Ослабление экономики ряда регионов и муниципальных образований в связи с ухудшением мировой конъюнктуры, оттока капитала, роста безработицы и уменьшения потребительской активности населения требует структурных изменений. Модернизация процессов территории возможно только при помощи моделирования ее основных элементов, прежде всего, экономических систем. Экономические системы – это совокупность социально-экономических благ, отношений и процессов, направленных на обеспечение эффективного развития всех элементов данной совокупности, упорядоченных и сформированных в экономической политике территории на основе единства и взаимосвязи каждого субъекта функционирования. [1, с. 82]. По нашему мнению, основными индикаторами, оказывающими влияние на изменение экономических систем, являются финансовая и инвестиционная составляющая (потенциал). Для управления финансовым и инвестиционным потенциалом необходимо осуществлять их оценку [2, 5]. С этой целью авторами предложен алгоритм финансово-инвестиционной оценки территории, который систематизирует последовательность действий муниципального образования по его оценке и моделированию, обеспечивая дальнейшее функционирование экономических систем (рис. 1).
Алгоритм финансово-инвестиционной оценки муниципального образования представляет собой модель из 4 блоков, которые представляют собой взаимосвязанные этапы. Последовательное осуществление этапов позволяет проводить оценку уровня развития территории, финансового и инвестиционного потенциала муниципального образования, а также валового муниципального продукта как итога реализации финансово-инвестиционного потенциала и социально-экономического развития [6, с. 71].
На первом этапе (предварительном) разработанного алгоритма определяются основные элементы экономической системы территории, которые могут быть представлены следующими группами (блоками):
– элементы развития территории (бюджетный, инвестиционный, экономический и социальный потенциал);
Рис. 1. Алгоритм финансово-инвестиционной оценки муниципального образования
– финансовые элементы (финансовый потенциал населения, предприятий, инвесторов);
– инвестиционные элементы (производственный, потребительский, инновационный, интеллектуальный, туристический, предпринимательский, трудовой, ресурсный, экологический потенциал).
Итоговыми оценочными показателями выделенных групп станут суммарные рейтинговые оценки [9, с.274].
С учетом элементов предварительного этапа финансово-инвестиционной оценки муниципального образования построена трехмерная матрица эффективности финансово-инвестиционного потенциала муниципальных образований Орловской области за 2014 год.
Трехмерная матрица состоит из показателя развития территории, финансового и инвестиционного блока финансово-инвестиционного потенциала. Оси матрицы имеют размерность от 0.6 до 9.0. Для заполнения ее индикаторами каждого муниципального образования проводится нормирование каждой из переменных по всем муниципальным образованием (рис. 2).
Рис. 2. Матрица эффективности финансово-инвестиционного потенциала муниципальных образований Орловской области за 2014 год
Полученный результат финансово-инвестиционной оценки муниципального образования позволил выделить четыре финансово-инвестиционные зоны:
– зона эффективного развития (высокие значения финансово-инвестиционного потенциала, уровня развития территории);
– зона эффективного управления (низкое, либо ниже среднего значение финансово-инвестиционного потенциала, повышенные значения показателя развития территории);
– зона неэффективного функционирования (средние значения финансово-инвестиционного потенциала, пониженный показатель развития территории);
– зона кризисного развития (низкое значение финансово-инвестиционного потенциала, приводящее к низкому показателю развития территории).
Для финансово-инвестиционной оценки муниципального образования Орловской области распределены по выделенным зонам (табл. 1).
Таблица 1
Эффективность финансово-инвестиционного управления муниципальными образованиями Орловской области
Зона эффективного развития |
Зона эффективного управления |
1 – г.Орел |
2 – Болховский район |
11 – Кромской район |
3 – Верховский район |
13 – Ливенский район |
15 – Мценский район |
18 – Орловский район |
|
19 – Покровский район |
|
Зона неэффективного функционирования |
Зона кризисного развития |
6 – Должанский район |
4 – Глазуновский район |
7 – Залегощенский район |
5 – Дмитровский район |
8 – Знаменский район |
10 – Кразнозоренский район |
9 – Колпнянский район |
14 – Малоорхангельский район |
12 – Корсаковский район |
16 – Новодеревеньковский район |
20 – Свердловский район |
17 – Новосильский район |
21 – Сосковский район |
|
22 – Троснянский район |
|
23 – Урицкий район |
|
24 – Хотынецкий район |
|
25 – Шаблыкинский район |
Данные таблицы свидетельствуют о том, что почти половина муниципальных районов относятся к зоне неэффективного функционирования. Однако в данной зоне Должанский, Залегощенский, Колпнянкий и Шаблыкинский районы имеют потенциал к попаданию в зону эффективного управления, при условии повышения уровня элементов финансового блока. Муниципальные образования, находящиеся в зоне кризисного развития требуют неотлагательного вмешательства региональных органов власти в деятельность данных территорий, так как именно данные муниципальные образования снижают уровень развития Орловской области примерно на 32,5 %.
Вторым этапом алгоритма финансово-инвестиционной оценки муниципальных образований является информационность. Цель данного этапа – выявление факторных составляющих финансово-инвестиционного потенциала, которые оказывают наибольшее влияние на его величину. Отбор наиболее существенных факторов осуществлен по результатам корреляционно-регрессионного анализа [3, 4]. В целях принятия управленческих решений осуществлен отбор структурных составляющих, которые оказывают наибольшее влияние, во-первых, на величину интегрального показателя финансово-инвестиционного потенциала, во-вторых, на величину показателя развития территории, в-третьих на показатель финансового капитала территории [7].
Для определения влияния выделенных факторов на валовый продукт территории и уровень социально-экономического развития, осуществлен корреляционно-регрессионный анализ на примере муниципальных образований г. Орла по трем направлениям с применением автоматизированной программы PASW Statistics.
В многофакторную модель оценки взаимосвязи финансово-инвестиционного потенциала муниципальных образований и элементов, влияющих на его изменение, включены следующие факторы: экономический (ЭП), бюджетный (БП), налоговый (НП), социальный (СП), инвестиционный (ИП), финансовый потенциал населения (ФПН), потенциал финансово-кредитной системы (ФКС), финансовый потенциал предприятия (ФПП), потенциал внешних заимствований (ВЗ), производственный (ПРП), потребительский (ПП), инновационный (ИНП), интеллектуальный (ИЛП), туристический (ТП), предпринимательский (ПДП), трудовой (ТРП), ресурсный (РП), экологический (ЭЛП) потенциалы.
Многофакторная модель оценки изменения финансово-инвестиционного потенциала под влиянием различных факторов представлена на рис. 3.
Из рисунка видно, что наибольшее воздействие как на формирование финансово-инвестиционного потенциала, валового муниципального продукта, так и социально-экономического развития г. Орла имеет блок показателей развития территории. В целом, можно отметить, что влияние всех трех блоков на уровень социально-экономического развития высоко, о чем свидетельствует показатель равный 18,35.
Рис. 3. Многофакторная модель анализа влияния структурных составляющих финансово-инвестиционного потенциала муниципальных образований г. Орла на социально-экономическое развитие
По результатам проведенного исследования разработаны основные направления повышения социально-экономического развития г. Орла посредством роста финансово-инвестиционного потенциала и элементов блока развития территории (рис. 4).
Результаты анализа свидетельствуют о том, что на величину финансово-инвестиционного потенциала г. Орла особо сильное влияние оказывает финансовый, производственный, экономический и инвестиционные потенциалы.
Разработка мероприятий по отобранным факторам является самым значимым этапом среди всех остальных, поскольку совокупность разработанных мероприятий и является механизмом управления [8,10].
Проведение стресс-тестирования финансово-инвестиционного потенциала муниципального образования является третьим этапом и связано с исследованием воздействия на муниципальное образование, факторов риска.
Для анализа рискованности экономической системы муниципального образования использованы многокритериальные методы оптимизации, которые позволяют дать оценку таким показателям, как покрытие финансово-инвестиционным потенциалом расходных обязательств, коэффициент платежеспособности, обратный коэффициент отношения задолженности по налогам и сборам и т.д. Показатели ранжированы по группам (табл. 2).
Рис. 4. Направления повышения социально-экономического развития г. Орла посредством финансово-инвестиционного потенциал и элементов блока развития территории
Таблица 2
Ранжирование муниципальных образований по уровню риска развития
Тип муниципального образования |
Интервал оценки |
Квалификационные признаки муниципального образования |
Муниципальное образование с минимальным уровнем финансово-инвестиционного риска |
5,5 < ФИП |
Высокий уровень надежности показателя эксцесса и асимметрии, низкий уровень коэффициента вариации, активы финансово-инвестиционного потенциала покрывают большую часть обязательств, собственные средства муниципального образования превышают заемные, низкий коэффициент налоговой задолженности, высокий показатель коэффициента инвестиционных вложений и развития кредитной системы |
Муниципальное образование со средним уровнем финансово-инвестиционного риска |
5,5< ФИП < 4,0 |
Средний уровень надежности показателя эксцесса и асимметрии, коэффициента вариации, активы финансово-инвестиционного потенциала покрывают 70 % всех обязательств, показатель собственных средств муниципального образования находятся близко к уровню заемных, средний коэффициент налоговой задолженности, средний показатель коэффициента инвестиционных вложений и развития кредитной системы |
Муниципальное образование с высоким уровнем финансово-инвестиционного риска |
4,0< ФИП < 3,0 |
Низкий уровень надежности показателя эксцесса и асимметрии, коэффициента вариации, активы финансово-инвестиционного потенциала покрывают 40 % всех обязательств, показатель заемных средств муниципального образования больше собственных, высокий коэффициент налоговой задолженности, низкий показатель коэффициента инвестиционных вложений и развития кредитной системы |
Муниципальное образование с критическим уровнем финансово- инвестиционного риска |
ФИП < 3,0 |
Минимальный уровень надежности показателя эксцесса и асимметрии, коэффициента вариации, активы финансово-инвестиционного потенциала не покрывают обязательства, показатель заемных средств муниципального образования превышает собственные средства в несколько раз, высокий коэффициент налоговой задолженности, коэффициент инвестиционных вложений и развития кредитной системы ниже показателя 0,2 |
При данном подходе можно выявить основные сценарии возможных одновременных изменений факторов риска, которые вероятно могут произойти в будущем. При оценке максимальных потерь определяются возможные комбинации значений одного или нескольких факторов риска, негативные направления их динамики, потенциально способные принести максимальные убытки ресурсной базе.
На основе полученных данных на заключительном этапе моделируются экономические процессы муниципальных образований с учетом проблем, рисков и внешних факторов воздействия [5].
Таким образом, исследование эффективности экономических систем на основе разработанного алгоритма финансово-инвестиционной оценки муниципального образования позволит определить общую ситуацию функционирования муниципального образования, выявить недостатки и резервы роста экономики, спрогнозировать развитие территории на определенный период, дать оценку деятельность органов местного самоуправления, проанализировать основные потребности инвестора для вложения капитала.
Библиографическая ссылка
Лытнева Н.А., Комаревцева О.О. АЛГОРИТМ ФИНАНСОВО-ИНВЕСТИЦИОННОЙ ОЦЕНКИ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2015. – № 11-2. – С. 290-295;URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=7728 (дата обращения: 17.08.2024).