинга понимают демократичность как «интегральное выражение политического климата в стране, состояния общества, его взаимоотношений с властью». Рейтинг строится на основании экспертных опросов. Регионы оценивались по пятибалльной шкале по следующим позициям: региональное политическое устройство (реальный баланс властей, их выбираемость/назначаемость, независимость суда и правоохранительных органов, ограничения и нарушения прав граждан); открытость/закрытость политической жизни; демократичность выборов: национальных, региональных, местных; политический плюрализм; независимость СМИ; коррупция; экономическая либерализация, включая приватизацию (региональное законодательство и правоприменительная практика, скандалы по поводу собственности); гражданское общество; элиты: качество, воспроизводство/сменяемость; местное самоуправление (избираемые органы местного самоуправления, их активность и влиятельность). Экспертные оценки подвергаются «очистки» инструментальной оценки от субъективизма экспертов. Она рассчитывается с учетом количественных показателей характера проводимых в регионе выборов и электорального поведения.

 

ГЛАВА 3. СООТНОШЕНИЕ СИЛЫ ВЛИЯНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ И УРОВНЯ ДЕМОКРАТИЧНОСТИ НА ПРИВЛЕЧЕНИЕ ИНВЕСТИЦИЙ В ЭКОНОМИКУ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ

 

.1 Гипотезы и переменные

На основе рассмотренных выше теорий мы выстраиваем две гипотезы о причинах инвестиционного роста в российских регионах. Первая гипотеза сводится к тому, что инвестиционное развитие территории определяется в первую очередь структурными причинами: особенностями центр-периферийных отношений в политическом пространстве, экономической географии. За счет роста инвестиций становится возможным развитие экономики, что в свою очередь является важной предпосылкой для консолидации демократии и укрепления демократических институтов. Другая гипотеза говорит о влиянии демократических институтов на снижение рисков инвестирования за счет соблюдения законности, что приводит к росту инвестиций и экономическому росту в целом.

Эмпирическую базу статистического исследования составило 164 наблюдений, т.е. значения привлеченных инвестиций для 82 субъектов Российской Федерации в двух временных точках: 2003 и 2009 гг. В расчетах не учитывались значения для Чеченской Республики, поскольку большая часть статистики по ней за 2003 год отсутствует. Также не учитывались в анализе за 2003 год привлеченные инвестиции теми автономными округами, которые к 2009 году были присоединены к другим субъектам в ходе административного объединения регионов, да и привлеченные ими суммы были очень незначительными.

Зависимая переменная в этом исследовании - размер прямых инвестиций в экономику регионов России. Но какой из индикаторов будет лучше? Часть экономистов использует размер инвестиций в основной капитал на душу населения, но у такого измерения есть существенный недостаток. Он выводит на первые места в основном сырьевые регионы Урала и Сибири, в то время как значения для богатых густонаселенных регионов уменьшаются. С.А. Мицек и Е.Б. Мицек используют в качестве независимой переменной реновацию основного капитала: объем инвестиций в основной капитал, деленный на объем основного капитала в целом. Авторы утверждают, что «подобным делением удается уменьшить эффекты инфляции, масштаба, а также гетероскедастичности на эконометрические оценки». Но при таком подсчете преимущество получают очень маленькие регионы, обладающие небольшим объемом основного капитала.

Нами решено было использовать значение размеров привлеченных прямых инвестиции в основной капитал без привязки к каким бы то ни было другим индикаторам. Эти показатели, как и другие переменные с абсолютными числовыми значениями были логарифмированы. В этом случае выборка будет распределена по нормальному закону, что повысит качество получаемых результатов.

Второй зависимой переменной в исследовании является значение показателя уровня демократичности регионов Московского центра Карнеги, о котором говорилось выше. Регионы оценивались по десяти параметрами с использованием пятибалльной шкалы. Сначала определялись регионы с минимальным и максимальным значением признака, остальные расставлялись между ними. Интегральное значение рейтинга представляет собой простую сумму всех оценок. Теоретически максимальный балл равен 50. Оценка уровня демократичности дается не за непосредственно измеряемый год, а за последние пять лет, «для компенсации различий в политической насыщенности последнего года и сглаживания резких колебаний». Нами для анализа были взяты два значения, два цикла: 1999-2003 и 2004-2008 гг. Использовались показатели из официальной публикации Московского центра Карнеги, посвященной десятилетию рейтинга.

Результаты рейтинга демократичности за 2000-е годы показывают, что лидерами по уровню демократичности оказываются в основном крупные индустриальные регионы с городским населением (Пермский край, Свердловская, Иркутская, Новосибирская области). На другом полюсе представлены в большинстве своем национальные республики. «Одновременно это главным образом небольшие регионы без крупных городов и промышленных центров». Отмечается феномен Москвы, которая не только весь рассматриваемый период демонстрировала средний уровень демократизации, но и оказывала влияние на своих непосредственных соседей: вокруг столицы также практически одни «середняки».

Для проведения факторного анализа было введено 13 социально-экономических и географических показателей в двух временных точках: 2003 и 2009 гг. Большую часть индикаторов составляет информация из сборников региональной статистики Росстата «Регионы России» за 2004 и 2010 гг. Исключение составляют данные по денежному объему товаров по добыче полезных ископаемых: здесь были взяты данные за 2005 год, поскольку информация за предыдущие годы была представлена не для всех регионов, входящих в выборку. Данный показатель является явным маркером сырьевого характера экономики региона.

Такими же маркерами служат индикаторы о денежных объемах производства сельскохозяйственной продукции региона и о денежном объеме платных услуг населению. Первый свидетельствует о значимости аграрного сектора, второй - о значимости сферы услуг. Для выделения промышленно развитых регионов используется показатель объема выбросов предприятий в атмосферу в млн. тонн.

Нами также учитывается численность населения регионов, поскольку замечена ее связь, как с объемом инвестиции, так и с уровнем демократичности и среднее расстояние от региональных центров до Москвы и Санкт-Петербурга, для проверки феномена влияния столиц на своих непосредственных географических соседей. Расчет расстояния проводился с помощью веб-ресурса «Автодиспетчер.ру». Его возможности позволяют рассчитать кратчайшее расстояние между населенными пунктами в условиях имеющейся дорожной сети, что позволяет учитывать нам инфраструктурный фактор. Для Московской и Ленинградской областей значение расстояния до Москвы и Санкт-Петербурга было взято за ноль. Регионы, не обладающие дорожной сетью, связывающей их со столицами, получали значения в 100000 км.

Нами используются показатели о социально-экономической ситуации в регионах: средние денежные доходы населения, процент населения официально зарегистрированных как безработные. Показатель бюджетных расходов регионы свидетельствует не только о возможностях региональных властей. По мнению М. Олсона (M. Olson) недемократические правительства расходуют гораздо больше ресурсов для поддержания своей власти, чем демократии. Но сложно сказать насколько это утверждение справедливо для показателей субнациональных единиц государства.

Также стоит отметить переменные связанные с показателем развития экономики региона в целом: число предприятий на конец календарного года, общая площадь построенных новых зданий, денежные затраты предприятий на инновации и денежный объем экспорта в долларах США, свидетельствующий о востребованности продукции региона в мире и темпов экономического развития.

Из анализа были удалены переменные, ожидаемо имеющие довольно высокую корреляцию между собой. Например, в анализ включены данные по доходам населения, а их расходы не рассматриваются. В одном случае используются усредненные значения близких показателей. Это касается расстояния до городов федерального значения. Описательная статистика всех переменных, использующихся в количественном анализе, находится в Приложении 1.

Мы намеренно не включали в анализ данных показатели, касающиеся политической составляющей региона, таких как процент явки на федеральные и региональные выборы или числа представленных партий в региональных парламентах, поскольку в рейтинге центра Карнеги уже учитывались эти и другие данные электоральной статистики, составляющие основу для инструментальной проверки экспертных оценок.

 

.2 Факторный анализ

Факторный анализ применяется для изучения связей между значениями нескольких переменных. Предполагается, что на объект оказывают влияние множество параметров, но только небольшая часть из них обладает реальной силой. Эти переменные имеют корреляцию между собой, что позволяет объединить их в один фактор. Затем с помощью регрессионного анализа проверяется зависимость размера инвестиций в основной капитал регионов и уровня демократичности от полученных факторов.

Главная задача факторного анализа состоит в объединении большого числа переменных к небольшому числу факторов. Суть его проведения заключается в том, что сначала на основе имеющихся числовых данных определяется набор факторов, которые содержат основной объем информации об исследуемом объекте. На втором этапе полученные факторы могут быть преобразованы до одного показателя - факторных нагрузок. По нему можно определить степень влияния отдельного фактора на объект: чем теснее связь, тем выше значение факторной нагрузки. Факторные нагрузки сохранялись в виде регрессионных сумм, что позволило использовать полученные данные во множественном регрессионном анализе.

Необходимо отметить, что результаты метода могут сильно искажаться при сильной корреляции отдельных переменных, выбранных для факторного анализа. Высокая корреляция (выше 0,800) свидетельствует о том, что взятые для анализа переменные могут описывать одну и ту же информацию, поэтому переменных, ожидаемо имеющие высокую корреляцию между собой, необходимо избегать.

Для интерпретации полученных факторов составляется матрица факторных нагрузок. С этой целью применяют повороты осей, которые достигаются вращением факторов, с использованием метода варимакс или максимальной вариации. Суть вращения по методу варимакс состоит в нахождении вращения, максимизирующего дисперсию по новым осям. «Тем самым теоретическая сложность фактора уменьшается, нагрузки фактора близки к 0 или 1, и фактор можно наилучшим образом проинтерпретировать». Полученная в результате повернутая матрица компонентов факторного анализа с весами факторов, позволяет определить, какие именно из переменных в наибольшей степени влияли на каждый из факторов. В факторном анализе мы проверяем взаимосвязь между 13 различными переменными, отражающие особенности социально-экономического развития и географии регионов России за 2003 год.

В результате факторного анализа данных было получено 4 фактора (Таблица 1).Первый фактор включает в себя высокие показатели численности населения, его доходов, высоких темпов строительства, большое число предприятий. Высока значимость сферы услуг. В итоге мы имеем описание наиболее богатых российских регионов, которое сосредотачивают инвестиции за счет агломерационного эффекта региональных столиц и других крупных городов - фактора агломераций.

Таблица 1. Повернутая матрица компонентов факторного анализа данных за 2003 год.

	Компонент
	1	2	3	4
Log Численность Населения 2003	,949	-,082	,018	,219
Log Доходы населения 2003	,103	,693	,392	-,539
Log Объем добычи Ископаемых 2005	,283	,867	,029	,047
Log Экспорт 2003	,780	,308	,278	,083
Log Выбросы в атмосферу 2003	,495	,645	,410	,215
Log Траты на Инновации 2003	,839	,162	,348	,144
Log Число предприятий 2003	,873	-,152	-,050	-,067
Log Объемы строительства 2003	,900	,022	,197	,119
Log Расходы бюджетов субъектов 2003	,838	,414	,160	-,155
Log Объем товаров сельского хозяйства в 2003	,116	-,020	-,013	,965
Log Объем услуг в 2003	,934	,175	,192	-,017
Log Среднее расстояние до Москвы и СПб	-,380	,722	-,220	-,122
Уровень безработицы в % 2003	-,214	-,009	-,936	,078

Метод выделения факторов: метод главных компонент.

Метод вращения: варимакс с нормализацией Кайзера.

Источник: расчеты автора.

Таблица 2. Суммы квадратов загрузок вращения факторов 2003 года.

Компонент	Всего	% дисперсии	Суммарный %
1	5,900	45,387	45,387
2	2,522	19,404	64,790
3	1,551	11,928	76,719
4	1,409	10,840	87,559

Источник: расчеты автора.

Другой фактор привлечения прямых инвестиций можно обозначить как ресурсный. Он включает переменные, характерные для регионов, экономика которых основана на добыче полезных ископаемых: большой объем доходов от ископаемых в ВРП, высокие доходы населения, значительные объемы выбросов в атмосферу. Большая часть таких регионов находится на значительном удалении от городов федерального значения: значительная часть их общей территории приходится на Урал, Сибирь и Дальний Восток. В ресурсоориентируемые экономики можно ожидать значительных инвестиций, однако об инвестиционном потенциале ресурсных регионов среди экономистов ведутся споры. С одной стороны простое наличие природных ресурсов можно признать основой инвестиционной составляющей ресурсных регионов. С другой, из-за узко-ориентируемой экономики инвестиционные возможности таких субъектов ограничены. Большая часть из них находится в зоне неблагоприятных климатических условиях, что серьезно повышает издержки потенциальных инвесторов в другие отрасли, например в обработку.

Сдерживающим фактором привлечение инвестиций в экономику ресурсных регионов, помимо климата, являются инфраструктурные сложности. Особенно крупные затраты для инвестора будут связаны с разработкой новых месторождений на совершенно неосвоенных территориях.

Четвертый фактор объединяет регионы с другим доминирующим типом производства - сельским хозяйством. Помимо высоких доходов ВРП от сельскохозяйственной продукции, внимание обращает низкий уровень доходов населения. По данным И. Гришиной с 1990 по 2010 гг. удельный вес инвестиций в сельское хозяйство сократился более чем в пять раз. Соответственно, можно предположить, что регионы, ориентированные на сельскохозяйственное производство, оказались в проигрыше в гонке за инвестициями. В этом случае можно ожидать отрицательную связь.

Третий описывает малый процент случаев и доминирующая переменная в нем одна. С одной стороны мы имеем фактор с сильным влиянием низкого процента безработных в регионе. Условно его можно назвать фактором стабильности рынка труда, хотя такая трактовка будет довольно спорна, поскольку стабильность определяется и другими показателями. С нашей точки зрения фактор может оказаться значимым для привлечения инвестиций и инвестиционного роста. В 2003 году проблема занятости оставалась довольно острой. Для регионов с низким показателем безработицы могло быть больше возможностей для сохранения действующих предприятий и сохранения региональной экономики на плаву, а для бизнеса - больший интерес к инвестированию в связи с меньшими рисками. Кроме того, как показывает статистика, в целом по стране наибольший прирост инвестиций в основной капитал наблюдался в 2007 году, тогда же, когда отмечался один из самых низких уровней безработицы в 2000-е годы.

Наличие связей между размером инвестиций и полученными факторными нагрузками мы проверяем с помощью линейного регрессионного анализа. При этом мы используем данные по инвестициям за 2009 год. Это позволяет нам показать наличие влияние факторов 2003 года на будущие инвестиционные показатели региона. Однако о наличии каузальных связей говорить пока преждевременно. Результаты анализа приведены в Таблице 3.

Таблица 3. Зависимость прямых инвестиций и полученных факторов.

Зависимая переменная - логарифм от размера прямых инвестиций в 2009 г.

	Модель 1	Модель 2	Модель 3	Модель 4
Фактор 1	0,771 (0,034)**
Фактор 2		0,372 (0,049)**
Фактор 3			0,245 (0,052)*
Фактор 4				-0,034 (0,053)
R-квадрат	0,594	0,138	0,004	0,001
Скорр. R-кв.	0,589	0,128	-0,008	-0,011

* - значимость на уровне 0,05

** - значимость на уровне 0,01

Источник: расчеты автора. В скобках указана стандартная ошибка.

Как видно из таблицы, значимыми на уровне 0,01, являются только факторы агломераций и природных ресурсов. Фактор экономической стабильности значим на уровне 0,05. Предыдущие исследования региональных инвестиций в 2010 - 2013 гг. также показывали высокую значимость факторов агломераций и ресурсов, на фоне которых факторы политического характера оказывались намного слабее.

Фактор агломерации оказался наиболее сильным из всех, однако значимость влияния именно агломераций в привлечении инвестиций определить сложно. С одной стороны, в теории достаточно 250 тысяч жителей в городе, чтобы обеспечить ему относительную экономическую и инвестиционную устойчивость. С другой, масштаб инвестиций от непосредственной численности населения города или региона в большинстве случаев не зависит. В группе регионов агломерационного фактора (Приложение 3, 4) мы видим промышленные регионы, имеющие высокий экспортный потенциал (Свердловская, Самарская области, Татарстан, Башкортостан). Доминирование промышленных центров соотносится с моделью «центр-периферия» П. Кругмана. По мнению М. Фуджиты и Ж.-Ф. Тисса промышленные города, или как они их называют индустриальные агломерации (industrial agglomeration), имеют свои особенности агломерационного эффекта, связанные с миграцией населения, о чем писал П. Кругман. Мигранты становятся и источником рабочей силы для новых предприятий и потребителями услуг, в основном бытового характера. За счет спроса со стороны новых городских жителей экономика города получает дополнительные инвестиции в различные сферы.

Наибольшая значимость влияния агломерационного фактора у Москвы и области и Санкт-Петербурга, регионов с многомиллионным населением и большим по объему сектору услуг, хотя и здесь он не будет решающим. Свою роль играет уровень экономического развития региона в целом - в центры слаборазвитых регионов инвестиции не пойдут, не смотря на то, сколько населения проживает в городах (самый яркий пример здесь - Омская область с миллионным региональным центром и слаборазвитой региональной периферией). Наконец, свою роль играет приоритет федеральных властей, оказавший значительное влияние на приток дополнительных инвестиций в Москву и Татарстан. В целом агломерационный эффект заметен в обобщенном виде вместе с экспортным потенциалом региона и ресурсоемкими отраслями экономики.

Распределение регионов согласно влиянию ресурсного фактора (Приложения 3, 4) подтверждает расчеты С.А. Мицек и Е.Б. Мицек о незначимости инвестиционного приоритета в пользу нефтедобывающих регионов. В таблице представлены регионы, специализированные на добычи различных природных ресурсов. Более сильное влияние ресурсного фактора на нефтедобывающие Тюменскую область и ее автономные округа объясняется минимальными возможностями для инвестиций в другие отрасли экономики указанных регионов и высокой потребностью в инвестициях непосредственно в добывающую отрасль. Но значимость экспорта углеводородов оставалась всегда высокой на протяжении 2000-х годов.

Фактор сельского хозяйства не оказал негативного воздействия, поскольку эта сфера экономики не была безоговорочно доминирующей среди регионов, более подверженным влиянию фактора (Приложения 3,4). В частности южные регионы, такие как Краснодарский край, помимо сельского хозяйства делали ставку на туристический сектор - опять же на сферу услуг. Другие регионы из группы наиболее подверженных влиянию данного фактора большую часть инвестиций получают в другие отрасли: добычу природного газа (Оренбургская область), металлургию (Липецкая, Челябинская области). Кроме того, сельскохозяйственная отрасль в России «характеризуется слабой концентрацией с более равномерным распределением инвестиций и примерно равными долями». Поэтому положительное или отрицательное влияние сельскохозяйственного сектора на привлечение инвестиций в регионах не наблюдается.

Фактор стабильности оказался очень слабым, но значимым и положительным, что противоречит нашим изначальным ожиданиям. Группа регионов, наиболее подверженная данному фактору, весьма разнообразна (Приложения 3,4). Там представлены и промышленные центры и географическая периферия. Но нет регионов Северного Кавказа с очень высоким уровнем безработицы. Для развивающихся государств низкая безработица в долгосрочном периоде обеспечивает инвестиции в новые производства, в основном из развитых стран. На уровне российских регионов это более характерно для Калужской области, решившей социальные проблемы за счет иностранных инвестиций в новые предприятия. Но с другой стороны, высокая безработица связана с ростом инвестиций в покупку существующих производств (brownfield investments). Новые предприятия при этом не создаются и безработица не снижается. Это хорошо заметно на примере Турции.

С помощью метода линейной регрессии мы проверили влияние каждого из факторов на показатель уровня демократичности региональных институтов в 2004-2008 гг. (Таблица 4.)

Таблица 4. Зависимость уровня демократичности и полученных факторов.

Зависимая переменная - логарифм уровня демократии в 2004-2008 г.

	Модель 1	Модель 2	Модель 3	Модель 4
Фактор 1	0,362 (0,617)**
Фактор 2		0,209 (0,648)*
Фактор 3			0,360 (0,618)**
Фактор 4				0,022 (0,622)
R-квадрат	0,131	0,044	0,130	0,000
Скорр. R-кв.	0,120	0,039	0,119	-0,012

* - значимость на уровне 0,05

** - значимость на уровне 0,01

Источник: расчеты автора. В скобках указана стандартная ошибка.

Результаты оказались несколько иными. С одной стороны, большое воздействие на демократичность оказывают агломерационный фактор, но оно слабее, чем в случае с инвестициями. Обращает на себя внимание, что фактор агломерации оказался практически на одном уровне с фактором стабильности, который в этот раз оказался значимым. Ресурсный фактор оказался слабее агломерационного и стабильности, а уровень значимости маргинальный. Также стоит отметить, что все значимые факторы имеют низкое коэффициента детерминациии высокий уровень стандартной ошибки (выше 0,600), что говорит о низком качестве полученной модели.

 

.3 Моделирование структурными уравнениями

Наконец, мы проводим тестирование причинно-следственной связи между размером привлекаемых прямых инвестиций и уровнем демократичности институтов. Для этого мы используем метод моделирования структурными уравнениями (Structural Equation Modeling - SEM).

Этот методологический подход позволяет проводить тестирование причинно-следственных связей между переменными. Моделирование является своего рода продолжением факторного анализа и регрессионного анализа, выражающим взаимосвязь между переменными с помощью набора линейных отношений. SEM заменяет набор наблюдаемых переменных небольшим набором ненаблюдаемых конструкций.

Использование моделирования структурными уравнениями имеет ряд преимуществ. Самое главное, что SEM позволяет производить тестирование причинно-следственной связи между инвестициями и демократичностью институтов с учетом полученных ранее факторных нагрузок. Мы использовали три переменные - логарифм размера привлекаемых прямых инвестиций, уровень демократичности региональных институтов и факторные нагрузки одного из трех значимых факторов (агломерации, ресурсов и стабильности) - в двух временных точках (T1 и T2) и проверили взаимосвязь между инвестициями и демократичностью. Такой подход позволяет сравнить силу коэффициентов влияния инвестиции на демократичность и демократичности на инвестиции. Так как собраны данные для двух временных точек (2003 и 2009 гг.), будет построено три модели с 2003 по 2009 год с каждым из полученных ранее факторов. Еще одним преимуществом SEM является визуализация: результаты могут быть представлены в виде графических диаграмм, а затем преобразованы в систему уравнений.

Зависимые переменные модели: логарифм размера привлеченных прямых инвестиций2009 (2003); уровень демократичности региональных институтов за цикл 2004-2008 (1999 - 2003); агломерационный или ресурсный или стабильности фактор 2009 (2003). Главным образом мы хотим проверить влияние инвестиций на демократичность и демократичности на инвестиции. Визуальный план модели представлен ниже (Рисунок 2).

Рисунок 2. Схема модели.

Часть отношений между переменными (самые слабые и наименее значимые) в ходе анализа опускались.

* - значимость на уровне 0,05

** - значимость на уровне 0,01

Рисунок 3. Модель 1. Инвестиции, демократичность и агломерационный фактор

Источник: расчеты автора. В скобках указана стандартная ошибка.

Модель показывает, что с учетом фактора агломерации значимыми остаются только причинно-следственные связи между одними и теми же переменными в разные временные периоды. Есть слабая связь между агломерационным фактором и инвестициями за 2009 год. Влияния демократичности на инвестиции или наоборот не наблюдается.

* - значимость на уровне 0,05

** - значимость на уровне 0,01

Рисунок 4. Модель 2. Инвестиции, демократичность и ресурсный фактор.

Источник: расчеты автора. В скобках указана стандартная ошибка.

Модель с учетом ресурсного фактора также не дает связей между инвестициями и демократичностью. Наблюдается связь зависимости уровня демократизации в 2004-2008 гг. и ресурсного фактора в 2003, но ее значимость составляет 7,6%.

* - значимость на уровне 0,05

** - значимость на уровне 0,01

Рисунок 4. Модель 3. Инвестиции, демократичность и фактор экономической стабильности.

Источник: расчеты автора. В скобках указана стандартная ошибка.

Внесение в модель последнего фактора и исключение слабых отношений мало что изменили. В случае со стабильностью никаких значимых связей, кроме ожидаемых обнаружено не было.

Таким образом, во всех моделях, рассматривающих связи между размером инвестиций, уровнем демократичности и одним из экономических факторов, нет доказательств влияния инвестиций на демократию или наоборот. Демократичность российских институтов (по крайне мере, если она измеряется по рейтингу Московского центра Карнеги) фактор для привлечения инвестиций слабый и незначимый. Обратной связи, где инвестиции служат фактором для демократии, обнаружено также не было.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Идея о взаимосвязи демократичности институтов и привлечения инвестиций в экономику не нова и поддерживается международными финансовыми организациями. В своих выступлениях представители Международного валютного фонда (МВФ) подчеркивают необходимость внедрения демократических и правовых институтов для инвестиционного развития государств. Например, недавний случай - в отношении Украины МВФ считает приоритетными задачами борьбу с коррупцией, судебную и налоговую реформы и реформу управления государственными предприятиями. «Политика страны должна фокусироваться на институциональных реформах, цель которых - исключить неэффективные меры и наращивать прямые частные инвестиции».

По мнению украинского экономиста Владимира Дубровского, если украинские власти пойдут «на убедительные шаги для того чтобы внедрить в Украине правовое государство, власть закона, тогда мы можем ожидать большого притока инвестиций, потому что очень выгодно производить товары и услуги, поставлять их беспошлинно на крупнейший в мире рынок Европейского Союза». Бывший министр финансов России Алексей Кудрин не раз подчеркивал необходимость параллельного проведения экономических и политических реформ в России. Для А. Кудрина залогом успеха экономических реформ является наличие политической конкуренции, которая невозможна при существующих институтах, которые обеспечивают инвестиционный климат.

Ряд географических особенностей может оказывать благоприятное влияние на привлечение инвестиций. Речь, в частности идет о географическом соседстве регионов центральной России с Москвой и областью. Для регионов крайнего севера характерно неблагоприятное влияние климатических факторов.

Специалистами отмечается влияние поддержки федерального центра в реализации мегапроектов на территории отдельных субъектов во второй половине 2000-х годов: Олимпиада в Краснодарском крае, саммит АТЭС в Приморье, Универсиада в Татарстане, освоение новых месторождений в Сахалине. Значение имеют не только инвестиции из непосредственно федерального бюджета, но и возможности федерального центра по привлечению в проекты капитал госкомпаний и зарубежного бизнеса. Используя терминологию С. Роккана, можно сказать, что в данном случае федеральный центр играет свою роль экономического центра в модели центр-периферийных отношений.

Влияние федерального центра сложно определить количественными методами: невозможно отделить инвестиции в мегапроекты от других. Такие вложения действительно кардинально меняют инвестиционную ситуацию, но только в отдельном регионе и на довольно небольшой срок. Как показывает пример Приморья, после проведения саммита АТЭС во Владивостоке в крае наблюдается инвестиционный спад (Рисунок 5).

Рисунок 5. Динамика прямых инвестиций в экономику Приморского края с 2006 по 2014 гг (млн. руб).

Источник: Росстат.

В результате факторного анализа было получено три значимых фактора, позволяющих разделить регионы на группы. Самое большое влияние на привлечение прямых инвестиций имеет агломерационный фактор, сочетающий в себе наличие в регионе богатых крупных городов, высокие доходы населения. Второе по силе влияние оказывает наличие в регионе природных ресурсов. Отмечено слабое влияние фактора экономической стабильности, ключевую роль в котором играет низкий процент безработицы в регионе. Результаты факторного анализа свидетельствуют о справедливости выводов теоретиков экономической географии о влиянии агломераций и ресурсов на случае российских регионов.

Тестирование причинно-следственной связи между размером привлекаемых прямых инвестиций и уровнем демократичности с помощью метода моделирования структурными уравнениями показали отсутствие доказательств влияния инвестиций на демократию. Обратной связи, где инвестиции служат фактором для демократии, обнаружено также не было. Значимыми были только причинно-следственные связи между одними и теми же переменными в разные временные периоды. Также наблюдается слабая связь между агломерационным фактором и инвестициями за 2009 год.

Почему демократичность институтов оказалась незначимой для привлечения инвестиций в экономику регионов? На наш взгляд здесь может быть несколько объяснений.

Во-первых, мог сказаться небольшой промежуток времени - всего 6 лет. За это время среднее значение уровня демократичности регионов выросло незначительно с 28,77 до 30,23 (Приложение 1) во многом за счет улучшения ситуации в регионах из второй половины списка. Но при существующих оценках российского режима в целом как недемократического нет никаких оснований считать, что в отдельных регионах существует полностью консолидированная демократия.

По оценкам Д. Аджемоглу, демократический режим оказывает воздействие на все аспекты экономического роста только в долгосрочной перспективе. Разница между демократиями и недемократиями становится ощутимой только спустя 25 лет с начала момента демократизации. К тому же сам процесс консолидации демократии занимает достаточно продолжительный промежуток времени. Из всего этого сложно судить о масштабных сдвигах в сторону демократических практик в российских регионах в течение шести лет 2000-х годов, не говоря уже об их возможном влиянии на привлечении инвестиций.

Во-вторых, свою роль могла сыграть методика построения индекса демократичности Московского центра Карнеги. Процесс построения любых индикаторов не лишен недостатков, что усложняет верификацию количественных показателей. «Рейтинг демократичности региона по оценки центра Карнеги не обнаруживает высокозначимой связи с большинством других индексов, за исключением индекса коррупции того же центра». Также индекс демократичности никак не связан с индикаторами регионального инвестиционного климата.

Мы намеренно не включали в анализ данных показатели, касающиеся политической составляющей региона, таких как процент явки на федеральные и региональные выборы или числа представленных партий в региональных парламентах, поскольку в рейтинге центра Карнеги уже учитывались эти и другие данные электоральной статистики и была высока вероятность мультиколлинеарности между переменными. По оценкам авторов рейтинга экспертная и инструментальная оценки демократичности получили относительно высокую значимую корреляцию между собой (0,610).

Не исключен и тот факт, что решающее влияние на привлечение инвестиций оказывает не уровень демократичности региональных институтов в целом (что и оценивает индекса демократичности Московского центра Карнеги), а его отдельные элементы, такие как коррупция и соблюдение прав человека. Страны с низким уровнем поддержания законности и правопорядка не могут осуществить эффективную макроэкономическую политику и не в состоянии устранить перераспределение в пользу неэффективных предприятий. Христос Доусолиакос и Мехмет Улубасоглу говорят о решающем влиянии степени экономической свободы, также имеющей много общего с верховенством закона.

Наконец, возможен такой вариант, при котором фактор демократичности действительно не играет решающей роли в привлечении инвестиций. По мнению О. Кузнецовой, институциональные факторы оказываются значимыми только тогда, «когда мы сравниваем территории с более или менее схожими факторами развития». Поэтому бесполезно сравнивать сырьевой и несырьевой регионы на предмет политики региональных властей: все экономические показатели у сырьевого региона окажутся выше.

С другой стороны традиционная экономическая теория допускает наличие нормально функционирующей рыночной экономики в недемократических государствах при наличии определенного институционального минимума. Доказательством такого подхода служат примеры ряда азиатских стран. Недемократичность институтов не мешает Сингапуру в формировании благоприятного инвестиционного климата. А экономические и инвестиционные успехи регионов Китая могут объясняться грамотной кадровой политикой Коммунистической партии.

В целом инвестиционное неравенство субъектов Российской Федерации объясняется объективными экономическими причинами. Решающее влияние оказывают наличие в регионе крупных городских агломераций или добычи природных ресурсов. Краткосрочный рост инвестиций наблюдается в регионах, на территории которых реализуются масштабные проекты, находящиеся под контролем Федерального центра. Влияние институциональных факторов, демократичности или качества управления стоит искать в срезе нескольких регионов в пределе одного федерального округа и с использованием качественных методов исследования.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Научные публикации

.        Бирюков С.В. Клиентела как модель политического порядка и политических изменений. М.: ТЕИС, 2009. 112 с.

.        Валлерстайн И. Миросистемный анализ: введение. М.: Издательский дом «Территория будущего», 2006. 248 с.

.        Даль Р. О демократии. М.: Аспект Пресс, 2000. 208 с.

.        Даль Р. Полиархия: участие и оппозиция. М.: Издательский дом Гос. ун-та - Высшей школы экономики, 2010. 288 с.

.        Доманьски Р. Экономическая география: динамический аспект. М.: Новый хронограф, 2010. 376 с.

.        Егер В., Майер Х.И. Социальные изменения в социологических теориях современности. Смоленск: Изд-во СмолГУ, 2007. 236 с.

.        Заостровцев А. О развитии и отсталости: как экономисты объясняют историю? СПб.: Изд-во Европейского ун-та в Санкт-Петербурге, 2014. 248 с.

.        Зубаревич Н.В. Регионы России: неравенство, кризис, модернизация. М.: Независимый институт социальной политики, 2010. 160 с.

.        Иберла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980. 398 с.

.        Инглхарт Р., Вельцель К. Модернизация, культурные изменения и демократия: последовательность человеческого развития. М.: Новое издательство, 2011. 464 с.

.        Липсет С. Политический человек: социальные основания политики. М.: Мысль, 2016. 612 с.

.        Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967.144 с.

.        Малов С.В. Регрессионный анализ: теоретические основания и практические рекомендации. СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского ун-та, 2013. 276 с.

.        Маршалл А. Принципы политической экономии. М.: Прогресс, 1984. Т.2. 311 с.

.        Норт Д. Насилие и социальные порядки. Концептуальные рамки для интерпретации письменной истории человечества. М.: Изд-во Института Гайдара, 2011. 480 с.

.        Петров Н., Титков А. Рейтинг демократичности регионов Московского центра Карнеги: 10 лет в строю. М., 2013. 45 с.

.        Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

.        Ресурсная обеспеченность как фактор повышения инвестиционной привлекательности и конкурентоспособности регионов России: монография. М.: Финансовый университет, 2011. 140 с.

.        Толстолесова Л.А. Финансово-инвестиционный потенциал сырьевых регионов: теория и практика. СПб.: Изд-во Политехнического ун-та, 2011. 284 с.

.        Туровский Р.Ф. Центр и регионы: проблемы политических отношений. 2-е изд. М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007. 400 с.

.        Хантингтон С. Третья волна. Демократизация в конце XX века. М.: РОССПЭН, 2003. 368 с.

.        Acemoglu D. Democracy does Cause Growth. NBER Working Paper № 20004. 2014. 64 p.

.        Acemoglu D. Economic Origins of Dictatorship and Democracy. Cambridge [etc.]: Cambridge University Press, 2006. 416 p.

.        Acemoglu D. Reevaluating the modernization hypothesis. NBER Working Paper № 13334. 2007. 53 p.

.        Belokurova G. When Does Business Turn Violent? Elections and Business-Related Violence in Russia, 1995-2010. Working Paper. 2014. 44 p.

.        Bollen K., Long S. Testing Structural Equation Models. Newbury Park: SAGE Publications, 1993. 320 p.

.        Besley T., Persson T. The Origins of State Capacity: Property Rights, Taxation, and Politics. NBER Working Paper 13028. 2007. 41 p.

.        Bowen N., Guo Sh. Structural Equation Modeling. Oxford, New York: Oxford University Press, 2012. 240 p.

.        Dicken S.N. Economic Geography. Boston: D.C. Heath and Company, 1955. 570 p.

.        Ferguson Y.H. Political space: frontiers of change and governance in a globalizing world. New York: State University of New York, 2002. 325 p.

.        Friedmann J. Regional development policy: a case study of Venezuela. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1966. 196 p.

.        Friedmann J., Weaver C. Territory and Function: The Evolution of Regional Planning. Berkeley, Los Angeles: University of California Press, 1980. 234 p.

.        Fujita M., Krugman P., Venables A. The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade. Cambrige: The MIT Press, 2000. 382 p.

.        Fujita M., Thisse J. Economics of Agglomeration: Cities, Industrial Location, and Regional Growth. Cambrige: Cambrige University Press, 2002. 466 p.

.        Landry P. Decentralized Authoritarianism in China: The Communist Party's Control of Local Elites in the Post-Mao Era. New York: Cambridge University Press, 2008. 320 p.

.        New Economic Geography. Cheltenham: Edward Elgar Publishing, 2005.626 p.

.        O’Donnel G., Schmitter Ph., Whitehead L. Transitions from Authoritarian Rule: Prospects for Democracy. Baltimore, London: The Johns Hopkins University Press, 1986. 78 p.

.        Persson T. The Growth Effect of Democracy: Is It Heterogenous and How Can It Be Estimated? NBER Working Paper № 13150. 2007.

.        Polterovich V., Popov V. Democracy and Growth Reconsidered: Why Economic Performance of New Democracies is not Encouraging. MPRA Paper № 21606. 2005. 34 p.

.        Rokkan S. State Formation, Nation-Building, and Mass Politics in Europe: The Theory of Stein Rokkan. Oxford, New York: Oxford University Press, 1999. 422 p.

.        The Oxford Handbook of Economic Geography. Oxford: Oxford University Press, 2004. 742 p.

Периодические издания

.        Азмина Ю.М., Никуйко Т.М. Инновационная активность хозяйствующего субъекта как фактор экономического роста (на примере Южного федерального округа)// Фундаментальные исследования. 2015. №11. С. 1368 - 1372.

.        Анненкова А.А., Резвякова И.В. Оценка инвестиционной привлекательности регионов Центрального федерального округа//Экономический анализ: теория и практика. 2011. №36. С. 7 - 11.

.        Ачкасов В.А. Транзитология - научная теория или идеологический конструкт?// Полис. 2015. №1. С. 30 - 37.

.        Белоусова С.В. Ресурсные регионы: экономические возможности и финансовая справедливость//ЭКО. 2015. №6. С. 40 - 48.

.        Бессокирная Г.П. Факторный анализ: традиции использования и новые возможности// Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2000. №12. С. 142 - 153.

.        Бляхер Л.Е., Васильева Л.А. Дальний Восток России в режиме консервации: между «глобальной экономикой» и «государственной опекой»// Полития. 2009. №2. С. 60 - 71.

.        Бри М. Региональные политические режимы и системы управления//Россия регионов: трансформация политических режимов. М.: Весь мир, 2000. С. 61 - 108.

.        Веселов Д.А. Политические режимы, перераспределение и формирование общества открытого доступа//Экономический журнал ВШЭ. 2015. Т. 19. № 4. С. 576-608.

.        Гельман В.Я. Возвращение Левиафана? (политика рецентрализации в современной России) // Полис. 2006. №2. С. 90-109.

.        Гельман В.Я. Динамика субнационального авторитаризма: Россия в сравнительной перспективе// Общественные науки и современность. 2009.№ 3. С. 50-63.

.        Гельман В.Я. Региональные режимы: завершение трансформации? // Свободная мысль. 1996. №9. С. 13 - 22.

.        Гельман В.Я. Трансформация и режимы. Неопределенность и ее последствия// Россия регионов: трансформация политических режимов. М.: Весь мир, 2000. С. 16 - 60.

.        Гончаров Д.В. Структура территориальной политики в России//Полис. 2012. №3. С. 63-74.

.        Григорьев Л.М., Зубаревич Н.В., Урожаева Ю.В. Региональные проблемы и региональная политика// Российские регионы: экономический кризис и проблемы модернизации. М.: ТЕИС, 2011. С. 86 - 109.

.        Гришина И. Территориальные особенности размещения инвестиций в капитальные активы пореформенной России//Инвестиции в России. 2012. №1. С. 24 - 30.

.        Гришина И. Территориальные особенности размещения инвестиций в капитальные активы пореформенной России [окончание]// Инвестиции в России. 2012. №2. С. 13 - 20.

.        Давыдова Л.В., Ильминская С.А. Анализ инвестиционных процессов в Северо-Кавказском федеральном округе//Региональная экономика: теория и практика. 2013. №14. С. 9 - 15.

.        Зубаревич Н.В. Выход из кризиса: региональная проекция// Вопросы экономики. 2012. №4. С. 67 - 83.

.        Зубаревич Н.В. «Лукавые цифры» на карте Родины//ЭКО. 2012. №4. С. 74 - 85.

.        Зубаревич Н.В. Неравенство социально-экономического развития регионов и городов России 2000-х годов: рост или снижение?//Общественные науки и современность. 2013. № 6. С. 15-26.

.        Зубаревич Н.В. Мифы и реалии пространственного неравенства//Общественные науки и современность. 2009. №1. С. 38 - 53.

.        Зубаревич Н.В. Региональное развитие и региональная политика в России // ЭКО. 2014. № 4. С. 7-27.

.        Зубаревич Н.В. Роль "агломерационного эффекта" в социально-экономическом развитии крупных городов России //География, градостроительство, архитектура: синтез наук и практик. Смоленск: Ойкумена, 2013. С. 191 - 207.

.        Зубаревич Н.В. Территориальный ракурс модернизации// Российские регионы: экономический кризис и проблемы модернизации. М.: ТЕИС, 2011. С. 58 - 85.

.        Изотов Д.А. Новая экономическая география: границы возможностей// Пространственная экономика. 2013. №3. С. 123 - 160.

.        Измерение институтов в российских регионах: методология, источники данных, анализ/ А. Баранов [и др.]// Вопросы экономики. 2015. №2. С. 69 - 103.

.        Ишаева Ю.В.Инвестиции как фактор экономического развития Дальнего Востока России// Экономика. Налоги. Право. 2012. №5. С. 125 - 129.

.        Кадочников С., Федюнина А. Влияние связанного разнообразия экспорта на экономическое развитие регионов России// Вопросы экономики. 2013. №9. С. 128 - 149.

.        Капранова Л.Д. О развитии инвестиционного процесса в субъектах Центрального федерального округа в 2000 - 2009 гг.//Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2010. №17. С. 32 - 41.

.        Капранова Л.Д. К вопросу о реализации инвестиционного потенциала Северо-Кавказского федерального округа//Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 4. С. 21-27.

.        Капранова Л.Д. Приволжский федеральный округ: тенденции развития и повышение инвестиционной привлекательности в 2007-2011 гг.// Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2013. № 16. С. 11-20.

.        Капранова Л.Д. Развитие региональной инвестиционной политики в Северо-Западном федеральном округе// Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. №20. С. 23 - 30.

.        Капранова Л.Д. Уральский федеральный округ: инвестиции и особенности инновационного развития//Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. №30. С. 24 - 34.

.        Каспэ С.И. Еще о понятии политической формы: форма и субъект. Ответ Михаилу Ильину//Полития. 2015. №2. С. 54-65.

.        Конъюнктурообразующие факторы развития Северо-Западного федерального округа/ В.К. Кашин [и др.]// Экономика. Налоги. Право. 2015. № 6. С.87-94.

.        Кравченко А.В. Привлечение инвестиций на основе мониторинга ВЭД региона// Российское предпринимательство. 2013. № 6. С. 19-31.

.        Кругман П. Пространство: последний рубеж // Пространственная экономика. 2005. № 3. С. 121-126.

.        Кузнецова О. Пирамида факторов социально-экономического развития регионов//Вопросы экономики. 2013. №2. С. 121 - 131.

.        Кузнецова О. Проблемы оценки федеральной инвестиционной политики как фактора регионального развития// Региональные исследования. 2014. №4. С. 125 - 133.

.        Кузьмин А.С., Мелвин Н.Д., Нечаев В.Д. Региональные политические режимы в постсоветской России: опыт типологизации // Полис. 2002. №3. С. 142 - 155.

.        Левин В.С. Пространственно-временные особенности концентрации инвестиций в регионах России// Региональная экономика: теория и практика. 2007. №12. С. 55 - 62.

.        Левин В.С., Левина Т.Н., Советова Н.С. Угрозы инвестиционного развития агропромышленного региона// Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. №9. С. 2 - 8.

.        Литвинцева Г.П. Инвестиции в основной капитал: Сибирский федеральный округ и Россия// Регион: экономика и социология. 2006. №4. С. 182 - 197.

.        Мельвиль А.Ю. Условия демократии и пределы демократизации. Факторы режимных изменений в посткоммунистических странах: опыт сравнительного и многомерного статистического анализа// Полис. 2011. №3. С. 164 - 183.

.        Мицек С.А., Мицек Е.Б. Региональный анализ инвестиций в основной капитал в России//Региональная экономика: теория и практика. 2009. №7. С. 19 - 23.

.        Мицек С.А., Мицек Е.Б. Экономертические и статистические оценки инвестиций в основной капитал в регионах России// Прикладная эконометрика. 2009. №2. С. 39 - 46.

.        Нефедова Т. Г., Трейвиш А. И. Сильные и слабые города России// Полюса и центры роста в региональном развитии. М.: ИГРАН, МАРС Москва, 1999. С. 136-142.

.        Нечаев В. Региональные политические системы в постсоветской России // Pro et Contra. 2000. Т.5. №1. С. 80 - 95.

.        Новиков А.В., Новикова И.Я. Инвестиционная ситуация в регионах России: расставляем приоритеты финансирования// ЭКО. 2014. №9. С. 65 - 85.

.        Окружко О.А. Феномен инвестиционной привлекательности Калужской области// Регион: экономика и социология. 2015. №2. С. 224 - 240.

.        Остапенко Р.И. Краткий обзор и перспективы развития методов структурного моделирования в отечественной науке и практике// Перспективы науки и образования. 2013. №5. С. 56 - 59.

.        Прохоренко И.Л. О методологических проблемах анализа современных политических пространств//Полис. 2012. №6. С. 68-80.

.        Пшеворский А. Переходы к демократии // Путь. 1993. №3. С. 3 - 56.

.        Растоу Д.А. Переходы к демократии: попытка динамической модели//Полис. 1996. № 5. С. 5-15.

.        Розанова Л.И., Морошкина М.В. Дифференциация регионального развития и уровень инвестиций//Региональная экономика: теория и практика. 2013. №4. С. 20 - 27.

.        Симонова Л.М., Погодаева Т.В. Что улучшать: рейтинги или институты?// ЭКО. 2015. №10. С. 78 - 97.

.        Слюняев Г. Инвестиционный климат и сменяемость власти в российских регионах//Вопросы экономики. 2014. №2. С. 88 - 117.

.        Туровский Р.Ф. Региональные политические режимы в России: к методологии анализа // Полис. 2009. №2. С. 77 - 95.

.        Туровский Р.Ф. Социальная и политическая эффективность региональной власти: проблема измерения // Полития. 2013. № 1. С. 175-196.

.        Туровский Р.Ф. Эффективность и демократичность региональных политических режимов в современной России: противоречия теории и практики измерения//PolitBook. 2013. №1. С. 8 - 39.

.        Унтура Г.А. Анализ статистических связей между рейтингами инвестиционного климата и фактическими инвестициями в регионах России// Регион: экономика и социология. 2004. №1. С. 200 - 210.

.        Хантингтон С. Будущее демократического процесса: от экспансии к консолидации // Мировая экономика и международные отношения. 1995. № 6. C. 87 - 94.

.        Цветкова О.В. Политическое пространство в региональном измерении: центр и периферия//Власть. 2014. №12. С. 70-74.

.        Чешков М.А. Мир как целостность (концепция И. Валлерстайна и его критики)// Осмысливая мировой капитализм (И. Валлерстайн и миростистемный подход в современной западной литературе). М.: ООД ИМЭМО РАН, 1997. С. 10 - 55.

.        Чирикова А.Е. Московские назначенцы в губернаторском корпусе: анализ самарского случая// Полития 2011. №4. C. 61 - 73.

.        Чихарев И.А. Масштабы и ритмы демократизации//Полис. 2009. №3. С. 54 - 64.

.        Шишкин А.И., Колесников Н.Г. Инвестиции из сопредельных стран в приграничных регионах северо-запада России// Экономика и управление. 2009. №12. С. 41 - 44.

.        Шовин В.А., Гольтяпин В.В. Методы вращения факторных структур// Математические структуры и моделирование. 2015. № 2. С. 75 - 84.

110.   Юсупов К.Н., Янгиров А.В., Токтамышева Ю.С. Оценка взаимосвязи индикаторов экономического роста, инфляции, безработицы, внешней торговли, инноваций и инвестиций в Российской Федерации на современном этапе// Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. №42. С. 23 - 28.

.        Яковлев А. Как уменьшить силовое давление на бизнес в России?// Вопросы экономики. 2012. №11. С 4 - 23.

112.   Barro R. Democracy and Growth // Journal of Economic Growth. 1996. №1. P. 1-27.

.        Boix C., Stokes S. Endogenous Democratization//World Politics. 2003. Vol.55. P. 517 - 549.

.        Bollen K.A., Jackman R.W. Economic and Noneconomic Determinants of Political Democracy in the 1960s// Research in Political Sociology. 1985. Vol. 1. P. 27-48.

.        Doucouliagos H., Ulubasoglu M. Democracy and Economic Growth: A Meta-Analysis // American Journal of Political Science. 2008. Vol. 52. № 1. P. 61-83.

.        Firestone T. Armed Injustice: Abuse of the Law and Complex Crime in Post-Soviet Russia // Denver Journal of International Law & Policy. 2010. Vol. 38. P. 555-580.

117.   Geddes B. What Causes Democratization?//The Oxford Handbook of Comparative Politics. Oxford: Oxford University Press, 2009. P. 317 - 339.

.        Hall P., Taylor R. Political Science and the Three New Institutionalism// Political Studies. 1996. XLIV. P. 936 - 957.

.        Hall Th.D. World-Systems and Evolution: An Appraisal// World-Systems Theory in Practice: Leadership, Production, and Exchange. Lanham [etc.]: Rowman & Littlefield Publishers, Inc., 1999. P. 1 - 24.

.        Henderson V., Becker R. Political Economy of City Sizes and Formation// Journal of Urban Economics. 2000. Vol. 48. P. 453 - 484.

.        Iwasaki I, Suganuma K. Regional Distribution of Foreign Direct Investment in Russia// Post-Communist Economies. 2005. Vol.17, №2. P. 153 - 172.

.        Krugman P. First Nature, Second Nature, and Metropolitan Location//Journal of Regional Science. 1993. Vol. 33. P. 129-144.

.        Krugman P. Increasing Returns and Economic Geography// The Journal of Political Economy. 1991. Vol. 99, № 3. P. 483-499.

.        Krugman P. Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade// The American Economic Review. 1980. Vol. 70. №5. P. 950-959.

.        Landau D. Government and Economic Growth in the Less Developed Countries: An Empirical Study for 1960-1980// Economic Development and Cultural Change. 1986. Vol. 35. №1. P. 35 - 75.

.        Marsh R. Sociological explanations of economic growth// Studies In Comparative International Development. 1988.Vol. 23. Iss. 4. P. 41-76.

.        Martin Ph., Rogers C.A. Industrial Location and Public Infrastructure// Journal of International Economics. 1995. Vol. 39. P. 335-351.

.        Minier J.A. Democracy and Growth: Alternative Approaches// Journal of Economic Growth. 1998. Vol. 3. Iss. 3. P. 241-266.

.        Mori T., Turrini A Skills, Agglomeration, and Segmentation// European Economic Review. 2005. Vol.49. P. 201-225.

.        Mucuk M., Demirsel M.T. The Effect of Foreign Direct Investments on Unemployment: Evidence from Panel Data for Seven Developing Countries// Journal of Business, Economics & Finance. 2013. Vol. 2, Iss. 3. P. 53 - 66.

.        Olson M. Autocracy, Democracy and Prosperity// Strategy and Choice. Cambridge, Boston: MIT Press, 1991. P. 131 - 157.

.        Pourgerami A. The political economy of development: A cross-national causality test of development-democracy-growth hypothesis// Public Choice. 1988. Vol. 58. Iss. 2. P. 123 - 141.

133.   Plümper Th. Democracy, Government Spending, and Economic Growth: A Political-Economic Explanation of the Barro-Effect// Public Choice. 2003. V. 117. № 1/2. P. 27-50.

.        Przeworski A., Limongi F. Political Regimes and Economic Growth//The Journal of Economic Perspectives. 1993. Vol. 7. №3. P. 51-69.

.        Rao V. Democracy and Economic Development// Studies in Comparative International Development. 1984. Vol.19. №4. P. 67-81.

.        Reuter O.J. Subnational Appointments in Authoritarian Regimes: Evidence from Russian Gubernatorial Appointments// Journal of Politics. 2011.Vol. 74 (4). P. 1023-1037.

.        Rochlitz M. Corporate raiding and the role of the state in Russia// Post-Soviet Affairs. 2014. Vol. 30. Iss. 2-3. P. 89 - 114.

.        Scully G.W. The Institutional Framework and Economic Development// Journal of Political Economy. 1988. Vol. 96. №3. P. 652 - 662.

.        Shils E. Center and Periphery: An Idea and Its Career, 1935-1987// Center: Ideas and Institutions. Chicago, London: The Univ. of Chicago Press, 1988. P. 250-282.

.        Shleifer A., Treisman D.A. Normal Country: Russia After Communism// Journal of Economic Perspectives. 2005. Vol. 19, №1. P. 151 - 174.

.        Tavares J. How democracy affects growth// European Economic Review. 2001. Vol.45. Iss.8. P. 1341 - 1378.

.        Weed E. The Impact of Democracy on Economic Growth: Some Evidence from Cross-National Analysis// KYKLOS. 1983. Vol. 36. Iss. 1. P. 21 - 39.

143.   Zhang K. Does Foreign Direct Investment Promote Economic Growth? Evidence from East Asia and Latin America// Contemporary Economic Policy. 2001. Vol. 19, Iss. 2. P. 175-185.

Интернет-сайты.

.        Автодиспетчер.Ру [сайт]. URL: http://www.avtodispetcher.ru/distance/ (дата обращения: 17.03.2016).

.        «Для реформ нужна политическая конкуренция» [электронный ресурс]. URL: https://lenta.ru/articles/2016/04/23/kudrin/ (дата обращения: 27.04.2016).

.        Инвестиционные рейтинги регионов России [электронный ресурс]: URL: http://www.raexpert.ru/rankings/#r_1108 (дата обращения: 18.04.2016).

.        Индекс ОПОРЫ RSBI [электронный ресурс]: URL: http://new.opora.ru/projects/index (дата обращения: 18.04.2016).

.        МВФ перечислил главные задачи власти в Украине [электронный ресурс]. URL: http://www.segodnya.ua/economics/enews/mvf-perechislil-glavnye-zadachi-vlasti-v-ukraine-713562.html (дата обращения: 06.05.2016).

.        Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата в субъектах РФ [электронный ресурс]: URL: http://www.investinregions.ru/rating/ (дата обращения: 18.04.2016).

.        Развитие малого и среднего предпринимательства в регионах России. «Индекс ОПОРЫ» 2007-2008 [электронный ресурс]: URL: http://www.slideshare.net/OporaRossii/index2007-2008 (дата обращения: 18.04.2016).

.        Регионы России. Социально-экономические показатели - 2004 г. [электронный ресурс]: URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/B04_14/Main.htm (дата обращения: 17.03.2016).

.        Регионы России. Социально-экономические показатели - 2010 г. [электронный ресурс]: URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/B10_14p/Main.htm (дата обращения: 17.03.2016).

.        Регионы РФ. Рейтинги [электронный ресурс]: URL: http://www.ra-national.ru/ru/ratings/provinces?type=rating (дата обращения: 18.04.2016).

.        Форум в Давосе, итоги. Получит ли Украина инвестиции. [электронный ресурс]. URL: http://rian.com.ua/interview/20160122/1003972055.html (дата обращения: 27.04.2016).

155.   Helpman E. The Size of Regions [electronic resource]. Electronic data. URL: http://www.econ.brown.edu/fac/Matthew_Turner/ec2410/readings/Helpman_unp_1995.pdf. (date: 17.04.2016).

.        Regional Economic Issues. Central, Eastern, and Southeastern Europe: How to Get Back on the Fast Track [electronic resource]. Electronic data. URL: http://www.imf.org/external/pubs/ft/reo/2016/eur/eng/pdf/rei0516.pdf (date: 06.05.2016).

 

Приложение

 

Приложение 1

 

Описательная статистика индикаторов факторного анализа.

	N	Минимум	Максимум	Среднее значение	Стандартное отклонение
Инвестиции2003(млн. руб.)	82	734	357120	29768,60	54051,104
Инвестиции 2009 (млн. руб.)	82	4013	749256	96286,38	118841,891
Рейтинг демократичности регионов 1999 - 2003	82	16	46	28,77	6,193
Рейтинг демократичности регионов 2004 - 2008	82	17	43	30,23	5,924
Объем товаров по добыче полезных ископаемых (млн. руб.) 2005	82	55,6	1607133,0	57265,26	228272,7817
Объем товаров по добыче полезных ископаемых (млн. руб.)2009	82	93,2	2113286,0	89043,84	303479,1355
Численность населения (тыс. чел.) 2003	82	42	10391	1744,48	1602,844
Численность населения (тыс. чел.) 2009	82	42	10563	1715,20	1616,075
Объем экспорта (млн. долл.) 2003	82	,1	29644,9	1512,670	3875,1744
Объем экспорта (млн. долл.) 2009	82	2,2	113761,3	3476,832	12843,6450
Выбросы (тыс. тонн) 2003	82	1	3421	282,12	559,472
Выбросы (тыс. тонн) 2009	82	1	3268	272,32	535,001
Затраты на инновации (млн. руб.) 2003	82	,00	16849,40	1546,8146	2962,31539
Затраты на инновации (млн. руб.) 2009	82	,00	59697,20	5146,8427	9586,63392
Число предприятий на конец 2003	82	812	1008253	50399,28	115330,636
Число предприятий на конец 2009	82	1147	1106897	59573,57	132114,115
Общая площадь новых зданий (тыс. м2) 2003	82	14,9	6448,6	673,434	1011,0385
Общая площадь новых зданий (тыс. м2) 2009	82	11,7	11858,1	1155,841	1601,3702
Среднедушевые доходы населения (руб.) (2003)	82	1402	16827	4704,93	3033,791
Среднедушевые доходы населения (руб.) 2009	82	6400	48752	15404,41	7522,210
Расходы бюджетов субъектов (млн. руб.) 2003	82	2745,4	356061,5	25537,057	44385,7746
Расходы бюджетов субъектов (млн. руб.) 2009	82	8396,0	1156394,5	75351,813	133646,9376
Уровень безработицы в % 2003	82	1,3	53,1	9,889	6,1683
Уровень безработицы в %2009	82	2,7	52,9	9,660	5,6032
Производство сельского хозяйства в млн. руб. 2003	82	0	66825	13162,15	12398,561
Производство сельского хозяйства в млн. руб. 2009	82	0	175198	30643,29	30715,515
Объем платных услуг населению (млн. руб.) 2003	82	225	391045	17840,98	43971,746
Объем платных услуг населению (млн. руб)2009	82	1634	930389	55952,63	108224,479		82

Источник: Росстат, Московский центр Карнеги.

 

Приложение 2

 

Повернутая матрица компонентов факторного анализа данных за 2009 год.

	Компонент
	1	2	3	4
Log Численность Населения 2009	,963	-,047	,037	,188
Log Доходы населения 2009	,073	,679	,420	-,512
Log Объем добычи Ископаемых 2009	,261	,868	,146	-,054
Log Экспорт 2009	,727	,404	,418	-,017
Log Выбросы в атмосферу 2009	,437	,632	,444	,262
Log Траты на Инновации 2009	,672	,122	,582	,089
Log Число предприятий 2009	,844	-,095	,066	-,049
Log Объемы строительства 2009	,889	-,064	,225	,206
Log Расходы бюджетов субъектов 2009	,894	,335	,166	-,142
Log Объем товаров сельского хозяйства в 2009	,084	-,043	,003	,971
Log Объем услуг в 2009	,940	,196	,178	-,007
Log Среднее расстояние до Москвы и СПб	-,408	,731	-,230	-,035
Уровень безработицы в % 2009	-,146	-,075	-,901	,068

Метод выделения факторов: метод главных компонент.

Метод вращения: варимакс с нормализацией Кайзера.

Источник: расчеты автора.

Приложение 3

 

Распределение регионов по группам согласно влиянию факторов (2003 год).

Агломерации		Ресурсы
Субъект	Регрессионная сумма	Субъект	Регрессионная сумма
Москва	3,45042	Ямало-Ненецкий автономный округ	2,95190
Санкт-Петербург	2,07900	Тюменская область	2,29784
Московская область	1,89396	Ханты-Мансийский автономный округ	2,25341
Свердловская область	1,34984	Чукотский автономный округ	1,62675
Республика Татарстан	1,26624	Республика Саха (Якутия)	1,57283
Ростовская область	1,24195	Кемеровская область	1,49319
Республика Башкортостан	1,20972	Красноярский край	1,37052
Саратовская область	1,12273	Камчатский край	1,34496
Самарская область	,98998	Сахалинская область	1,31291
Нижегородская область	,93466	Ненецкий автономный округ	1,27366
Стабильность		Село
Субъект	Регрессионная сумма	Субъект	Регрессионная сумма
Новгородская область	1,40573	Оренбургская область	1,27743
Вологодская область	1,23854	Краснодарский край	1,07884
Липецкая область	1,20915	Белгородская область	,94451
Ярославская область	1,15859	Алтайский край	,84152
Тульская область	,91022	Удмуртская Республика	,78309
Чукотский автономный округ	,90430	Волгоградская область	,77304
Костромская область	,82804	Ленинградская область	,75616
Еврейская автономная область	,81002	Челябинская область	,73545
Калужская область	,74899	Ставропольский край	,63793
Самарская область	,72512	Ростовская область	,58673

Источник: расчеты автора

 

Приложение 4

 

Распределение регионов по группам согласно влиянию факторов (2009 год).

Агломерации		Ресурсы
Субъект	Регрессионная сумма	Субъект	Регрессионная сумма
Москва	3,34234	Ямало-Ненецкий автономный округ	2,71313
Санкт-Петербург	2,11527	Чукотский автономный округ	2,12497
Московская область	2,01288	Тюменская область	2,08449
Свердловская область	1,44367	Ханты-Мансийский автономный округ	1,93271
Республика Татарстан	1,38233	Сахалинская область	1,64487
Республика Башкортостан	1,23254	Кемеровская область	1,51409
Ростовская область	1,18094	Республика Саха (Якутия)	1,47259
Саратовская область	1,12594	Красноярский край	1,46055
Нижегородская область	1,04840	Ненецкий автономный округ	1,34451
Новосибирская область	,98553	Иркутская область	1,08060
Стабильность		Село
Субъект	Регрессионная сумма	Субъект	Регрессионная сумма
Липецкая область	1,53778	Оренбургская область	1,19871
Новгородская область	1,12083	Краснодарский край	1,04200
Тульская область	1,04692	Алтайский край	1,02209
Ленинградская область	,94744	Белгородская область	,85911
Вологодская область	,87552	Челябинская область	,83064
Ярославская область	,80641	Ростовская область	,78206
Республика Мордовия	,77180	Волгоградская область	,72634
Калужская область	,76594	Воронежская область	,70929
Белгородская область	,73049	Омская область	,69780
Мурманская область	,69757	Липецкая область	,68030

Источник: расчеты автора.