Новости
09.05.2023
с Днём Победы!
07.03.2023
Поздравляем с Международным женским днем!
23.02.2023
Поздравляем с Днем защитника Отечества!
Оплата онлайн
При оплате онлайн будет
удержана комиссия 3,5-5,5%








Способ оплаты:

С банковской карты (3,5%)
Сбербанк онлайн (3,5%)
Со счета в Яндекс.Деньгах (5,5%)
Наличными через терминал (3,5%)

МАЛОЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО РОССИИ: ДОСТИГНУТЫЙ УРОВЕНЬ РАЗВИТИЯ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Авторы:
Город:
Москва
ВУЗ:
Дата:
25 сентября 2016г.

* Статья подготовлена при финансовой поддержке РГНФ. Грант № 16-32-01004.



За время экономического подъема (с 2000 г.) темп роста активности в секторе малого предпринимательства России до сих пор не приблизился к уровню развитых европейских стран. По состоянию на 2015 г. доля работников малых предприятий в общей занятости населения составляет 9%; доля малых фирм в количестве зарегистрированных юридических лиц – 54%; доля продукции малых предприятий в ВВП – 21% [1]. В свою очередь, аналогичные показатели в ряде европейских государств (Великобритания, Германия, Испания, Италия и Франция) составляют в среднем 67%, 99% и 65% [2].

Невысокий общероссийский уровень развития малого бизнеса по своей сути отражает положение дел и в субъектах РФ (регионах). По основному индикатору эффективности малых фирм (объем продукции (работ, услуг)) лидируют г. Москва и г. Санкт-Петербург, Московская, Нижегородская, Свердловская, Тюменская и Новосибирская области, Республики Башкортостан и Татарстан. Большинство же остальных регионов обделено благоприятным деловым климатом, что сказывается на их существенной диспропорции по уровню развития малого бизнеса, сложившейся в настоящее время.

Дифференциация регионов по развитости малого предпринимательства на территории России обуславливает выполнение оценки уровня, достигнутого данным сектором в настоящее время и выявление характеристик, которые позволят отстающим регионам рассчитывать на усиление мер государственной поддержки и рост предпринимательской активности населения.

С этой целью, автором, посредством использования методов многомерного статистического анализа, было выполнено исследование, включающее в себя следующие процедуры:


− применение корреляционного анализа для выявления взаимосвязей между набором рассматриваемых показателей;

− реализация факторного анализа для определения факторных нагрузок на показатели;

− выполнение с помощью кластерного анализа кластеризации регионов с выделением их в однородных по уровню развития малого бизнеса группы, определение специфических черт и особенностей полученных кластеров.

Исходными статистическими данными послужили основные показатели сплошного наблюдения за деятельностью малых предприятий и микропредприятий по 82 субъектам РФ за 2015 г., опубликованные в официальных источниках Росстата [1]. Подготовка информационной базы и обработка статистических сведений осуществлялась в среде Microsoft Excel; вычислительные операции выполнялись с помощью системы STATISTICA 10.

Для установления факта наличия (отсутствия) взаимосвязей между переменными и проверки статистических данных на мультиколлинеарность применялся корреляционный анализ. Полученные величины коэффициентов корреляции свидетельствуют о наличии между показателями положительных и отрицательных взаимосвязей с различной степенью тесноты (см. табл. 1).


Таблица 1 

Матрица корреляционных взаимосвязей между показателями


X1

X 2

X 3

X 4

X 5

X 6

X 7

X 8

X 9

X10

X11

X12

1,000

0,279

1,000

-

0,586

-

0,146

 

1,000

-

0,029

 

0,708

 

0,137

 

1,000

-

0,040

 

0,751

 

0,196

 

0,982

 

1,000

-

0,568

-

0,315

 

0,626

 

0,342

 

0,311

 

1,000

 

0,211

-

0,009

-

0,072

 

0,209

 

0,158

 

0,169

 

1,000

-

0,115

-

0,336

 

0,306

-

0,079

-

0,107

 

0,420

 

0,666

 

1,000

 

0,058

-

0,291

 

0,076

-

0,221

-

0,239

 

0,072

 

0,636

 

0,888

 

1,000

0,126

0,311

0,098

0,494

0,468

0,162

0,620

0,192

0,147

1,000 

-

0,130

 

0,685

 

0,476

 

0,694

 

0,781

 

0,096

-

0,066

-

0,155

-

0,207

 

0,308

 

1,000

-

0,183

 

0,122

 

0,577

-

0,131

-

0,034

-

0,197

-

0,238

-

0,033

 

0,068

-

0,048

 

0,524

 

1,000


Следующий этап исследования включал в себя применение факторного анализа с целью определения факторных нагрузок на показатели: чем выше нагрузка по модулю, тем больше близость фактора к исходной переменной.

Посредством реализации метода главных компонент с вращением Varimax Normalized была получена информация о факторных нагрузках в виде матрицы простой структуры, сгенерированной в табличной форме (табл. 2). Для облегчения трактовки в таблице выделены факторные нагрузки по абсолютной величине больше 0,7.


Таблица 2

 Факторные нагрузки (метод вращения Varimax Normalized)


Показатели

Обобщенные факторы

Фактор 1

Фактор 2

Фактор 3

Фактор 4

X1

0,083093

0,133886

-0,831046

0,156902

X 2

0,816117

-0,196427

-0,395270

-0,172924

X 3

0,119276

0,117675

0,751444

-0,571253

X 4

0,957377

-0,013032

0,159786

0,128066

X 5

0,970234

-0,046945

0,154425

0,019004

X 6

0,175609

0,204830

0,905446

0,231511

X 7

0,236648

0,877217

-0,096754

0,233493

X 8

-0,143132

0,897807

0,287232

-0,025894

X 9

-0,242450

0,898655

-0,027073

-0,133796

X10

0,608492

0,481806

-0,046677

0,079853

X11

0,775834

-0,120988

0,124905

-0,559836

X12

-0,011579

-0,035993

0,032184

-0,979129

Доля общей дисперсии, %

0,306961

0,228825

0,199347

0,150232

В результате вычислительных операций 12 исследуемых переменных были сведены к следующим четырем факторам, в совокупности объясняющих 88,5% суммарной дисперсии (нижняя строка таблицы):



После определения группы факторов, влияющих на показатели уровня развития малого бизнеса в субъектах РФ, очередной шаг исследования состоял в применении кластерного анализа, который включал в себя нахождение расстояния между объектами (регионами) и выяснение количества кластеров (групп) методом k-средних.

Для определения меры дистанции между исследуемыми объектами было выбрано Манхэттенское расстояние (расстояние городских кварталов), а наиболее точное разбиение субъектов РФ на кластеры обеспечил метод Варда. Результат эксперимента представлен на рис. 1, визуальный анализ которого свидетельствует о целесообразности объединения регионов в три группы.


Окончательный вариант группирования был получен посредством использования метода k-средних. Выбор количества групп в методе k-средних осуществлялся по критерию максимума межгрупповой и минимума внутригрупповой дисперсии с учетом, что более высокому качеству кластеризации должна соответствовать минимальная дисперсия.

Результаты тестирования подтвердили суждение о дроблении субъектов РФ на три объединения, которые включают в себя следующие регионы:

–       первый кластер: Владимирская, Калужская, Московская, Рязанская и Ярославская области, г. Москва, Республика Карелия, Вологодская, Калининградская, Ленинградская, Мурманская и Новгородская области, г. Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Пермский край, Самарская, Свердловская и Тюменская области, Красноярский край, Иркутская, Новосибирская, Омская и Томская области, Камчатский край, Приморский край, Хабаровский край, Магаданская и Сахалинская области;

–       второй кластер: Белгородская, Брянская, Воронежская, Ивановская, Костромская, Липецкая, Орловская, Смоленская, Тамбовская, Тверская, Тульская и Псковская области, Республики Адыгея и Калмыкия, Краснодарский край, Ростовская область, Республика Дагестан, Чеченская Республика, Ставропольский край, Республики Башкортостан и Марий Эл, Удмуртская и Чувашская Республики, Кировская, Нижегородская, Оренбургская, Пензенская, Ульяновская и Курганская области, Республика Алтай, Алтайский край, Кемеровская и Амурская области;

–       третий кластер: Курская область, Республика Коми, Архангельская, Астраханская и Волгоградская области, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия – Алания, Республика Мордовия, Саратовская и Челябинская области, Республики Бурятия, Тыва и Хакасия, Забайкальский край, Республика Саха, Еврейская автономная область, Чукотский автономный округ, Республика Крым, г. Севастополь.

Для каждого кластера, с целью выявления сложившихся тенденций и присвоения названия, отображающего достигнутый уровень развития малого предпринимательства, были рассчитаны средние нормированные значения рассматриваемых показателей, которые представлены в табл. 3.


Низкий уровень развития малого предпринимательства демонстрируют регионы, принадлежащие к третьему кластеру, что подтверждается величинами средних значений показателей, большинство из которых ниже, по сравнению с другими группами. Тем не менее, следует отметить высокую долю малых фирм среди официально зарегистрированных юридических лиц ( X1 ).


Таблица 3 

Средние значения показателей для каждого кластера


Показатели

Кластер 1

Кластер 2

Кластер 3

X1

47,446

50,288

53,097

X 2

16,801

11,251

9,7889

X 3

5563,7

5266,5

3939,3

X 4

17,371

14,853

9,4289

X 5

88,857

71,310

44,073

X 6

5,6397

6,5347

4,5264

X 7

4,1416

13,151

3,4399

X8

216,87

770,67

193,26

X 9

39,003

123,23

45,479

X10

21,332

24,104

15,932

X11

89,040

55,756

38,567

X12

1004,3

803,19

895,03

 

 

Полученная на основе данных табл. 3 информация свидетельствует, что для образованных кластеров свойственен разброс показателей, значения которых отражают специфические черты и особенности развития малого предпринимательства в отнесенных к этим кластерам субъектах РФ. Первый кластер отличается активным участием малого бизнеса в формировании рынка труда, результативной хозяйственной деятельностью и производительностью малых фирм. Второй кластер демонстрирует высокую концентрацию предельной численности работников на малых предприятиях, энергичную инвестиционную политику малых фирм и эффективность их деятельности, оказывающую влияние на экономику входящих в данную группу регионов, а третий кластер – благоприятную институциональную среду для функционирования субъектов малого бизнеса.

По итогам выполненного исследования можно сделать утверждения: 

–       Предложенный набор статистических показателей, с учетом имеющейся в открытом доступе экономической информации, позволяет в полной мере отобразить уровень развития малого предпринимательства на территории России и может быть использован для дальнейших исследований.

–       Развитие малого бизнеса в субъектах РФ не является равномерным. Лидируют регионы с богатыми природными ресурсами, высоким уровнем рыночных отношений, квалифицированной рабочей силой, развитой производственной, финансовой, информационной и транспортно-экспедиционной инфраструктурой, наличием свободных экономических зон. Промежуточную позицию занимают регионы с дешевыми трудовыми ресурсами, слаборазвитой инфраструктурой, нестабильной экономической ситуацией, невысоким потребительским спросом. Аутсайдерами, несмотря на благоприятные природно-климатические и географические условия, выступают регионы Северо- Кавказского и Крымского федеральных округов.

 

 

Список литературы

 

 

1.      Сайт Федеральной службы государственной статистики России. Раздел: «Официальная статистика» [Электронный доступ]: http://www.gks.ru/

2.      Сайт статистической базы Евростата. Раздел: «Structural business statistics» – «Structural Business Statistics» – «Small and medium-sized enterprises (SMEs)» Электронный доступ]: http://ec.europa.eu/eurostat/web/structural-business-statistics/structural-business-statistics/sme