Investments in fixed capital: trends and development factors

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents an analysis of the dynamics of the value of investments in fixed assets of the Russian Federation for the period of 2010-2019. The growing trend indicates the growth of investment activity in the Russian Federation. In the structure of investments, the largest share belongs to investments in buildings and structures, as well as in expenses for improving the lands of the Russian Federation. The final regression equation indicates the influence of own and borrowed funds on the growth of the gross regional product.

Full Text

Инвестиции в основной капитал – основа стабильного развития и процветания экономики. Это затраты, которые направляются на строительство, реконструкцию объектов, которые приводят к увеличению их первоначальной стоимости, приобретение машин, оборудования, транспортных средств, производственного и хозяйственного инвентаря, на формирование рабочего, продуктивного и племенного стада, насаждение и выращивание многолетних культур. На российском рынке инвестиционная ситуация характеризуется восстановительной динамикой после длительного периода рецессии [8]. В этой связи исследование инвестиций в основной капитал является актуальным.

Целью исследования является статистический анализ инвестиций в основной капитал Российской Федерации и оценка возможностей роста инвестиций. Информационной базой исследования послужили данные Федеральной службы государственной статистики за 2010-2019 гг. по регионам Приволжского федерального округа. В качестве инструментария оценки инвестиций в основной капитал использованы методы дескриптивной статистики и корреляционно-регрессионный анализ.

Динамика инвестиций в целом положительная: по итогам 2010 года показатель приравнивается к 9152096 млн. руб. (рис. 1). Возрастающая тенденция сохраняется вплоть до 2014 года. Однако, в 2015 году наблюдается незначительное сокращение величины инвестиций в основной капитал Российской Федерации до уровня 13897188 млн. руб. по сравнению с 2014 годом, когда показатель составлял 13902645 млн. руб. Рассматривая динамику показателя в целом за период 2010-2019 гг. можно отметить, что величина инвестиций в основной капитал возросла на 10176942 млн. руб. или на 111,19%, что является благоприятным фактором, отражающим положительные тенденции инвестиционной деятельности РФ.

 

Рис. 1. Динамика инвестиций в основной капитал по Российской Федерации за 2010-2019 гг., млн. руб.

 

Далее проведем расчет показателей базовой статистики для более детального исследования инвестиций в основной капитал РФ за анализируемый период (табл. 1). Расчеты показали, что минимальное значение инвестиций в основной капитал Российской Федерации за анализируемый период (2010-2019 гг.) наблюдается в 2010 году и составляет 9152096 млн. руб. При этом максимальное значение показателя в 19329038 млн. руб. наблюдается в 2019 году. Это свидетельствует о возрастающей динамике показателя и с положительной стороны характеризует инвестиционную деятельность относительно основного капитала РФ [3]. Среднее значение инвестиций в основной капитал – 14172412,4 млн. руб. Стандартное отклонение составило 2987144,63 млн. руб. Это говорит нам о том, что каждое значение в выборке в среднем отклоняется на 2987144,63 млн. руб. от среднего значения.

 

Таблица 1

Расчет минимального, максимального, среднего значения, медианы, моды, стандартного отклонения и коэффициента вариации

Показатель

Значение

Минимальное значение, млн. руб.

9152096

Максимальное значение, млн. руб.

19329038

Среднее значение, млн. руб.

14172412,4

Медиана, млн. руб.

13899916,5

Стандартное отклонение

2987144,63

Коэффициент вариации, %

21,08

 

Доля усредненного значения отклонений от средней величины или, иначе говоря, коэффициент вариации составляет 21,08%. При этом оптимальным является значение коэффициента вариации, которое не превышает 33%. В нашем случае коэффициент меньше 33%, что говорит об однородности показателей инвестиций в основной капитал РФ.

Далее проведем анализ динамики ряда цепным и базисным методами по Российской Федерации за 2010-2019 гг. (табл. 2).

 

Таблица 2

Расчет показателей анализа динамики цепным и базисным методом по Российской Федерации в целом за 2010-2019 гг.

Год

Инвестиции

Абсолютный    прирост,

млн. руб.

Темп роста, %

Темп прироста, %

Базисный

Цепной

Базисный

Цепной

Базисный

Цепной

2010 г.

9152096

0

-

100

-

0

-

2011 г.

11035652

1883556

1883556

120,58

120,58

20,58

20,58

2012 г.

12586090

3433994

1550438

137,52

114,05

37,52

14,05

2013 г.

13450238

4298142

864148

146,96

106,87

46,96

6,87

2014 г.

13902645

4750549

452407

151,91

103,36

51,91

3,36

2015 г.

13897188

4745092

-5457

151,85

99,96

51,85

-0,04

2016 г.

14748847

5596751

851659

161,15

106,13

61,15

6,13

2017 г.

16027302

6875206

1278455

175,12

108,67

75,12

8,67

2018 г.

17595028

8442932

1567726

192,25

109,78

92,25

9,78

2019 г.

19329038

10176942

1734010

211,20

109,86

111,20

9,86

 

Таким образом, наблюдается ежегодный рост величины инвестиций в основной капитал в РФ за анализируемый период в среднем на 4,2%.

Анализ структуры инвестиций по видам основных фондов за 2019 г. показал, что наибольший удельный вес закреплен за инвестициями в здания (кроме жилых) и сооружения, а также в расходы на улучшение земель Российской Федерации. Так, за данной группой основных фондов закреплено 43,3% от общей суммы инвестиций в основной капитал России. При этом наименьший удельный вес (3,1%) принадлежит объектам интеллектуальной собственности [6]. Следует отметить, что значительная доля инвестиций приходится на машины и оборудования, а также транспортные средства – 34,6% (рис. 2).

 

Рис. 2. Структура инвестиций в основной капитал по Российской Федерации за 2019 г.

 

На следующем этапе исследования проанализируем величину инвестиций в основной капитал в разрезе регионов Приволжского федерального округа за период 2010-2019 гг. Расчет базовых статистик представлены в таблице 3.

 

Таблица 3

Расчет минимального, максимального и среднего значений, медианы, моды, стандартного отклонения по регионам ПФО

Год

Миним. значение

Макс. значение

Среднее значение

Медиана

Стандартное отклонение

Коэффициент вариации, %

2010

22304

328944

102676,5

65594,5

84932,78026

82,72

2011

26861

393569

121608,6429

81858,5

100168,7911

82,37

2012

31656

470751

143776,9286

95315,5

119772,7008

83,30

2013

46178

525730

164378,4286

104256

135781,2237

82,60

2014

47228

542781

170310,6429

114496

143305,9741

84,14

2015

40332

617128

175953,2857

114585,5

158453,9507

90,05

2016

27265

636494

174148,5714

114233

165885,5063

95,26

2017

24029

637612

173488,3571

114629

160531,8662

92,53

2018

28233

629731

176269,2143

126576,5

157679,7447

89,45

2019

27501

640837

194184,1429

133950,5

166559,0795

85,77

 

Лидирующие позиции по величине инвестиций в основной капитал по регионам ПФО занимает Республика Татарстан. Так по данным 2010 г. их величина составляла 328944 млн. руб. к 2019 г. увеличилась до 640837 млн. руб. За весь анализируемый период минимальное значение величины инвестиций в основной капитал наблюдается в Республике Марий Эл. По данным 2019 г. их величина составила лишь 27501 млн. руб.

Результаты анализа структуры инвестиций в основной капитал в разрезе регионов Приволжского федерального округа показали, что наибольший удельный вес занимают также здания (кроме жилых) и сооружения, а также расходы на улучшение земель – 35,3%. Удельный вес жилых зданий в сравнении с РФ в целом значительно выше и составляет 23,9%. Наименьшую долю занимают инвестиции в объекты интеллектуальной собственности (2,4%) (рис. 3).

 

Рис. 3. Структура инвестиций в основной капитал по регионам ПФО за 2019 г.

 

Отношение финансового результата, выраженного через прирост валового регионального продукта (ВРП) к инвестициям в основной капитал, позволяет оценить общую эффективность инвестиционной деятельности, как отдельного региона, так и страны в целом [2; 4]. Уровень эффективности инвестиционных процессов является интегральной характеристикой и зависит от множества определяющих факторов [5; 7]. Исходные данные для построения регрессионной модели представлены в таблице 4.

Таблица 4

Распределение инвестиций в основной капитал по источникам финансирования по регионам ПФО за 2018 г., млн. руб.

Регион ПФО

Прирост

ВРП

(2018 г.

– 2017 г.)

Собственные

средства

Привлеченные средства

Кредиты

банков

Бюджетные

средства

Прочие

Y

X1

X2

X3

X4

Республика Башкортостан

263492,4

103845,10

24044,29

23863,22

4458,92

Республика Марий Эл

11570,11

10894,94

1911,42

1819,75

654,58

Республика Мордовия

11938,8

16564,05

12481,27

7399,80

1024,91

Республика Татарстан

329407,9

234867,15

30989,34

43828,36

24056,51

Удмуртская Республика

78814,8

45856,14

1193,83

6271,73

2489,99

Чувашская Республика

22501,9

15705,05

1305,14

8966,81

1631,16

Пермский край

127031,7

124714,45

9160,27

18603,32

4527,05

Кировская область

25497,5

24685,84

2232,51

4868,44

3144,27

Нижегородская область

105604,6

113722,85

12686,34

34983,02

6974,09

Оренбургская область

176787,6

122901,82

13980,16

4385,39

9672,72

Пензенская область

33797,1

18298,70

14796,81

5285,25

7773,09

Самарская область

161423,8

141933,19

13691,90

22690,43

30186,10

Саратовская область

43952,6

61931,23

4779,76

12769,44

15210,69

Ульяновская область

14345,29

18329,59

4422,81

9347,36

7642,14

 

На основе исходных данных построим матрицу парных коэффициентов корреляции и сделаем вывод о парной тесноте связи между признаками, о наличии или отсутствии мультиколлинеарности факторных признаков. А также отберем факторы для регрессионного анализа с учетом мультиколлинеарности (табл. 5).

 

Таблица 5

Анализ коэффициентов корреляции

 

Y

X1

X2

X3

X4

Y

1,0

 

 

 

 

X1

0,9

1,0

 

 

 

X2

0,9

0,8

1,0

 

 

X3

0,8

0,8

0,7

1,0

 

X4

0,5

0,7

0,5

0,6

1,0

 

Выводы относительно связи:

  • ryx1=0,9, то между Y и X1 – связь прямая и сильная;
  • ryx2=0,9, то между Y и X2 – связь прямая и сильная;
  • ryx3=0,8, то между Y и X3 – связь прямая и сильная;
  • ryx4=0,5, то между Y и X4 – связь прямая и средняя.

На основе анализа мультиколлинеарности из дальнейшего исследования исключаем фактор Х4. Проанализировав матрицу коэффициентов парной корреляции, можно сделать вывод, все значения независимых переменных имеют довольно высокую связь с зависимой. Это свидетельствует о том факте, что в реальных условиях, каждая из X1, X2, X3, X4 имеет

большое влияние на зависимую переменную (т.е. динамика прироста ВРП довольно сильно зависит от изменения каждого из анализируемых факторов). Ввиду этого, при дальнейшем анализе и построении уравнения регрессии следует это учитывать. На данной основе построим уравнение регрессии (табл. 6).

 

Таблица 6

Регрессионная статистика

 

Коэффи-

циенты

Стандарт-

ная ошибка

t-

статистика

P-

Значение

Нижние

95%

Верхние

95%

Верхние

95,0%

Y-

пересечение

-13336,48344

16143,09504

-0,82614

0,42799

- 49305,54069

22632, 57381

22632,57381

X1

1,07889

0,30094

3,58504

0,00496

0,40835

1,74944

1,74944

X2

4,72627

1,80939

2,61206

0,02594

0,69467

8,75786

8,75786

X3

-1,18248

1,50207

-0,78723

0,44940

-4,52931

2,16434

2,16434

 

Уравнение регрессии, таким образом, имеет вид:

Y = -13336,48344 + 1,07889·X1 + 4,72627·Х2 - 1,18248·Х3+ɛ.

  • а1=1,07889, следовательно, при увеличении величины собственных средств в рамках инвестиций в основной капитал на 1 единицу ВРП в среднем увеличится на 1,07889 млн. руб. при закреплении других факторов на неизменно среднем уровне.
  • а2=4,72627, следовательно, при увеличении кредитных средств в рамках инвестиций в основной капитал на 1 единицу ВРП увеличится в среднем на 4,72627 млн. руб. при закреплении других факторов на неизменно среднем уровне.
  • а3=-1,18248, следовательно, при сокращении бюджетных средств в рамках инвестиций в основной капитал на -1,18248 единиц ВРП в среднем уменьшиться на -1,18248 млн. руб. при закреплении других факторов на неизменно среднем уровне.

Таким образом, инвестиции в основной капитал Российской Федерации демонстрируют восстановление экономики после рецессии. Так, в 2010 году инвестиции в основной капитал составляли 9152096 млн. руб., а в 2019 году возросли до уровня 19329038 млн. руб. При этом анализ представленного показателя в разрезе регионов Приволжского федерального округа показал тоже возрастающую тенденцию. В Приволжском федеральном округе наибольшие показатели инвестиций наблюдаются в Республике Татарстан, наименьшие – в Республике Марий Эл, причем как в 2010 году, так и в 2019 году. Наибольший удельный вес в структуре инвестиций закреплен за вложениями в здания (кроме жилых) и сооружения, а также в расходы на улучшения земель как в масштабах Российской Федерации, так и в разрезе Республики Мордовия [1]. При это наименьший удельный вес закреплен за объектами интеллектуальной собственности. На инвестиции в основной капитал наибольшее влияние оказывают кредитные средства, привлекаемые организациями Приволжского федерального округа. Так, при изменении величины кредитов на 1 единицу, прирост ВРП составит 4,72627 млн. руб.

×

About the authors

K. V. Shavshaeva

Author for correspondence.
Email: ogarevonline@yandex.ru
Russian Federation

V. N. Zhdankina

Email: ogarevonline@yandex.ru
Russian Federation

References

  1. Парамонова И. Я., Басова В. А., Бикеева М. В. [и др.]. Анализ реализации приоритетных направлений функционирования экономики и выполнения федеральных программ развития Республики Мордовия: монография. – Саранск: Изд- во Мордов. ун-та, 2011. – 152 с.
  2. Бикеева М. В., Иванова И. А. Влияние социальных инвестиций на инвестиционную привлекательность компании // Менеджмент в России и за рубежом. – 2015. – №6. – С. 12-18.
  3. Вейс Т. П. Оценка инвестиций РФ в основной капитал в современных условиях // Вестник Тульского филиала Финансового университета. – 2019. – № 1-1. – С. 67-72.
  4. Воробьев Ю. Н. Инвестиционный потенциал экономики России: финансовые возможности развития // Известия Уральского государственного экономического университета. – 2019. – Т. 20. – № 1. – С. 41-60.
  5. Зиятдинов А. Ф. Взаимосвязь ВВП и инвестиций в основной капитал // Социально- экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация. – 2018. – № 3 (79). – С. 68-77.
  6. Маслова Ю. В. Анализ инвестиций в основной капитал в России // Вектор экономики. – 2018. – № 4 (22). – С. 50.
  7. Салов В. О. Построение эконометрических моделей для анализа эффективности инвестиций в основной капитал (региональный аспект) // Молодой ученый. – 2016. – № 1 (105). – С. 480-491.
  8. Тимченко Т. П. Роль инвестиций для развития российской экономики // Инновационные технологии в машиностроении, образовании и экономике. – 2018. – Т. 14. – № 1-2 (7). – С. 129-132.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Dynamics of investments in fixed capital in the Russian Federation for 2010-2019, million rubles.

Download (69KB)
3. Fig. 2. Structure of investments in fixed capital in the Russian Federation for 2019.

Download (55KB)
4. Fig. 3. Structure of investments in fixed capital by regions of the Volga Federal District for 2019.

Download (51KB)

Мы используем файлы cookies, сервис веб-аналитики Яндекс.Метрика для улучшения работы сайта и удобства его использования. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были об этом проинформированы и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».