Analysis of Investment Attractiveness of the Georgian Regions

Zura Gamtenadze

Journal number 2 ∘ Zura Gamtenadze ∘
Analysis of Investment Attractiveness of the Georgian Regions

This following paper analyzes the investment environment in the regions of Georgia. The analysis outlines several variables that affect the investment attractiveness of the regions. The variables, which are categories of a specific field, are combined into relatively larger groups called micro-climates. These micro-climates are human resources, technical infrastructure, market size, economic indicators and administration. Micro-climates cover economic, demographic, political and technical areas to make the analysis as comprehensive as possible. The latter necessitated due to the various dimensions of the topic. Attracting investment is not a linear and one-time process or result; however, it requires the consideration of dozens of variables, processes and calculations. The paper firstly examined relevant scientific literature regarding predicting variables. Mostly, as the following paper demonstrated, scientists describe infrastructural component as the core one for the investment attractiveness. Additionally, there are other predicting variables, such as, market size and business environment, which are compounded by political, social and legal aspects. The paper uses data of the National Statistics Office of Georgia, the World Bank and the World Monetary Fund, which are analyzed in the first stage by Pearson Correlation Coefficient, followed by stepwise regression analysis. This approach became necessary in order to initially identify the impact and correlation of each category on Foreign Direct Investments and later observe the most important categories, both in terms of impact weight and frequency. Finally, after analyzing both methods, it became possible to distinguish important categories affecting the investment environment by regions. Based on the selected data, results demonstrated that in the regions of Georgia, technical infrastructure spread of the Law on the Development of High Mountainous Regions and business environment have the most significant impact on the formation of the investment environment.

Keywords: Investment environment, foreign direct investment, regional development, local economics, local self-governments.

JEL Codes: F21, R10, R11, R42

References:

Adams S., & Mengitsu B. (2007). Foreign direct investment, governance and economic development in developing countries. Journal of Social Political and Economic Studies, Vol. 32, №2, pp. 223-249.
Anyanwu J. C. (2012). Why does foreign direct investment go where it goes?Annals of Economics and Finance New evidence from African countries. Annals of Economics and Finance, Vol. 13, №2, pp. 425-462.
Barney J. B. (2014). Gaining and Sustaining Competitive Advantage (4 ed.). Columbus, Ohio, USA: Pearson.
Bartels F. F., Napolitano F., & Tissi N. E. (2014). FDI in Sub-Saharan Africa: A longitudinal perspective on location-specific factors (2003–2010). International Business Review, Vol. 23, №3, pp. 516-529.
Borowicz A., Szultka S., & Wandałowski M. (2016). Investment attractiveness of voivodeships and subregions of Poland 2016. Market Economy Research Institute.
Busse M., & Hefeker C. (2007). Political risk, institutions and foreign direct investment. European Journal of Political Economy, Vol. 23, №2, pp. 397-415.
Grossmann A., Simpson M. W., & Brown C. J. (2009). The impact of deviation from relative purchasing power parity equilibrium on U.S. foreign direct investment. The Quarterly Review of Economics and Finance, Vol. 49, №2, pp. 521-550.
International Monetary Fund. (n.d.). Georgia - Country Data. https://www.imf.org/en/Countries/GEO#countrydata, Last Seen March 21, 2021.
Mu Y., Liu X., & Wang L. (2018). A Pearson’s correlation coefficient-based decision tree and its parallel implementation. Information Sciences, Vol. 435, pp. 40-58.
Servillo L. A., Atkinson R., & Russo A. P. (2011). Territorial attractiveness in EU urban and spatial policy: A critical review and future research agenda. European Urban and Regional Studies, Vol. 19, №4, pp. 349-365.
Snieska V., & Zykiene I. (2015). City attractiveness for investment: characteristics and underlying factors. Procedia-Social and Behavioral Sciences, Vol. 213, pp. 48-54.
Strat V. A., Davidescu A., & Paul A. M. (2015). FDI and The Unemployment - A Causality Analysis for the Latest EU Members. Procedia Economics and Finance, Vol. 23, pp. 635-643.
Świdyńska N. (2018). The Attractiveness for Investments of Urban Municipalities in the Warmińsko-Mazurskie Voivodship. Barometr Regionalny. Analizy i prognozy, Vol.16, №2, pp. 71-80.
Tian B., Yu B., Chen S., & Ye J. (2020). Tax incentive, R&D investment and firm innovation: Evidence from China. Journal of Asian Economics, Vol. 71, pp. 11-25.
Wolfgang B., Cambini C., & Grajek M. (2018). Speeding up the internet: Regulation and investment in the European fiber optic infrastructure. International Journal of Industrial Organization, Vol. 68, pp. 613-652.
World Bank. (n.d.). Georgia - Databank. https://data.worldbank.org/country/georgia, Last seen March 20, 2021.
Zawalinska K., Tran N., & Płoszaj A. (2017). R&D in a post centrally-planned economy: The macroeconomic effects in Poland. Journal of Policy Modeling, Vol. 40, №1, pp. 37-59.
National Statistics Office of Georgia. (n.d.) Statistical Information. https://www.geostat.ge/regions/, Last Seen March 21, 2021

საქართველოს რეგიონების საინვესტიციო მიმზიდველობის ანალიზი

წინამდებარე ნაშრომში გაანალიზებულია საქართველოს რეგიონების საინვესტიციო გარემო. საანალიზოდ გამოყენებულია რამდენიმე ცვლადი, რომელიც გავლენას ახდენს რეგიონების საინვესტიციო მიმზიდველობაზე. ცვლადები, რომელიც კონკრეტული სფეროს კატეგორიებია, განაწილებულია შედარებით დიდ ჯგუფებში, რომელთაც მიკროკლიმატები ეწოდება - ადამიანური რესურსები, ინფრასტრუქტურა, ბაზრის ზომა, ეკონომიკური მაჩვენებლები და ადმინისტრაცია. მიკროკლიმატები მოიცავს ეკონომიკურ, დემოგრაფიულ, პოლიტიკურ და ტექნიკურ სფეროებს, რათა ანალიზი მაქსიმალურად კომპლექსური სახით იყოს წარმოდგენილი. კომპლექსურობა განპირობებულია საკითხის მრავალი განზომილებით, ვინაიდან ინვესტიციების მოზიდვა სწორხაზოვანი და ერთჯერადი პროცესი არ არის და ათეულობით ცვლადის გათვალისწინებას საჭიროებს. ნაშრომში გამოყენებულია საქართველოს სტატისტიკის ეროვნული სამსახურის, მსოფლიო ბანკისა და მსოფლიო სავალუტო ფონდის მონაცემები, რაც გაანალიზებულია პირველ ეტაპზე, პირსონის კორელაციის კოეფიციენტით, შემდგომ კი - რეგრესული ანალიზით. აღნიშნული მიდგომა საჭირო გახდა, რათა თავდაპირველად, დადგენილიყო თითოეული კატეგორიის გავლენა პირდაპირ უცხოურ ინვესტიციებზე, შემდგომ შესაძლებელი ყოფილიყო გავლენისა და სიხშირის გათვალისწინებით, ყველაზე მნიშვნელოვანი კატეგორიების გამოყოფა. საბოლოო ანგარიშით, ორივე მეთოდით ანალიზის შედეგად, შესაძლებელი გახდა რეგიონების მიხედვით საინვესტიციო გარემოზე მოქმედი მნიშვნელოვანი კატეგორიების გამოყოფა. შედეგების სახით გამოიკვეთა ის კონკრეტული კატეგორიები, რომლებიც მნიშვნელოვანია რეგიონული საინვესტიციო გარემოს მიმზიდველობის ფორმირებისას.

საკვანძო სიტყვები: საინვესტიციო გარემო, პირდაპირი უცხოური ინვესტიციები, რეგიონული განვითარება, ადგილობრივი ეკონომიკა, ადგილობრივი თვითმმართველობები.

JEL Codes: F21, R10, R11, R42

შესავალი

ამა თუ იმ რეგიონის ეკონომიკურ განვითარებაში თავად მუნიციპალიტეტების პოლიტიკის როლი ერთ-ერთი საკვანძოა. ეკონომიკური განვითარების საფუძველი ინვესტიციებია, რომლებიც პირდაპირ თუ ირიბად, გავლენას ახდენს თითქმის ყველა ადგილობრივ ეკონომიკურ მაჩვენებელზე. ინვესტიციების მიზიდვისთვის შესაბამისი გარემოს შექმნაზე თანამედროვე სამეცნიერო ლიტერატურაში მრავალი კვლევაა შესრულებული, რომელშიც განსაკუთრებული ყურადღება მუნიციპალიტეტის როლს ეთმობა. თუმცა, ადგილობრივ დონეზე ინვესტიციების მიმზიდველობის შეფასების მეთოდოლოგია ნაკლებადაა შემუშავებული. ინვესტიციისთვის თვითმმართველი ერთეულის მიმზიდველობის შეფასება გადაწყვეტილების მიმღებ პირებს საშუალებას მისცემს განსაზღვრონ მჭიდრო კავშირები კონკრეტულ მაჩვენებლებს შორის, დაგეგმონ მუნიციპალიტეტის განვითარება საშუალო და გრძელვადიან პერიოდში, შეიმუშაონ შესაბამისი პოლიტიკა და პოტენციური ინვესტორებისთვის შეძლონ კონკრეტული ინვესტიციებისთვის მუნიციპალიტეტის მიმზიდველობის წარმოჩენა. ეკონომიკური პოლიტიკის შესახებ გადაწყვეტილების მიმღებმა პირებმა მკაფიოდ უნდა იცოდნენ ის ფაქტორები, რომლებიც მოქმედებენ კონკრეტულ რეგიონში ინვესტიციების მოზიდვაზე და ასევე, იცნობდნენ თითოეული მათგანის მნიშვნელობასა და პროპორციას ინვესტიციის განხორციელების პროცესში. აღნიშნული ცოდნა თვითმმართველი ერთეულის ხელმძღვანელებს საშუალებას აძლევს უფრო ადვილად მოიპოვონ უპირატესობები და გაზარდონ კონკურენტუნარიანობა სამომავლო ინვესტიციების მოპოვების პროცესში (Barney, 2014. 379).

საქართველოს რეგიონების მიერ პირდაპირი უცხოური თუ ადგლობრივი ინვესტიციების მიმზიდველობა მრავალ ფაქტორზეა დამოკიდებული. წინამდებარე კვლევა სწორედ აღნიშნული ფაქტორების ანალიზს ეძღვნება, ვინაიდან მნიშვნელოვანია თითოეული იმ ფაქტორის გამოკვეთა, რომელიც სხვადასხვა კატეგორის ინვესტიციის მოზიდვას შეუწყობს ხელს. საქართველო ადმინისტრაციულად მოიცავს 10 რეგიონსა და დედაქალაქ - თბილისს, რომელიც ასევე ცალკეულ რეგიონად განიხილება. თითოეულ მათგანს აქვს კონკრეტული მახასიათებელი, რომელიც მიმზიდველია ინვესტორებისთვის. წინამდებარე ნაშრომი სწორედ ისეთ მახასიათებლებს გაანალიზებს, რომელთა მართვაც რეგიონებს შეუძლიათ; და დამატებით, საერთო მახასიათებლებს, რომლებიც ყველა რეგიონში ერთნაირია. იმის მიუხედავად, რომ საქართველოში არსებულ რეგიონებს არ აქვთ საკმარისი უფლებამოსილება ქვემომოყვანილი მახასიათებლები ბოლომდე აკონტროლონ ან მათზე გავლენა მოახდინონ, მოცემული საკითხის გარშემო კვლევა არ იქნება მხოლოდ ერთჯერადი, არამედ შემდგომ ნაშრომებში, შედარებით მეტი ფაქტორის გათვალისწინებით, მუნიციპალიტეტების დონეზეც იქნება გაანალიზებული.

საქართველოს რეგიონების, შემდეგ კვლევებში კი მუნიციპალიტეტების, მრავალ ინდიკატორზე დაფუძნებული, საინვესტიციო მიმზიდველობა აკადემიურ დონეზე კომპლექსურად და ფართოდ ნაკლებად არის შესწავლილი. შესაბამისად, წინამდებარე და მომდევნო კვლევები იქნება ერთ-ერთი პირველი მრავალცვლადიანი და კომპლექსური ანალიზი, რომელიც რეგიონებს და შემდგომში მუნიციპალიტეტებს, საშუალებას მისცემს ინვესტიციების მოზიდვასთან დაკავშირებით საკუთარი შესაძლებლობები გაანალიზონ, რათა რესურსები მაქსიმალურად ეფექტიაად მართონ და ეფექტური საინვესტიციო გარემო ჩამოაყალიბონ. ამ უკანასკნელისთვის კი მნიშვნელოვანია სწორედ იმ სფეროების გაანალიზება, რომელსაც მეტნაკლებად მართავენ რეგიონები ან ადგილობრივი თვითმმართველობები.

ლიტერატურის მიმოხილვა

ინვესტიციების მიზიდვა განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია მუნიციპალიტეტებისთვის, ვინაიდან მის შედეგად იქმნება ახალი სამუშაო ადგილები და მოსახლეობას დამატებითი შემოსავლის წყარო უჩნდება. შესაბამისად, დასაქმებულის შემოსავალი გარკვეულწილად კვლავ ადგილობრივ ბიზნესს უბრუნდება, რაც პირდაპირ თუ ირიბად, ადგილობრივ ეკონომიკურ ზრდას უწყობს ხელს.

მუნიციპალიტეტების მიერ ინვესტიციების მიზიდვის მთელი პროცესი ციკლურია, რომელიც ეფექტიანი სტრატეგიული მენეჯმენტის პირობებში, ავტომატურად იწყებს ინვესტიციების მიზიდვის უწყვეტობას. (Servillo, Atkinson, & Russo, 2011, 358). სერვილო, ატკინსოსი და რუსო განმარტავენ, რომ ინვესტიციების მიზიდვა რესურსი და უნარია, რომელსაც, სხვა რესურსების არსებობის პირობებში, ასევე სჭირდება მართვა, იმ პირობებში, როდესაც სხვა რესურსები უკვე არსებობს. მიზიდვის უნარში იგულისხმება, ერთი მხრივ, სხვა რესურსების ეფექტიანი განაწილება, მეორე მხრივ კი ინვესტორების დარწმუნება, რომ კონკრეტული მუნიციპალიტეტი, სხვა რეგიონებთან შედარებით, მაქსიმალურად მომგებიანი იქნება.

მუნიციპალიტეტის მიერ ინვესტიციების მიზიდვა მრავალ ფაქტორზეა დამოკიდებული. მიუხედავად იმისა, რომ მკვლევარები ვერ თანხმდებიან თუ რომელი ფაქტორია ყველაზე მნიშვნელოვანი, უმრავლესობა თვლის, რომ უმთავრესი მუნიციპალიტეტის ინფრასტრუქტურაა (Adams & Mengitsu, 2007, 228). მეორე მხრივ, მატიას ბუსე და ქარსტენ ჰეფეკერი აღნიშნავენ, რომ ინფრასტრუქტურის მნიშვნელობა იკარგება, როდესაც ადგილობრივი ბაზრის ზომა მცირეა. შესაბამისად, ამ უკანასკნელს არანაკლები გავლენა აქვს ინვესტიციების მოზიდვაზე, ვიდრე ტექნიკური ინფრასტრუქტურის მენეჯმენტს (Busse & Hefeker 2007, 401). მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს კონკრეტული რეგიონის შრომის ბაზარი და საშუალო ხელფასიც, რომელიც კონკრეტულ რეგიონშია. (Bartels, Napolitano, & Tissi, 2014. 518) მკვლევარები აღნიშნავენ, რომ ზოგიერთი რეგიონი შესაძლოა საშუალო ხელფასის თვალსაზრისით გამონაკლისი იყოს და მნიშვნელოვან როლს არა ხელფასების რაოდენობა, არამედ კვალიფიციურობის ზრდა თამაშობდეს. აღნიშნულში იგულისხმება კვალიფიციურობისთვის მეტი მნიშვნელობის მინიჭება, ვიდრე საშუალო ხელფასისთვის (Wolfgang, Cambini, & Grajek, 2018, 634). სხვა ავტორები აღნიშნავენ, რომ პოლიტიკურ და სამართლებრივ საგადასახადო სისტემას გარკვეულწილად გავლენა აქვს ადგილობრივი ინვესტიციების მოზიდვაზე. თუმცა, ვინაიდან ქვეყნის მასშტაბით ერთიანი სამართლებრივი და საგადასახადო სისტემა არსებობს, აღნიშნულ ფაქტორს რეგიონების დიფერენცირებისთვის მინიმალური გავლენა აქვს. აღსანიშნავია მხოლოდ ხსენებული სისტემების სხვადასხვაგვარი გამოყენება და თითოეული ფაქტორის გავლენის ოპტიმალური განაწილება. ეს სწორედ ზემოთქმული უნარებია (Borowicz, Szultka & Wandałowski, 2016).

თითოეული ფაქტორის მნიშვნელობის ცოდნა იმ აუცილებელ წინაპირობას ქმნის, რომელიც საინვესტიციო პოლიტიკის დაგეგმისა და ბიზნესის საკეთებლად საჭირო ეფექტიანი გარემოს შექმნისთვის არის საჭირო; ეს უკანასკნელი კი ახალისებს ინვესტორებს, რომ რეგიონი უფრო ეფექტიანად აარჩიონ.

კვლევის მეთოდოლოგია

რეგიონული ინვესტიციების მოზიდვის შესახებ არსებულ სამეცნიერო კვლევებში ის ფაქტორები, რომლებიც რეგიონის მიმზიდველობაზე გავლენას ახდენს, დაყოფილია ორ ნაწილად - სტატიკურ და ცვლად ფაქტორებად. სტატიკური ფაქტორები არის ბუნებრივი რესურსები, რომელიც სპეციფიკურია კონკრეტული რეგიონისთვის. აღნიშნული მოიცავს, როგორც წიაღისეულს, ასევე ტურისტულად მიმზიდველ გარემო-პირობებს. ცვლადი ფაქტორები მოიცავს სხვა ყველა ფაქტორს, რომლის მოდიფიცირებაც შესაძლებელია პოლიტიკის შემუშავებითა და განხორციელებით - ინფრასტრუქტურა, საშუალო ხელფასი, დასაქმება, ინტერნეტის ხელმისავწდომობა და ა.შ. (Snieska & Zykiene 2015, 50).

მოცემულ კვლევაში საქართველოს რეგიონების მიხედვით, გაანალიზებულია მრავალი ცვლადის გავლენა პუი–ების ჯამურ რაოდენობაზე. ამ უკანასკნელის სიდიდე კი ასახავს რეგიონის საინვესტიციო მიმზიდველობას. ცვლადები განაწილებულია რამდენიმე ჯგუფში, რომელთაც სამეცნიერო ლიტერატურაში მიკროკლიმატებს უწოდებენ (Świdyńska 2018, 75). წინამდებარე სტატიაში მიკროკლიმატებია - ტექნიკური ინფრასტრუქტურა, ბაზრის ზომა, ადამიანური რესურსები, ეკონომიკური მაჩვენებლები და ადმინისტრაციული ინდექსები. თითოეული ჯგუფი მოიცავს რამდენიმე სტატისტიკურ ცვლადს, რომელიც დაფუძნებულია საქართველოს სტატისტიკის ეროვნული სამსახურის, მსოფლიო სავალუტო ფონდისა და მსოფლიო ბანკის მონაცემებზე. სტატისტიკური მონაცემების და ანალიზის პერიოდი მოიცავს 2010-2019 წლის პერიოდს, რაც საკმარისია რეგიონების მიმზიდველობის მოდელის შესაქმნელად. სტატისტიკური ინფორმაცია მიღებულია საქართველოს სტატისტიკის ეროვნული სამსახურის საჯარო მონაცემებზე დაფუძნებით. სტატისტიკური ინფორმაცია საქართველოს თითოეულ რეგიონზე ცალკეულად არის მოპოვებული, რათა რეგიონები შეფასდეს და გაანალიზდეს საინვესტიციო მიმზიდველობის მხრივ და შემდგომ მოხდეს მათი რანჟირება ყველაზე მიმზიდველიდან ნაკლებად მიმზიდველისკენ. გაანალიზებულია შემდეგი რეგიონები - თბილისი, კახეთი, ქვემო ქართლი, შიდა ქართლი, მცხეთა-მთიანეთი, იმერეთი, რაჭა-ლეჩხუმი და ქვემო სვანეთი, სამეგრელო და ზემო სვანეთი, გურია, აჭარის ა/რ და სამცხე-ჯავახეთი.

თითოეული ჯგუფი მოიცავს ორ ან სამ შესაბამის კატეგორიას. თითოეულკატეგორიაში მოცემულია შესაბამისი მონაცემები.

ადამიანური რესურსების ჯგუფში მოცემულია სამი კატეგორია - ზოგადად მოსახლეობა, მოსახლეობის სიმჭიდროვე და უმუშევრობის დონე. პირველი ორი კატეგორია მოიაზრება როგორც ინვესტიციების მოზიდვის სტიმულანტი კატეგორიები. უმუშევრობის დონე სხვადასხვა ავტორის მიერ სხვადასხვაგვარად არის კონცეპტუალიზებული. ზოგიერთი ამტკიცებს, რომ უმუშევრობა სტიმულანტია, რადგანაც შრომის ბაზარზე მეტი იაფი მუშახელი ჩნდება, რაც ინვესტორისთვის მიმზიდველია (Strat, Davidescu & Paul 2015, 640). მეორე მხრივ, უმუშევრობის მაღალი დონე დესტიმულანტია, ვინაიდან მოსახლეობის მყიდველუნარიანობა მცირდება და ინვესტორის პროდუქციას ნაკლები მომხმარებელი ეყოლება (Grossmann, Simpson & Brown 2009, 537). მოცემულ ანალიზში უმუშევრობის მაჩვენებელი ეყრდნობა სტიმულანტის მომხრეთა მტკიცებას და მოაზრებულია, როგორც ინვესტორისთვის მიმზიდველი მაჩვენებელი.

ინფრასტრუქტურის ჯგუფში მაჩვენებლებად აღებულია მუნიციპალიტეტების მიერ ინფრასტრუქტურულ პროექტებზე გაწეული ხარჯების წილი მუნიციპალიტეტის ბიუჯეტში. ინფრასტრუქტურლი ხარჯები შესაძლოა რაოდენობრივად იმაზე მეტი იყოს, ვიდრე მუნიციპალიტეტის უშუალო ბიუჯეტია, რაც გამოწვეულია სხვადასხვა ფონდიდან თუ ცენტრალური ხელისუფლების ორგანიზაციიდან დაფინანსების გამო. მოცემულ ანალიზში მნიშვნელოვანია ინფრასტრუქტურის გაუმჯობესებაზე დახარჯული ჯამური თანხები. ინვესტიციების მოზიდვის მეორე კატეგორიაა ინტერნეტის დაფარვის არეალი, რაც გამოიხატება აბონენტების მთელ მოსახლეობასთან შეფარდებით. ორივე კატეგორიის მაჩვენებლები სტიმულანტია ინვესტიციების მოზიდვის ანალიზში.

ბაზრის ზომა მოიცავს სამ კატეგორიას. მათგან ორი კატეგორია - დასაქმების მაჩვენებელი და რეგიონში ფულის ბრუნვის რაოდენობა ინვესტიციების მოზიდვისთვის სტიმულანტია, ხოლო საშუალო ხელფასის ზრდა - დესტიმულანტი. მართალია, ამ უკანასკნელშიც არის აზრთა სხვადასხვაობა, რომ საშუალო ხელფასის ზრდა მყიდველუნარიანობას ზრდის და მიმზიდველია ინვესტორებისთვის, თუმცა, განვითარებადი ქვეყნებისთვის იაფი მუშახელი ინვესტორისთვის ერთ-ერთი საკვანძო ფაქტორია.

ეკონომიკური მაჩვენებლების ჯგუფში სამივე კატეგორია სტიმულანტია, რომელიც დადებითად მოქმედებს ინვესტიციების მოზიდვაზე. ერთ-ერთი კატეგორია კონკრეტული მთლიანი შიდა პროდუქტის ზრდის მაჩვენებელია. აღნიშნული ჯგუფის ორი კატეგორია - ბიზნესის კეთების და ეკონომიკური თავისუფლების ინდექსები, რეგიონული ჭრილთი არ არის დაყოფილი და მოიცავს ყველა რეგიონს ერთიანად (Anyanwu 2012, 447). აღნიშნული განპირობებულია იმ გარემოებით, რომ თითოეულ ინდექსში აღნიშნული კვლევის მეთოდოლოგია მოიცავს საკანონმდებლო ნაწილსაც, რომელიც საქართველოს შემთხვევაში ყველა რეგიონზე ერთნაირად ვრცელდება.

ადმინისტრაციის ჯგუფი მოიცავს ბიზნესგარემოსა და საკუთრების დაცვის ინდექსებისა და მთის კანონის კატეგორიებს. ბიზნესგარემოსა და საკუთრების დაცვის კატეგორიებიც არაა რეგიონულ ჭრილით გაანალიზებული, რადგან მათი კვლევის მეთოდოლოგიაც საკანონმდებლო ასპექტებს მოიცავს. მთის კანონის ეფექტიანობა გაანალიზებულია დასახლებული პუნქტების რაოდენობით. ვინაიდან კანონის შესაბამისად მიღებული მთავრობის №671 დადგენილებით შედგენილია ნუსხა, რომელიც კონკრეტულ დასახლებებს ანიჭებს შესაბამის სტატუსს და სტატუსიდან გამომდინარე სხვადასხვა სიკეთეს (Tian Yu Chen & Ye 2020, 17). მოცემულ ანალიზში გამოყენებულია ზემოხსენებულ ნუსხაში დასახლებათა რაოდენობის შეფარდება მთლიან დასახლებათა რაოდენობასთან. აღნიშნული კატეგორია გაანალიზებულია რეგიონული ჭრილით. მთის კანონის მიღებამდე მოცემული კატეგორიის მონაცემები ნულის ტოლია. ეს უკანასკნელი მიჩნეულია, როგორც საშეღავათო სტიმულანტი ინვესტიციების მოზიდვის საკითხში, რომელიც ფართოდ არის გავრცელებული სხვადასხვა ქვეყანაში. განვითარებად ქვეყნებში კონკრეტულ რეგიონში ან სექტორში ინვესტიციების სტიმულირება ერთ-ერთი საკვანძო ცვლადია (Zawalinska Tran, & Płoszaj 2017, 42). პოსტსოციალისტურ ქვეყნებში, განსაკუთრებით პოლონეთსა და ბალტიის ქვეყნებში, აღნიშნულ მიდგომას ხშირად მიმართავენ კონკრეტული თვითმმართველი ერთეულები მთლიანი ეკონომიკის ან სექტორის გასაძლიერებლად, თუმცა, განსაზღვრული დროით.

საქართველოს რეგიონების საინვესტიციო გარემოს შესაფასებლად, ნაშრომში გამოყენებულია პირსონის კორელაციის კოეფიციენტისა და რეგრესული ანალიზის მიდგომა.

პირველ ეტაპზე, თითოეულ რეგიონში პირსონის კორელაციის კოეფიციენტით დგინდება, რა კავშირშია თითოეული კატეგორია ინვესტიციებთან. აღნიშნული წარმოაჩენს თითოეული ცვლადის დამოუკიდებელ კავშირს ინვესტიციებთან და შესაძლებელი იქნება კონკრეტული კატეგორიების შერჩევა დასკვნების გამოსატანად. (Mu Liu, & Wang 2018, 42). პირსონის კორელაციის კოეფიციენტი ზომავს კავშირს ორ ცვლადს შორის. წინამდებარე ნაშრომში კი მნიშვნელოვანია თითოეული კატეგორიის კორელაციის დადგენა პუი-სთან.
შემდგომი ეტაპი იმის დადგენაა, თუ რა მნიშვნელობა აქვს თითოეულ კრიტერიუმს და რომელი უფრო მეტად მოქმედებს საინვესტიციო გარემოზე. აღნიშნული ნიშნავს კონკრეტული ცვლადების, როგორც გავლენის ხარისხის, ასევე სიხშირის დადგენას. მოცემული ეტაპისთვის გამოიყენება რეგრესული ანალიზი (Stepwise Regression Analysis). თითოეული რეგიონი ცალკ-ცალკე გაანალიზდება, რაც კვლევის შემდეგი ეტაპისთვის მნიშვნელოვანია.

საქართველოს რეგიონების საინვესტიციო გარემოს მიმზიდველობის განხილვისას გამოყენებულმა რეგრესულმა ანალიზმა აჩვენა ის სტატისტიკური კორელაციები, რომელიც რეგიონის საინვესტიციო მიმზიდველობას გარკვეულწილად ხსნის. მიუხედავად იმისა, რომ მოცემულ კვლევაში გაანალიზებულია სტატისტიკური მონაცემების მხოლოდ გარკვეული ნაწილი, შედეგები ზოგად წარმოდგენას ქმნის რეგიონების საინვესტიციო მიმზიდველობის შესახებ.

კორელაციის ცხრილი (გამოყოფილია მონაცემები, რომელთა მნიშვნელობა 0,5-ზე მეტია)

ცხრილი 1

ცხრილი 1-ის მიხედვით შესაძლებელია იმ კატეგორიების გამოყოფა, რომლებიც თითოეულ რეგიონში შესაბამისად მნიშვნელოვან გავლენას ახდენენ საინვესტიციო გარემოს ფორმირებასა და ინვესტიციების მოზიდვაზე. თბილისის მონაცემები ცხადყოფს, რომ მხოლოდ უმუშევრობის დონესა და საშუალო ხელფასს აქვს მცირე გავლენა, ხოლო ბიზნეს– გარემოს ყველაზე მაღალი კორელაცია აქვს. კახეთის რეგიონში კი ინფრასტრუქტურულ ხარჯებს აქვს ყველაზე დიდი გავლენა ინვესტიციების მოზიდვაზე, ყველაზე დაბალი კი - უმუშევრობის დონეს. მსგავსი კორელაცია აღინიშნება ქვემო და შიდა ქართლის რეგიონებშიც, თუმცა, შიდა ქართლში ყველაზე დაბალი კორელაცია მოსახლეობის სიმჭიდროვეს აქვს. მცხეთა-მთიანეთის რეგიონში კი პირიქით, უმუშევრობის დონეს ყველაზე მაღალი კორელაცია აქვს საინვესტიციო მიმზიდველობასთან, ხოლო ყველაზე დაბალი - საშუალო ხელფასს. იმერეთის რეგიონში დიდი გავლენა აქვს ბიზნესგარემოს, თუმცა, უნდა აღინიშნოს ინტერნეტის დაფარვის კატეგორიაც, რომელიც თითქმის 0,7-ის ტოლია. რაჭა-ლეჩხუმი და ქვემო სვანეთი და გურია ორი რეგიონია, რომელთა საინვესტიციო მიმზიდველობაზე მხოლოდ ოთხი კატეგორია ახდენს გავლენას, მათ შორის ყველაზე მნიშვნელოვანია მთის კანონის დაფარვის ცვლადი, ამავდროულად რაჭა-ლეჩხუმ და ქვემო სვანეთში სხვა რეგიონებთან შედარებით ყველაზე მაღალი კორელაცია სწორედ აღნიშნულ ცვლადს ჰქონდა. იმავე რეგიონებში ყველაზე ნაკლებ გავლენიანი ცვლადები საშუალო ხელფასი და სიმჭიდროვეა. სამეგრელო-ზემო სვანეთში ბიზნესგარემოსა და მთის კანონის დაფარვას აქვს მაღალი კორელაცია, ხოლო ყველაზე დაბალი - უმუშევრობის დონეს. აჭარის ა/რ-ში ყველა ცვლადს, რომელიც მაღალი კორელაციის დონეში (>0,5) მოხვდა, საშუალო გავლენა აქვს საინვესტიციო გარემოზე, რაც ნიშნავს, რომ აღნიშნული ცვლადები მოქცეულია 0,5-სა და 0,6-ს შორის. მეასედის დონეზე განსხვავებით, ყველაზე მაღალ კორელაციური ცვლადი მთის კანონის დაფარვაა. სამცხე-ჯავახეთის რეგიონში ყველაზე დიდ გავლენას ეკონომიკური თავისუფლების ცვლადი ახდენს, ხოლო ყველაზე ნაკლებს - საშუალო ხელფასი.

ცვლადების გავლენის სიხშირე

დიაგრამა 1

დიაგრამა 1-ში მოცემულია იმ ცვლადების სიხშირე, რომელთა საინვესტიციო მიმზიდველობასთან კორელაციამ 0,5-ზე მეტი აჩვენა. ანალიზიდან ირკვევა, რომ ყველაზე ხშირად ინფრასტრუქტურული ხარჯები ახდენს გავლენას საინვესტიციო მიმზიდველობაზე, შემდგომ კი - ეკონომიკური თავისუფლების ინდექსი.

რეგრესული ანალიზის შედეგები

ცხრილი 2

მოცემულ ანალიზში საშუალო ხელფასი განხილული იყო, როგორც დესტიმულანტი კატეგორია, რომლის მაღალი მაჩვენებელი საინვესტიციო მიმზიდველობაზე ნეგატიურ გავლენას ახდენს. თუმცა, დესტიმულანტად ანალიზის დროს, საშუალო ხელფასს არ ჰქონია მაღალი ნეგატიური გავლენა საინვესტიციო მიმზიდველობაზე, რაც 0,5-ზე მეტის ტოლია. შესაბამისად, სიხშირეთა ცხრილში საშუალო ხელფასს ყველაზე დაბალი სიხშირე - ნული აქვს. იმავე ცხრილის მიხედვით შესაძლებელია ჯგუფებში კატეგორიების სიხშირეთა ჯამური მაჩვენებლების შედარება. ჯამში ყველაზე მაღალი სიხშირე აქვს ეკონომიკური მაჩვენებლების ჯგუფს - 18, შემდეგ ადმინისტრაციის ჯგუფს - 17, ტექნიკური ინფრასტრუქტურის ჯგუფს - 16, ბაზრის ზომას - 10 და ადამიანური რესურსების ჯგუფს - 9.

ცხრილი 2-ის მიხედვით შესაძლებელია კონკრეტულად იმ კატეგორიების გამოყოფა, რომელთაც თითოეულ რეგიონში საინვესტიციო მიმზიდველობის ფორმირებაზე განსაკუთრებულად მნიშვნელოვანი გავლენა აქვთ. უმეტესად, განსაკუთრებული მნიშვნელობა ინფრასტრუქტურულ ხარჯებს, მთის კანონის დაფარვასა და ბიზნეს გარემოს ენიჭება. იმერეთის რეგიონში კი ინტერნეტის დაფარვას საინვესტიციო გარემოს ფორმირებაში საკმაოდ დიდი წვლილი მიუძღვის, როგორც ამას აღნიშნული მონაცემებით ანალიზი აჩვენებს. ამავე ცხრილით შესაძლებელია თითოეული ცვლადის გავლენის სიძლიერის და სიხშირის დადგენაც. ყველა ცვლადი, რომელიც მოცემულ მოდელში მოხვდა, საკმაოდ მნიშვნელოვნად განაპირობებს საინვესტიციო გარემოს მიმზიდველობის ფორმირებას.

დასკვნა

ნაშრომში გაანალიზებულია საქართველოს რეგიონების საინვესტიციო მიმზიდველობა. ანალიზმა მოიცვა კონკრეტული კატეგორიების/ცვლადების გავლენა პუი–ებზე და ჩატარდა ორ ეტაპად - პირველ ეტაპზე, პირსონის კორელაციით დადგინდა, რა გავლენა აქვს თითოეულ ცვლადს პუი-ზე, ხოლო რეგრესული ანალიზით შესაძლებელი გახდა იმ კონკრეტული კატეგორიების გამოყოფა, რომლებიც ყველაზე მეტად და ყველაზე ხშირად ახდენენ გავლენას პუი–ებსა და საინვესტიციო გარემოს ფორმირებაზე. საბოლოოდ, გამოიკვეთა ტენდენცია, რომ ყველაზე დიდ გავლენას ინფრასტრუქტურული ხარჯებს, მთის კანონის დაფარვა და ბიზნესგარემოს ცვლადი ახდენს. პირველი, როგორც ზემოთ აღინიშნა, გულისხმობს მუნიციპალიტეტების მიერ ინფრასტრუქტურულ პროექტებზე გაწეული ხარჯების შეფარდებას მთლიან ბიუჯეტთან. აქედან გამომდინარე, მოცემული ანალიზით, რაც უფრო რაციონალურად მაღალია თანაფარდობა, მით მეტი გავლენა აქვს მას საინვესტიციო გარემოზე. მეორე, მთის კანონის დაფარვა მოიცავს კონკრეტულ დასახლებებს, რომლებიც განსაზღვრულ კრიტერიუმებს აკმაყოფილებენ და შემდგომ შეუძლიათ სხვადასხვა სიკეთის განაწილება, როგორც ფიზიკური, ასევე იურიდიული პირებისთვის. ეს კი მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ადგილობრივი მეწარმეობის განვითარებაზე ან მეზობელი რეგიონებიდან საწარმოების გადმოტანაზე. მესამე, ბიზნესგარემო მოიცავს პოლიტიკურ, სამართლებრივ და სოციალურ ასპექტებს, რომელიც ადგილობრივ დონეზე ნაკლებად ფორმირდება, თუმცა, მნიშვნელოვანი გავლენა აქვს ადგილობრივ ეკონომიკაზე. ანალიზიდან გამომდინარე, ბიზნესგარემოს საერთო ეროვნულ მაჩვენებელსაც კი მნიშვნელოვანი გავლენა აქვს რეგიონულ საინვესტიციო გარემოზე.

ლიტერატურა:

Adams S., & Mengitsu B. (2007). Foreign direct investment, governance and economic development in developing countries. Journal of Social Political and Economic Studies, Vol. 32, №2, pp. 223-249.
Anyanwu J. C. (2012). Why does foreign direct investment go where it goes?Annals of Economics and Finance New evidence from African countries. Annals of Economics and Finance, Vol. 13, №2, pp. 425-462.
Barney J. B. (2014). Gaining and Sustaining Competitive Advantage (4 ed.). Columbus, Ohio, USA: Pearson.
Bartels F. F., Napolitano F., & Tissi N. E. (2014). FDI in Sub-Saharan Africa: A longitudinal perspective on location-specific factors (2003–2010). International Business Review, Vol. 23, №3, pp. 516-529.
Borowicz A., Szultka S., & Wandałowski M. (2016). Investment attractiveness of voivodeships and subregions of Poland 2016. Market Economy Research Institute.
Busse M., & Hefeker C. (2007). Political risk, institutions and foreign direct investment. European Journal of Political Economy, Vol. 23, №2, pp. 397-415.
Grossmann A., Simpson M. W., & Brown C. J. (2009). The impact of deviation from relative purchasing power parity equilibrium on U.S. foreign direct investment. The Quarterly Review of Economics and Finance, Vol. 49, №2, pp. 521-550.
International Monetary Fund. (n.d.). Georgia - Country Data. https://www.imf.org/en/Countries/GEO#countrydata, Last Seen March 21, 2021.
Mu Y., Liu X., & Wang L. (2018). A Pearson’s correlation coefficient-based decision tree and its parallel implementation. Information Sciences, Vol. 435, pp. 40-58.
Servillo L. A., Atkinson R., & Russo A. P. (2011). Territorial attractiveness in EU urban and spatial policy: A critical review and future research agenda. European Urban and Regional Studies, Vol. 19, №4, pp. 349-365.
Snieska V., & Zykiene I. (2015). City attractiveness for investment: characteristics and underlying factors. Procedia-Social and Behavioral Sciences, Vol. 213, pp. 48-54.
Strat V. A., Davidescu A., & Paul A. M. (2015). FDI and The Unemployment - A Causality Analysis for the Latest EU Members. Procedia Economics and Finance, Vol. 23, pp. 635-643.
Świdyńska N. (2018). The Attractiveness for Investments of Urban Municipalities in the Warmińsko-Mazurskie Voivodship. Barometr Regionalny. Analizy i prognozy, Vol.16, №2, pp. 71-80.
Tian B., Yu B., Chen S., & Ye J. (2020). Tax incentive, R&D investment and firm innovation: Evidence from China. Journal of Asian Economics, Vol. 71, pp. 11-25.
Wolfgang B., Cambini C., & Grajek M. (2018). Speeding up the internet: Regulation and investment in the European fiber optic infrastructure. International Journal of Industrial Organization, Vol. 68, pp. 613-652.
World Bank. (n.d.). Georgia - Databank. https://data.worldbank.org/country/georgia, Last seen March 20, 2021.
Zawalinska K., Tran N., & Płoszaj A. (2017). R&D in a post centrally-planned economy: The macroeconomic effects in Poland. Journal of Policy Modeling, Vol. 40, №1, pp. 37-59.
National Statistics Office of Georgia. (n.d.) Statistical Information. https://www.geostat.ge/regions/, Last Seen March 21, 2021