Анализ инвестиционной привлекательности предприятий в отраслевом разрезе. Пути её повышения. Реферат.

Страница: 4 из 5
<-- предыдущая следующая -->

Перейти на страницу:
скачать реферат | 1 2 3 4 5

Среди многочисленных разновидностей экспертных методов (например, аналитических, в виде докладной записки; коллективного опроса – «сбора» экспертов, «мозговой атаки», или «управляемой коллективной генерацией идей» и др. ) для формирования сценариев развития экономики регионов нами выбран метод «Дельфи» в сочетании с методом «Интервью».
Метод «Дельфи» относят к одному из наиболее квалифицированных методов экспертной оценки. Он характеризуется групповым ответом, получаемым с помощью обработки индивидуальных анкет статистическими методами, и отражает обобщённое мнение участников экспертизы. Это обеспечивает возможность использования многих достоинств и индивидуального, и группового опросов. Индивидуальное суждение каждого из специалистов выявляется в обстановке, исключающей проведение прямых дебатов и непосредственного влияния мнений других экспертов. В процессе обработки полученных индивидуальных мнений через соответствующие коэффициенты учитывается компетентность и весомость мнения каждого специалиста.
«Дельфийская процедура» позволяет в значительной мере снять нежелательные психологические аспекты, связанные с соображениями престижности, тенденциозности, давлением авторитетов. Недостаток метода заключается в том, что он не позволяет сталкивать в споре различные мнения и стимулировать тем самым возникающие при личном контакте «генерирование» идей. Кроме того, для проведения экспертизы по методу «Дельфи» требуются значительные затраты времени.
Что касается компетентности экспертов, то тут возможно два подхода: вариант равной компетенции и вариант самооценки, когда эксперт по каждому вопросу оценивает свою компетенцию.
По второму варианту выводы и оценки каждого эксперта при составлении коллективного мнения взвешиваются по коэффициентам компетентности, указанным ими.
Одним из ярких практических примеров применения экспертных методов можно привести опыт США, где составляется ежегодная статистическая карта, отражающая инвестиционную привлекательность отдельных территорий, в которой приводятся сравнительные данные по всем штатам в виде четырёх обобщённых индексов: экономической эффективности, деловой жизнеспособности, потенциала развития территорий и условий налого-фискальной политики. Среди индексов экономической эффективности оценки территории на первое место выходят показатели занятости населения, уровня доходов, уровня бедности. Среди экологических параметров важны выбросы вредных веществ в атмосферу и уровень их обезвреживания. Социальные условия в основном отслеживаются по показателям состояния здоровья и благополучия детства. Деловая жизнеспособность территории просматривается как через объёмы инвестиций, так и разнообразие структуры хозяйства, а также темпы появления и закрытия предприятий. К этой же группе показателей относят и индикаторы, характеризующие развитие торгового сектора. Особую важность для сравнения территорий имеют следующие два раздела карты, позволяющие оценить потенциал роста (человеческие и технологические ресурсы, развитие местной инфраструктуры, финансовые возможности территорий) и налого-фискальные условия. Завершающим звеном служат параметры региональной политики в плане ответственности территории по обязательствам, характеристик стратегического плана развития территории, наличие контроля за его выполнением.
В российских условиях непосредственное использование американского опыта затруднительно по следующим причинам: российская статистика не располагает всем набором необходимой информации для составления таких карт. Часть информации отсутствует или недостаточно детализирована, плохо сопоставима, иногда несёт совсем другой смысловой оттенок; карта описывает статистику бизнес процесса на территории, а для привлечения инвесторов нужна его динамика; факторы, которые наиболее существенны для привлечения инвесторов, такие как природные сырьевые богатства и производственный потенциал, в карте вообще не рассматриваются.
С учётом изложенного можно рекомендовать местным властям разработку бизнес прогноза вместо генерального плана развития территории. Представляется, что бизнес-прогноз социально-экономического развития территории будет учитывать и такой немаловажный в методологии сравнительных исследований эволюции регионов фактор, как время. Оно учитывается обычно через одни и те же характеристики по всем сравниваемым территориям, когда берётся одна и та же дата или период времени. Минус подобного подхода в том, что он приходит в противоречие с самим определением региона как целостной системы, складывающейся из взаимодействия различных сил. Взамен может быть предложен широко апробированный в мировой практике «наклонный секторный подход». При этом выявлен феномен «циклического резонанса» - интенсификации различных характеристик взаимодействия, последовательно нарастающей со временем (такой вывод базировался на отслеживании поведения коэффициента корреляции). Формирование временного лага исходных индикаторов правомерно осуществлять, ориентируясь на дисконтные принципы экономических процедур.
Достаточно специфическим можно назвать метод «следования за лидером». Поскольку различные отрасли обладают различной капиталоёмкостью, сопоставление их по объёму капиталовложений представляется совершенно недопустимым.
Тезис же о том, что более высокая капиталоёмкость автоматически означает и более высокую инвестиционную привлекательность отрасли, не совсем правдоподобен, несмотря на довольно частое и значительное совпадение двух показателей по конкретным отраслям и отдельным инвестиционным проектам.
Так, выявляется принципиальный недостаток самой идеи сопоставления инвестиционной привлекательности территорий без сопоставления конкретных отраслей, предприятия которых расположены на территории последних: концентрация в различных территориях производств с различной капиталоёмкостью довольно существенно искажает их воздействие на итоговый показатель сравнительной инвестиционной привлекательности. Территория с преобладанием, например, топливной промышленности всегда будет казаться с этой точки зрения более предпочтительным, чем территория с преобладанием, например, пищевой, даже если основной частью топливной промышленности будет вполне бесперспективная добыча угля, а основной частью пищевой – выпуск популярных полуфабрикатов.
Важно учитывать, что в силу значительной территориальной дифференциации, качественно превышающей дифференциацию отраслевую, сопоставление территорий только по динамике капиталовложений принципиально невозможно. Попытка такого рода неминуемо создаст иллюзию высокой инвестиционной привлекательности неразвитых территорий, даже минимальные разовые капиталовложения в которые, осуществлённые в последнее время, в десятки раз превышают традиционный уровень инвестирования в них.
Поэтому, сопоставляя инвестиционную привлекательность территорий, мы вынуждены мириться с погрешностью вносимой неравномерным размещением отраслей в них с различной капиталоёмкостью, как с меньшим по сравнению с высокой территориальной дифференциацией в целом.
Отраслевая дифференциация на порядок меньше территориальной, и именно это качественное различие позволяет при сопоставлении инвестиционной привлекательности отраслей народного хозяйства опираться только на динамику осуществляемых в них капиталовложений. Погрешность, вносимая изменением структуры цен на инвестиционные товары, потребляемые различными отраслями, представляется пренебрежимо малой.
Таким образом, сопоставление инвестиционной привлекательности отраслей должно опираться только на показатели динамики капиталовложений без учёта показателей их объёма. Данный метод очень часто применяется при анализе портфельных инвестиций на уровне территорий и формировании отраслевых предпочтений у стратегических инвесторов в области ценных бумаг.
Что касается математических методов, то в 60-е годы в области оценки эффективности капиталовложений они были главенствующими. Основными методами этой группы можно назвать корреляционный и дисперсионный анализы, методы оптимизации и математического моделирования, различные методы межотраслевого баланса. В настоящее время они применяются в комплексе с качественными методами.

3. Методика составления рейтингов инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов.

Под инвестиционной привлекательностью будем понимать совокупность критериев, побуждающих инвестора относиться с предпочтением к вложению капитала в данную отрасль.
Далее возникает вопрос, кто в сегодняшних условиях реально выполняет функцию инвестора? Проблема состоит в том, что раньше эту роль в единственном числе играло государство, которое фактически и являлось инвестором, диктовавшим обществу финансовую политику. Сегодня же, когда инвесторов великое множество, а средства у них крайне ограничены, возникают методологические проблемы с оценкой состояния развития отраслевых комплексов с учётом рыночных индикаторов, характеризующих состояние спроса и предложения на продукцию комплекса.
Но прежде остановимся на тех условиях рынка, которые определяют потенциальный интерес инвесторов к финансовым вложениям в отечественную промышленность.
Проведём классификацию рынков отраслей. В мировой экономике известно несколько классификаций промышленных комплексов, ориентированных на оценку сравнительных возможностей отраслей.
Американская классификация отраслевых комплексов:
На Западе большинство методик разбивают отраслевые комплексы на 4 группы.
Каждый отраслевой квадрант характеризуется своими отраслевыми признаками:
«Дойные коровы» - отрасли, производящие высоко прибыльную продукцию, находящиеся на стадии зрелости, имеющие постоянный, устойчивый сбыт. Формирующиеся новые производства имеют хорошие перспективы роста и нуждаются в соответствующих ресурсах для их реализации.
«Звёзды» – отрасли, производящие продукцию пока в малых объёмах. В будущем «Звёзды» передут в разряд «Дойных коров», но сегодня на их развитие требуется тратить значительные инвестиции, так как они находятся в стадии роста.
«Трудные дети» - бывшие звёзды. Они находятся на стадии насыщения рынка. Можно принимать решение о принципиально новых видах производства, либо вообще прекратить инвестиции в данные отрасли, резко сокращать выпуск продукции и переводить капиталы в первый или второй квадранты.
«Собаки» (мёртвый груз) – отрасли, характеризующиеся низкой производительностью и рентабельностью. Находятся на стадии упадка и деньги из этих отраслей надо срочно «перебрасывать» в другие.
Существует много разновидностей этой модели. Но всеми признается, что на этапе кризиса экономики нет отраслей, относящихся к группе «Звёзд». В этом, собственно говоря, заключается одна из причин спада внутреннего инвестиционного процесса: функционирующие отрасли уже не могут обеспечить высокие темпы развития экономики; новые ещё сами требуют государственной поддержки. Задача государства на этом этапе заключается в создании стимулов, содействующих переводу капиталов из стагнирующих отраслей в перспективные, нуждающиеся в ресурсах для реализации возможностей роста. Другая задача – способствование совершенствованию экономики в тех отраслях, на которые опираются в своём развитии новые производства.
Для кризисного этапа жизненного цикла технологического уклада, в котором прибывает экономика страны, важен анализ устойчивости отраслевых комплексов с позиции оценки возможностей их выживания в будущем. Такой анализ предполагает выявление депрессивных, кризисных и стабильных отраслей промышленности. Существуют несколько подходов к такой классификации отраслевых комплексов.
ЕЭС даёт свою классификацию:
Депрессивная отрасль – отрасль, имеющая нечёткие перспективы, находящаяся в состоянии застоя и по темпам развития близкая к нулю. Доходы в ней намного ниже средних по промышленности.
Кризисная отрасль – отрасль, характеризующаяся резким падением объёмов производства
Стабильная отрасль – отрасль, экономическое положение которой довольно устойчиво, и имеются перспективы роста выше среднеотраслевого.
Естественно имеются и отечественные классификации. Они похожи на американскую и другие зарубежные модели. Например, вводится 4 категории отраслей, характеризующих фазы жизненного цикла технологического уклада:
Нарождающаяся отрасль – отрасль, где основные продукты и технологии ещё находятся в процессе лабораторных исследований или опытных производств, в связи с чем вложения в отрасль, находящуюся на этой стадии, носят характер повышенного финансового риска и с позиции обычного инвестора являются менее предпочтительными.
К растущим относятся отрасли, где продукция в перспективе будет пользоваться опережающим спросом.
Для стадии стабильного развития отрасли характерна устойчивая работа предприятия и уровень доходности равен среднему в экономике страны.
Увядающие отрасли – производящие устаревшую продукцию и работающие на устаревшей технологии.
На мой взгляд, наиболее приближена к российским условиям следующая классификация - все отрасли разбиваются на 5 групп:
Кризисная отрасль – отрасль, характеризующаяся резким падением объёмов производства;
Депрессивная отрасль – отрасль, которая имеет неясные перспективы развития, находится в состоянии застоя. Темпы развития и доходы в ней близки к нулю;
Стабильная отрасль – отрасль, имеет устойчивый и перспективный рост, который должен быть выше среднего по стране;
Перспективная отрасль – это, прежде всего отрасль, обладающая потенциалом развития, имеющая инвестиции под чёткие, целенаправленные комплексные программы. Также она характеризуется малым объёмом производства (т. е. в настоящий момент находится в стадии зарождения), но в скором будущем может иметь наибольший эффект от вложения денежных средств
Отрасль, находящаяся в стадии роста имеет в настоящий момент наибольшую рентабельность. Предприятия отрасли работают на полную мощность и не имеют проблем со сбытом своей продукции. В экономике страны, находящейся на стадии кризиса их обычно нет.
Недостатком всех вышеперечисленных классификаций является использование разного набора индикаторов для характеристики устойчивости отраслевых комплексов к кризисным явлениям. Анализ ситуации в отраслевых комплексах на региональном уровне предопределяет необходимость сравнения возможностей отраслей, что вынуждает признать наиболее приемлемой классификацию, в основу которой заложены параметры спада объёмов производства и роста цен. Согласно данной классификации кризисные отрасли характеризует резкое снижение производства при большом росте цен; депрессивные – резкое снижение производства при небольшом росте цен; стабильные – небольшой рост цен и небольшое снижение производства; растущие – увеличение объёмов производства при стабильных или постепенно увеличивающихся ценах; перспективные – малый объём и медленный рост производства и очень дорогая продукция ввиду её новизны.
Использование для анализа ценового фактора обуславливает выделение группы инфляционных отраслей, для которых характерен значительный рост цен при небольшом спаде производства.
На основании изученной литературы и имеющейся статистической информации, а также показателей, изложенных в пункте 2. 1, я предлагаю следующую схему диагностики отраслевых комплексов отдельных территорий для получения рейтингов инвестиционной привлекательности, как административных округов, так и отраслевых комплексов внутри них с учётом экономических, социальных и экологических факторов.
Схема применения методов:
Корреляционный анализ
Факторный анализ
Метод экспертных оценок
Дисперсионный анализ
Благодаря их использованию мы от большого количества начальных признаков переходим к ограниченной группе независимых показателей, по которым можем производить мониторинг. Данный комплекс методов позволяет: рассматривать сколь угодно большой комплекс начальных показателей; производить математически строгую обработку информации, что даёт возможность избегать субъективизма при анализе; рассматривать множество вариантов подходов, отражающих часто не только разные точки зрения научных исследований, но и меняющиеся во времени позиции государственных органов. Анализ инвестиционной привлекательности предприятий.

1. Составление рейтингов предприятий отрасли народного хозяйства по инвестиционной привлекательности.

Не ставя себе задачу определить наиболее верный метод диагностики, я рассмотрел несколько вариантов, характеризующих подходы к этой проблеме.
Исходная база формировалась из показателей динамического ряда, начиная с базового 1990 года и заканчивая 2001 годом в сопоставимых ценах конечного года. Рассматривались объёмы производства продукции предприятий, численность занятого персонала, финансовые результаты, данные об экспорте продукции, среднемесячная заработная плата персонала и другие показатели. Наряду с этим в исходную базу были также включены расчётные показатели: среднегодовые темпы роста объёмов производства, доля произведённой продукции, экспортированной за пределы РФ, среднегодовые темпы изменения численности занятого персонала, среднегодовые темпы изменения среднемесячной заработной платы, а также данные по рентабельности производства и производительности труда.
Для проверки выдвинутых гипотез была выбрана отрасль «Цветная металлургия».
По каждому предприятию из таблицы были рассчитаны показатели, указанные в пункте 2. 1, касающиеся экономических и финансово-промышленных факторов. А факторы, определяющие уровень деловой инфраструктуры, социальные и экологические факторы, которые по своей сути являются фоновыми, были рассчитаны на весь округ. Из исходной базы благодаря применению методов корреляционного анализа были исключены сильно коррелированные признаки, и база данных стала включать определённые признаки для каждого объекта.
На втором этапе полученная база данных была проанализирована методами факторного анализа с целью установления общих закономерностей, определяющих сущность изучаемого явления и заменой группы коррелированных показателей расчётной синтетической величиной по каждому фактору.
На третьем этапе были интерпретированы полученные данные – оценен инвестиционный потенциал отрасли, и даны рекомендации по повышению инвестиционной привлекательности предприятий, в нее входящих.

Таблица 1
Стартовые условия вхождения территории в рынок

№ п/п	Название территории	Площадь, тыс. кв. км.	Численность населения, млн. чел.	Инвестиции в основной капитал, млрд. руб.	Объем внешней торговли, млрд. долл.
1	Свердловская область	194,7	4,7	15,9	3,2
2	Курганская область	71,5	1,1	1,4	0,7
3	Тюменская область	1435,0	3,2	5,8	7,2
4	Ханты-Мансийский автономный округ	534,8	1,3	2,9	3,8
5	Ямало-Ненецкий автономный округ	750,0	0,5	1,7	3,1
6	Челябинская область	87,9	3,7	4,6	2,7

В таблице 1 приведены данные, характеризующие стартовые условия вхождения территорий Уральского Федерального Округа в рынок. Они характеризуют объективные и субъективные предпосылки, сложившиеся к началу реформ. Эти предпосылки способствуют, или наоборот, препятствуют трансформационным процессам.
Обращает на себя внимание неравномерность развития территорий. Если отнести инвестиции в основной капитал к населению соответствующего субъекта федерации, то мы увидим что у двух лидеров (Свердловская область и Ямало-Ненецкий автономный округ) этот показатель примерно в три раза выше, чем у остальных субъектов.

Таблица 2
Уровень рентабельности цветной металлургии

Год	Уровень рентабельности в % к себестоимости	Износ основных фондов	Норма прибыли к капиталу в долях
1991	19,8	22,6	0,29
1992	11,7	24,9	0,21
1993	32,4	30,4	0,34
1994	26,7	32,7	0,28
1995	25,3	35,6	0,23
1996	22,1	37,9	0,18
1997	18,7	43,1	0,11
1998	2,1	44,8	0,07
1999	19,5	50,2	0,28
2000	27,8	56,9	0,32
2001	24,9	62,3	0,29

В таблице 2 приведены данные характеризующие эффективность использования основных средств, а также причины этой неэффективности.
Обращает на себя внимание то, что за десятилетие реформ износ основных фондов увеличился в 3 раза. Это является иллюстрацией достаточно тревожной ситуации, сложившейся в промышленности. Прогрессирующая деградация основных фондов не компенсируется капитальными вложениями, что ведет к быстрому усилению технологической отсталости практически всех отраслей народного хозяйства.
Следует учитывать также, что хроническая нехватка оборотных средств приводит к перераспределению амортизационных отчислений на текущие нужды, прежде всего на оплату труда, их фактическому изъятию из инвестиционной деятельности.
Современная воспроизводственная структура исключает, по сути, возможность самофинансирования развития важнейших народнохозяйственных комплексов. В результате Российская экономика продолжает оставаться дотационной.

Таблица 3

	1991	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000	2001
Алюминиевая	101,2	102,3	99,7	99,6	102,4	105,3	98,7	98,2	111,3	103,4	100,9
Бокситы	104,3	92,1	93,1	98,3	97,2	94,3	92,3	89,7	96,5	99,8	92,3
Глинозем	99,2	104,7	106,3	106,2	114,5	122,3	122,7	114,8	95,2	96,1	102,3
Первичный алюминий, включая силумин	99,7	98,6	95,2	93,4	96,7	98,1	102,4	103,7	103,8	102,9	102,4
Медная	91,2	104,7	103,5	102,6	87,4	79,6	84,3	102,5	93,1	93,2	101,4
Медь в концентрате	96,7	97,7	108,3	107,6	105,4	102,3	84,2	84,1	111,6	127,1	117,6
Медь рафинированная	96,4	89,3	88,7	101,4	106,3	107,4	82,3	117,4	82,1	90,5	120,2
Никель – кобальтовая	98,1	98,4	98,6	93,2	101,4	101,7	84,6	89,3	112,3	95,7	97,1
Никель	99,2	99,3	92,4	91,2	104,7	106,3	124,7	98,4	93,2	95,7	74,8
Кобальт	97,5	96,4	102,4	101,7	95,6	84,6	77,3	112,4	128,7	99,9	123,7
Вольфрамомолибденовая	142,6	132,9	99,7	95,6	102,3	103,7	89,6	88,3	88,4	84,7	90,6
Молибденовый концентрат	127,8	129,6	115,4	112,3	101,4	107,8	109,4	103,4	95,4	95,3	101,2
Молибден металлический	151,4	133,6	84,2	111,4	112,3	108,4	95,3	92,7	87,6	95,6	84,7
Вольфрам металлический	139,5	132,4	99,4	82,4	101,4	103,4	85,7	92,4	92,6	84,8	100,3
Оловянная	89,7	89,3	77,1	105,2	106,4	108,3	99,1	102,4	123,7	111,4	95,2
Олово в концентрате	88,1	88,3	74,1	106,7	109,2	116,3	115,4	101,2	127,4	109,6	93,2
Олово, включая вторичное	90,3	90,7	82,5	104,2	101,3	101,4	95,2	105,3	122,4	117,9	94,8
Свинцово – цинковая	98,6	96,3	95,2	91,4	95,8	95,7	102,8	114,3	142,7	123,4	105,1
Свинец в концентрате	95,1	92,1	90,1	74,3	74,6	71,2	65,8	102,4	104,3	174,6	118,3
Свинец, включая вторичный	92,1	92,7	92,8	93,5	84,7	107,2	108,4	113,2	136,4	95,7	99,2
Цинк в концентрате	108,4	104,2	137,2	136,7	124,5	90,1	88,9	93,2	90,4	104,7	118,3
Цинк	114,2	121,3	126,5	114,7	112,7	90,3	88,4	84,7	85,3	112,7	113,6
Электродная	97,3	95,6	102,3	102,4	105,7	106,3	105,4	103,7	99,2	99,3	101,4
Масса углеродистая анодная	97,3	95,6	102,3	102,4	105,7	106,3	105,4	103,7	99,2	99,3	101,4
Промышленность твердых сплавов, тугоплавких и жаропрочных металлов	95,4	93,2	88,1	81,2	77,1	74,2	105,3	105,6	102,4	147,3	165,8
Сплавы твердые вольфрамокобальтовые	90,1	90,2	84,7	107,1	104,7	106,3	108,9	102,4	112,3	112,9	148,6
Сплавы твердые титановольфрамовые	84,2	83,2	86,7	98,4	98,6	98,3	95,3	97,4	112,7	112,9	112,3
Другие подотрасли	94,5	95,6	93,3	94,2	98,4	114,7	127,3	136,2	110,8	95,3	120,7

Страница: 4 из 5
<-- предыдущая следующая -->

Перейти на страницу:
скачать реферат | 1 2 3 4 5