ATRAKCYJNOŚĆ INWESTYCYJNA GMIN WOJ ATRAKCYJNOŚĆ INWESTYCYJNA GMIN WOJ. POMORSKIEGO DLA PRZEDSIĘWZIĘĆ GOSPODARCZYCH ZWIĄZANYCH Z PRODUKCJĄ ENERGII ZE ŹRÓDEŁ ODNAWIALNYCH dr Patrycjusz Zarębski Politechnika Koszalińska Zakład Polityki Ekonomicznej i Regionalnej

Dlaczego warto badać atrakcyjność inwestycyjną? Inwestycje to wzrost gospodarczy i wzrost PKB w regionie (spadek bezrobocia, wzrost siły nabywczej) Duża koncentracja inwestycji w regionie przy jednoczesnej marginalizacji pozostałych obszarów Duże zróżnicowanie w poziomie rozwoju gospodarczego i społecznego co stanowi duże wyzwanie w kreowaniu polityki spójności i konkurencyjności Słabo rozpoznane przestrzennie regiony dla potencjalnych inwestorów polskich jak i zagranicznych Możliwość ukierunkowania badań nad AI ze wskazaniem na rozwój pożądanych w regionie inwestycji (np. produkcji bioenergii) Informacja dla władz j.s.t. co zrobić żeby poprawić atrakcyjność inwestycyjną

Czym jest atrakcyjność inwestycyjna? Na atrakcyjność inwestycyjną składają się wszystkie te czynniki, które możemy określić mianem potencjalnych korzyści możliwych do osiągnięcia w na danym obszarze przez inwestorów Wśród tych czynników najczęściej wymienia się: koszty pracy kapitał ludzki ceny nieruchomości rynki zbytu dostępność i jakość infrastruktury aktywność władz lokalnych

Determinanty lokalizacji inwestycji Podejście związane z minimalizacją kosztów, szczególnie transportu (ujęcie klasyczne) Podejście związane z maksymalizacją przychodów (podejście neoklasyczne) Analiza rentowności inwestycji - stosunek zysku do nakładów inwestycyjnych Efekt imitacji – obserwacja innych inwestorów i naśladownictwo Renoma danego regionu – rozpoznawalność regionu jest szansą na przyciąganie kapitału z zewnątrz Mechanizm sukcesji – napływ inwestycji do stref podmiejskich dużych aglomeracji

Kluczowe czynniki tworzące klimat inwestycyjny Uwarunkowań makroekonomicznych: wielkość rynku stabilność gospodarcza i polityczna charakter prowadzonej polityki fiskalnej dostępność do zasobów Jakości instytucji państwowych: sądownictwo prawo regulacje współpraca z władzami Jakości infrastruktury: drogi telekomunikacja

liczba przedsiębiorstw / km2 Cechy przyjęte do oceny atrakcyjności inwestycyjnej Kategorie i cechy Jednostka Waga cechy Funkcja rolnicza 1 Podatek rolny na 1 km2 powierzchni gminy zł/km2 Wynagrodzenia Podatek od osób fizycznych na 1 mieszkańca Infrastruktura Sieć wodociągowa na 100 km2 km/km2 0,25 Sieć kanalizacyjna na 100 km2 Sieć gazowa na 100 km2 Drogi gminne na 100 km2 Rynek zbytu Liczba ludności na 1 km2 liczba ludności /km2 0,50 Liczba firm na 100 km2 liczba przedsiębiorstw / km2 Wsparcie biznesu Odsetek firm pośrednictwo finansowe % Odsetek firm obsługa nieruchomości, wynajem i usługi związane z prowadzeniem działalności gospodarczej Kapitał ludzki Odsetek radnych z wyższym wykształceniem 0,33 Odsetek ludności w wieku produkcyjnym Natężenie bezrobocia Aktywność władz lokalnych Udział środków z budżetu Unii Europejskiej w dochodach własnych Udział dochodów własnych w dochodach ogółem Wydatki inwestycyjne gminy na jednego mieszkańca zł/1 mieszkańca

Podatek rolny na 1 km2 powierzchni gminy

Sieć wodociągowa na 100 km2 Sieć kanalizacyjna na 100 km2 Sieć gazowa na 100 km2 Drogi gminne na 100 km2

Liczba ludności na 1 km2 Liczba firm na 100 km2

Odsetek firm pośrednictwo finansowe Odsetek firm obsługa nieruchomości, wynajem i usługi związane z prowadzeniem działalności gospodarczej

Odsetek radnych z wyższym wykształceniem Odsetek ludności w wieku produkcyjnym Natężenie bezrobocia

Udział środków z budżetu Unii Europejskiej w dochodach własnych Udział dochodów własnych w dochodach ogółem Wydatki inwestycyjne gminy na jednego mieszkańca

Specjalne Strefy Ekonomiczne Zwolnienia z podatku dochodowego do wysokości równej od 60% do 65 % kosztów kwalifikowanych inwestycji Zwolnienia z podatków od nieruchomości

Wskaźnik syntetyczny AI Obszary wiejskie o najwyższym wskaźniku atrakcyjności inwestycyjnej w woj. pomorskim Lp. Gmina Wskaźnik syntetyczny AI Klasa AI Dominujące kategorie 1. Nowy Dwór Gdański 3,618 5 ACDEF 2. Nowy Staw 3,570 AEF 3. Sztum 3,476 ADEFG 4. Pszczółki 3,249 4 ACD 5. Bytów 3,232 6. Kosakowo 3,230 CDEG 7. Stare Pole 3,149 ABF 8. Pruszcz Gdański 3,123 ACDEG 9. Dzierzgoń 3,088 ADEF 10. Kolbudy 3,068 11. Żukowo 2,987 CDG 12. Subkowy 2,974 AG 13. Lichnowy 2,960 AB 14. Pelplin 2,939 AD 15. Stegna 2,893 ACF 16. Tczew 2,881 ACG 17. Mikołajki Pomorskie 2,850 ABE 18. Miłoradz 2,809 19. Malbork 2,784 AF 20. Stary Targ 2,769 ABEF 21. Słupsk 2,741 EFG 22. Cedry Wielkie 2,739 23. Ostaszewo 2,733 A 24. Kwidzyn 2,720 AE

Dziękuję za uwagę!!! dr Patrycjusz Zarębski Politechnika Koszalińska Zakład Polityki Ekonomicznej i Regionalnej Email: patrycjusz.zarebski@tu.koszalin.pl