ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ОЭЗ РОССИИ

​EFFICIENCY ASSESSMENT AND FORECASTING THE DEVELOPMENT OF RUSSIA'S SEZS

Natalia I. Marakova

Ph.D. in Economics, Associate Professor, Department of Mathematical Methods and Business Informatics, Moscow State University of International Relations (MGIMO),

Russia, Moscow

Natalia Y. Yurchenko

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Economic Theory, Gubkin Russian State University of Oil and Gas,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Целью статьи является разработка модели количественной оценки эффективности функционирования особых экономических зон (ОЭЗ) в России, а также построение прогноза их инвестиционного развития с учетом возможных сценарных вариантов и KPI для мониторинга развития.

В качестве основного инструмента анализа используется метод многофакторной линейной регрессии, позволяющий выявить влияние ключевых факторов (число резидентов, объем выручки, уровень занятости и др.) на общий объем инвестиций в ОЭЗ. Модель предполагает возможность расчета эффективности деятельности ОЭЗ и построения сценариев их развития: оптимистичного, пессимистичного и среднего. Для каждого сценария предложены адаптивные стратегии государственной экономической политики.

Анализ продемонстрировал высокую статистическую значимость факторов, определяющих инвестиционную привлекательность ОЭЗ, включенных в модель. Разработаны конкретные меры по поддержке и стимулированию развития ОЭЗ в зависимости от сценарного развития событий.

Многофакторная регрессионная модель доказала свою применимость для анализа и прогноза развития ОЭЗ. Сценарный подход позволяет выработать гибкие и обоснованные решения для органов государственной власти, направленные на поддержание и ускорение инвестиционной активности в рамках особых экономических зон.

ABSTRACT

The aim of the article is to develop a model for quantitative assessment of the efficiency of functioning of special economic zones (SEZs) in Russia, as well as to build a forecast of their investment development taking into account possible scenario options and KPIs for development monitoring.

The method of multifactor linear regression is used as the main analysis tool to identify the influence of key factors (number of residents, revenue volume, employment level, etc.) on the total volume of investment in SEZs. The model assumes the possibility of calculating the efficiency of SEZ activity and building scenarios of their development: optimistic, pessimistic and average. Adaptive strategies of state economic policy are proposed for each scenario.

The analysis demonstrated high statistical significance of the factors determining the investment attractiveness of SEZs included in the model. Specific measures to support and stimulate SEZ development depending on the scenario development were developed.

The multifactor regression model proved its applicability for analyzing and forecasting SEZ development. The scenario approach makes it possible to work out flexible and reasonable decisions for public authorities aimed at maintaining and accelerating investment activity within the framework of special economic zones.

Ключевые слова: особые экономические зоны, ОЭЗ, инвестиции в ОЭЗ, привлечение инвестиций, экономическое развитие

Keywords: special economic zones, SEZs, investment in SEZs, investment attraction, economic development

В условиях глобальных экономических вызовов и необходимости активизации инвестиционной активности особые экономические зоны (ОЭЗ) становятся одним из важнейших инструментов государственной поддержки бизнеса и регионального развития. Они создаются с целью стимулирования промышленного роста, привлечения инвесторов, создания новых рабочих мест и повышения конкурентоспособности экономики [1]. В Российской Федерации с момента введения института ОЭЗ в 2005 году накоплен значительный практический и статистический материал, позволяющий проводить глубокий количественный анализ их эффективности и разрабатывать стратегические меры поддержки.

Одной из ключевых задач при управлении развитием ОЭЗ является построение прогноза инвестиционной активности [2]. Прогнозирование позволяет не только оценить будущую динамику притока инвестиций, но и адаптировать меры государственной политики в зависимости от вероятных сценариев. В экономической практике используются различные подходы к прогнозированию, среди которых стоит отметить: 

– Экстраполяционные методы, базирующиеся на анализе временных рядов и тенденций прошлых лет; 

– Эконометрические методы, предполагающие построение моделей зависимости между различными экономическими показателями;

 – Имитационное моделирование, которое применяют для оценки сложных систем в условиях неопределённости; 

– Сценарное прогнозирование, основанное на разработке альтернативных вариантов будущего в зависимости от внешних и внутренних факторов.

В рамках данного исследования выбрана многофакторная линейная регрессия, поскольку этот метод позволяет количественно оценить вклад каждого из факторов в формирование объема инвестиций в ОЭЗ. Преимущества метода включают: 

– возможность учёта одновременного влияния нескольких переменных (число резидентов, выручка, занятость и пр.);

– высокую интерпретируемость коэффициентов модели; 

– пригодность для построения сценарных прогнозов при варьировании исходных параметров.  Регрессионный анализ позволяет не только построить реалистичный прогноз на основе имеющихся данных, но и сформировать научно обоснованные рекомендации по корректировке государственной политики в зависимости от того, какой сценарий — оптимистичный, пессимистичный или средний — реализуется в будущем.

Таким образом, использование многофакторной линейной регрессии в сочетании со сценарным подходом делает возможным как количественную оценку эффективности ОЭЗ, так и формирование гибких и адаптивных стратегий их развития.

Модель многофакторной линейной регрессии для определения эффективности ОЭЗ в России начнем с выбора целевой переменной и определяющих ее факторов. Так, для оценки эффективности особых экономических зон ОЭЗ в России можно использовать многофакторную линейную регрессию вида:

где:

 – эффективность ОЭЗ (например, объем привлеченных инвестиций или ВРП ОЭЗ на душу населения);

 – объем государственных инвестиций в инфраструктуру ОЭЗ (млрд руб.);

 – количество зарегистрированных резидентов в ОЭЗ;

 – объем налоговых поступлений от резидентов ОЭЗ (млрд руб.);

 – уровень занятности в ОЭЗ (количество рабочих мест);

 – объем экспорта продукции, произведенной в ОЭЗ (млрд руб.);

 – коэффициент регрессии;

 - случайная ошибка модели.

Следующий этап построения валидной модели включает в себя сбор данных. Так, для построения модели необходимы данные по всем ОЭЗ России за период 2010-2024 гг., включая [4]:

• Государственные бюджеты на развитие ОЭЗ (Минэкономразвития РФ);
• Реестр резидентов и объем их инвестиций (ФНС РФ, Росстат);
• Отчетность по налоговым поступлениям от резидентов (ФНС РФ);
• Статистика занятности экспорта из ОЭЗ (ФТС РФ).

Пример данных для 2024 года (по источникам):

• Количество резидентов: 1149;
• Объем выручки: 762,8 млрд рублей;
• Количество рабочих мест: 81656;
• Производительность труда: 9,3 млн рублей на человека.

Допустим, в качестве зависимой переменной мы выбрали объем выручки, а остальные показатели – независимыми переменными. Для расчетов нужно будет выполнить многофакторный корреляционно-регрессионный анализ на основе исторических данных, например, с использованием метода наименьших квадратов.

Таблица 1.

Макроэкономические данные для выполнения многофакторного корреляционно-регрессионного анализа (фрагмент таблицы) [3,5]

Интерпретация результатов:

• Коэффициент (: Эти значения показывает, насколько сильно изменение каждой независимой переменной влияет на зависимую переменную (объем выручки);
•  (коэффициент детерминации): показывает, насколько хорошо модель объясняет зависимость между переменными. Чем ближе  к 1, тем лучше модель;
•  – значение: помогает определить статистическую значимость коэффициентов. Если  – значение меньше 0,05 то коэффициент статистически значим.

Чтобы сделать прогноз для будущего периода (например, на 2025 год), получим значения переменных модели множественной регрессии, рассчитанные в пакете прикладных программ (SPSS, Excel и др.) (табл. 2). Далее, используем полученные переменные и уравнение множественной регрессии для прогнозирования. Например, имеются следующие данные по 2024 году по одной из ОЭЗ:

• Количество резидентов =1200
• Количество рабочих мест = 100,000
• Производительность труда = 10,0

Подставим эти значения в уравнение:

Таким образом, прогнозируемый объем выручки от анализируемой ОЭЗ на 2025 год составляет 61,465 млн рублей.

Таблица 2.

Коэффициенты множественной регрессии

Для того чтобы оценить качество прогноза, можно использовать значение . В данном случае , что означает, что модель объясняет 98% изменчивости данных. Это говорит о высокой надежности прогноза.

На основе прогноза можно выработать стратегии.

Оптимистичный сценарий: в случае, если выручка продолжит расти по прогнозу, государство может продолжать инвестировать в инфраструктуру ОЭЗ, расширять поддержку резидентов и стимулировать привлечение инвестиций;

Пессимистичный сценарий: если фактические данные окажутся ниже прогноза, государству нужно будет пересмотреть стратегию налоговых льгот или стимулировать программы повышения производительности в ОЭЗ.

Для сценариев реагирования (средний, оптимистичный и пессимистичный), полученных с помощью многофакторной модели регрессии, можно предложить отдельную дорожную карту реализации и KPI для мониторинга. Так, каждому из этих сценариев будет соответствовать своя стратегия действий, направленная на оптимизацию или коррекцию курса в зависимости от прогноза.

1. Средний прогноз. Этот сценарий предполагает, что реализация стратегии идет по плану, с умеренным ростом инвестиций и эффективностью ОЭЗ. В данном случае действия государства будут направлены на поддержание текущих темпов и дальнейшее улучшение.

Дорожная карта для среднего прогноза:

- Этап 1: Поддержание текущих направлений инвестиций в ОЭЗ, без резких изменений.

 - Этап 2: Укрепление инфраструктуры и повышение квалификации рабочей силы.

- Этап 3: Модернизация налоговых и законодательных механизмов, стимулирующих устойчивый рост.

KPI для мониторинга:

- Инвестиции в ОЭЗ: Рост на 8-12% в год.

- Создание рабочих мест: Увеличение на 5-7% в год.

- Налоговые поступления: Прирост на 5-8% в год.

- Уровень безработицы: Снижение на 1-2% в год.

2. Оптимистичный прогноз. Этот сценарий предполагает, что все усилия государства привели к значительному росту эффективности, инвестиций и новых технологий. Стратегия должна быть агрессивной, направленной на максимизацию темпов роста.

Дорожная карта для оптимистичного прогноза:

- Этап 1: Расширение программ поддержки новых технологий и инновационных предприятий.

- Этап 2: Привлечение крупных международных инвесторов и глобальных компаний.

- Этап 3: Активное стимулирование научных исследований и разработок в ОЭЗ.

KPI для мониторинга:

- Инвестиции в ОЭЗ: Рост на 15-20% в год.

- Создание рабочих мест: Увеличение на 10-12% в год.

- Налоговые поступления: Прирост на 10-15% в год.

- Уровень безработицы: Снижение на 3-5% в год.

- Внедрение инновационных технологий: Прирост на 20% в год.

3. Пессимистичный прогноз. Этот сценарий предполагает, что экономические или социальные вызовы могут ограничить рост инвестиций и эффективности ОЭЗ. В данном случае правительство должно сфокусироваться на корректировке стратегии, поиске новых путей и поддержке на уровне базовых нужд.

Дорожная карта для пессимистичного прогноза:

- Этап 1: Поддержание текущих инвестиций, увеличение субсидий и налоговых льгот для стабильности.

- Этап 2: Укрепление социальных программ и поддержка малого бизнеса в ОЭЗ.

- Этап 3: Внедрение мер для стимулирования экономической активности (например, улучшение условий для предпринимательства).

KPI для мониторинга:

- Инвестиции в ОЭЗ: Прирост на 2-5% в год.

- Создание рабочих мест: Увеличение на 2-3% в год.

- Налоговые поступления: Прирост на 3-5% в год.

- Уровень безработицы: Снижение на 0-1% в год.

Оценка и мониторинг. Для каждого из этих сценариев необходимо регулярное обновление данных и пересмотр стратегии в зависимости от достижения или отклонения от целей. Например, если инвестиции в ОЭЗ в среднем прогнозе не соответствуют запланированному уровню, это может потребовать вмешательства через увеличение государственной поддержки или корректировку налоговых льгот [5]. Важно, чтобы мониторинг был непрерывным и с возможностью быстрой адаптации к меняющимся условиям.

Таким образом, каждый из сценариев подразумевает разные действия и стратегические меры, которые должны быть измерены с помощью соответствующих KPI для эффективного контроля и корректировки стратегии.

Список литературы:

1. Бессонова Е.А., Лопатина Н.Д. Особые экономические зоны промышленно-производственного типа в качестве инструмента адаптации к новым экономическим реалиям // Экономические и социальные проблемы России. 2024. № 1(57). С. 78-95. DOI: 10.31249/espr/2024.01.05.
2.   Сапир Е.В., Карачев И.А. Специальные экономические зоны в мировой экономике: учебное пособие. М.: Юрайт, 2023. 149 с
3.   Отчет о результатах функционирования особых экономических зон за 2023 год и за период с начала функционирования особых экономических зон [Электронный ресурс]. URL: https://www.economy.gov.ru/ material/file/d46bf2e6b2448aaca9d3e9ce71067f4d/otchet_oez2023.pdf (дата обращения: 15.03.25).
4.   Бизнес-навигатор «Особые экономические зоны» 2022 год. [Электронный ресурс]. URL: https:// www.economy.gov.ru/material/file/699ec37679f67c137b011926f7a15119/Business_Navigator_2022.pdf (дата обращения: 15.03.25).
5. Министерство экономического развития РФ. Официальный сайт: https://www.economy.gov.ru 
6. OECD. Investment Policy Reviews: Russia 2021. – OECD Publishing, Paris, 2021. 
7.  World Bank. Doing Business Report 2020. – Washington DC: World Bank Group, 2020.