Ключевые слова: инвестиционная привлекательность, инвестиционный климат, экспресс-анализ, индекс инвестиционной привлекательности, регион Аннотация Предмет. Анализ инвестиционной привлекательности регионов. Цели. Систематизация факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность регионов. Разработка индекса инвестиционной привлекательности региона для проведения экспресс-анализа в интересах потенциального инвестора. Методология. Использовались методы библиографического анализа, логического анализа, синтеза и системный подход. Результаты. Систематизированы факторы, влияющие на инвестиционную привлекательность региона, в результате чего выделены три подсистемы: базовые условия региона, инвестиционный климат и инвестиционные риски. Проанализированы подходы различных авторов к оценке инвестиционной привлекательности регионов, методология государственных и коммерческих рейтинговых агентств, выявлены их достоинства и недостатки. Разработан алгоритм экспресс-анализа инвестиционной привлекательности регионов на основе индекса инвестиционной привлекательности. При расчете индекса инвестиционной привлекательности регионов используются коэффициенты базовых условий региона, инвестиционного климата и инвестиционных рисков. Каждый из трех коэффициентов вычисляется на основе от 7 до 11 показателей и отражает соответствующую подсистему факторов инвестиционной привлекательности региона. Информационная база для расчета индекса открыта для каждого инвестора. Экспресс-анализ на основе предложенного индекса не предполагает опросов и использования экспертных оценок. Разработанный подход к экспресс-анализу апробирован на данных двух субъектов РФ: Республики Северная Осетия-Алания и Москвы. Выводы. Предложенный подход к оценке инвестиционной привлекательности регионов может быть востребован инвесторами на этапе выбора территории для инвестиций. Главные преимущества экспресс-анализа на основе разработанного индекса состоят в доступности информации и простоте расчетов в сочетании с охватом важных для инвестора факторов, характеризующих конкретную территорию.
The article is solving an actual problem — development of a system of indicators to evaluate the effectiveness of financing industrial clusters in Russia. The article analyzes the cluster models of Russian and foreign authors, identifies their strengths and weaknesses. A universal information model of the cluster was developed, reflecting the interaction of the participants among themselves and with external stakeholders of the cluster development. The developed model has three control loops: internal cluster stakeholders, cluster, cluster's region. Each has the specificity of the movement of inventory and cash flows, information interaction in the implementation of cluster policy, and reflects the interests of various stakeholders of industrial clusters. The model lays the groundwork to justify a three-tier system of indicators to evaluate the effectiveness of financing industrial clusters. The subsystems of the indicators of the impact of the industrial cluster on the regional economy, of the indicators of the industrial cluster development and the subsystem of the indicators of the financial condition of enterprises participating in the industrial cluster are highlighted in the proposed system. The study used the methods of bibliographic and logical analysis, synthesis and systems approach, mathematical methods of statistical data processing. The developed system of indicators for assessing the effectiveness of financing industrial clusters can be used to conduct current and subsequent monitoring of financing the implementation of cluster programs, to prepare decisions on the allocation of budgetary funds by state and municipal authorities, and to potential investors to determine the most promising investment instruments.
Специфика структуры финансирования стаpтапов на разных стадиях их жизненного цикла Аннотация В условиях ограниченности банковских инструментов кредитования происходит активное расширение рынка финансовых посредников и спектра инструментов финансирования стартапов, выступающих основными субъектами развития инновационной экономики любой страны. Это создает повышенный интерес к исследованию специфики структуры финансирования таких компаний. Целью данного исследования является систематизация источников, форм и инструментов финансирования стартапов в зависимости от стадии жизненного цикла, а также изучение их применения в российской практике. В исследовании использовались методы библиографического и логического анализа, сравнения, обобщения, синтеза и системного подхода, математические методы обработки статистических данных. В результате разработана система классификации источников финансирования стартапов, в которой для каждой стадии жизненного цикла выявлены наиболее характерные субъекты и провайдеры инвестиционного процесса, применяемые ими инструменты и формы финансирования. Представленная классификация может применяться при разработке программ, стратегий, нормативных документов как государственными органами, так и частными компаниями. Сравнительный анализ структуры финансирования стартапов на посевной и ранней стадиях в России и Европе позволил выявить ряд существенных отличий: в Европе максимальную долю занимают бизнес-ангелы, а в Российской Федерации-краудфинансирование и венчурные фонды, причем доля последних растет при сокращении доли бизнес-ангелов; в России значительный вес имеют государственные инвестиции в стартапы через венчурные фонды и корпорации с государственным участием.
Importance The article addresses the mechanisms of control over funding for innovation territorial clusters. Objectives The aim is to underpin mechanisms of preventive, routine and follow-up control over innovation territorial cluster financing, design a three-level system of indicators to assess the efficiency of innovation territorial cluster funding and define its future development. Methods The study employs methods of bibliographic analysis, logical analysis, synthesis and the systems approach. Results We provide a rationale for mechanisms of preventive, routine and follow-up controls over innovation territorial cluster financing. Preventive control includes co-financing of clusters by the subject of the Russian Federation and the municipality, public-private partnership, introduction of project-oriented budgeting in cluster entities, replication of best practices. Routine and follow-up control implies identifying inefficient clusters, ranking clusters by efficiency of financing. For these purposes, we developed a three-level system of indicators. The paper substantiates prospects for further development of control over financing for innovation territorial clusters in Russia. Conclusions The offered three-level system of indicators enables decisions on budget allocation. To improve clustering performance, it is important to refine the methodological framework for control.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.