Economic collaboration between Russian regions and China is increasing amid ongoing geopolitical challenges. With limited ties to most European countries, Russian regions are pursuing a “pivot to the East,” seeking investment opportunities primarily through Russian-Chinese projects. It is, therefore, an urgent task to identify the factors attracting Chinese FDI to Russian regions The methodology combines regression and logit models to forecast investment inflows, supplemented by informal methods such as surveys of potential investors and scoring based on business cooperation, transport accessibility, industry diversification, and the strength of Russia-China relations. The research identified regions with high, moderate, and low investment attractiveness. In border regions, Chinese FDI is diversified across manufacturing, transport, logistics, and agriculture. Growth in Chinese FDI is expected not only in these border areas but also in regions with strong production capacity and market potential. Key factors driving Chinese investment include the construction of transport infrastructure and development of economic corridors. Among the most attractive non-border regions for Chinese investors are Murmansk, Kaluga, Kaliningrad, Arkhangelsk, Chelyabinsk, Nizhny Novgorod, Tula, Orenburg, and the Republic of Tatarstan. Additional factors encouraging FDI inflows include the size of the consumer market, export potential, proximity to transport corridors, cluster policies, and bilateral agreements. The study also found that Chinese investment is likely to support regions’ current industry specializations without altering their overall structure.

В условиях геополитических вызовов усиливаются тенденции экономического сотрудничества регионов России с КНР. Ввиду ограничения сотрудничества с большинством европейских государств регионы России осуществляют политику «разворота на восток», связанную с поиском инвестиционных возможностей для реализации, в первую очередь, российско-китайских проектов. В связи с этим выявление факторов инвестиционной привлекательности и перспектив инвестиционного сотрудничества российских регионов с Китаем является актуальной задачей. Цель исследования заключается в выявлении факторов инвестиционной привлекательности регионов России, способствующих прямым иностранным инвестициям (ПИИ) со стороны китайских инвесторов. Методология исследования базируется на методах текущей оценки — регрессионных и логит-моделях, позволяющих спрогнозировать вероятность притока инвестиций. Учет ожиданий и перспектив инвестиционного сотрудничества осуществлен неформализованными методами (анкетирование потенциальных инвесторов и балльная оценка, в основу которой положены критерии делового сотрудничества, транспортной доступности, отраслевой диверсификации, продуктивности российско-китайских взаимоотношений). В результате исследования выделены регионы с высокой, умеренной и низкой инвестиционной привлекательностью. В ходе оценки установлено, что в приграничных с Китаем регионах китайские ПИИ диверсифицированы в проекты обрабатывающей промышленности, транспорта, логистики, сельского хозяйства. Поэтому прогнозируется увеличение притока китайских ПИИ в инвестиционные проекты не только граничащих с Китаем регионов, но и регионов с высоким производственным и рыночным потенциалом. Выявлены основные факторы увеличения притока китайских инвестиций в российские регионы — строительство объектов транспортной инфраструктуры и реализация экономических коридоров. К наиболее привлекательным (с позиции китайских инвесторов) не граничащим с Китаем регионам отнесены Мурманская, Калужская, Калининградская, Архангельская, Челябинская, Нижегородская, Тульская, Оренбургская области, Республика Татарстан и другие регионы. К факторам, стимулирующим приток ПИИ, отнесены уровень потребительского рынка, возможности экспорта и расположение вблизи транспортных коридоров, кластерная политика, двусторонние соглашения. Также установлено, что высокие перспективы привлечения китайских инвестиций имеют отрасли специализации регионов, что не окажет влияния на изменение отраслевой структуры региона.