19 октября 2019г.
Малый бизнес уже давно стал основой экономики для большинства развитых стран. Россия по уровню предпринимательской активности соответствует таким странам, как Сингапур, Финляндия, Франция и Германия. Первоочередной проблемой при принятии решения о начале собственного дела является доступ малых предпринимателей к финансированию. Банки зачастую не проявляют должного интереса к относительно мелким заемщикам, несмотря на их надежность. Чтобы стимулировать создание легального бизнеса в регионах создаются специальные гарантийные фонды (ГФ), основной целью которых является, содействие субъектам малого и среднего предпринимательства в получении необходимого им финансирования путем предоставления поручительства по кредитным договорам, договорам лизинга, договорам о предоставлении банковской гарантии [3]. В настоящее время обострилась необходимость оценки деятельности некоммерческих организаций, поскольку они стали полноправными субъектами конкурентно-рыночных отношений, в связи с чем исследование, связанное со сравнительным анализом региональных гарантийных фондов, является актуальным.
Несмотря на значительное количество исследований, посвященных изучению малого и среднего предпринимательства, развитию мер по государственной поддержке предпринимательства (работы Е.И. Левиной, О.Н. Дорофеевой, И.В. Гашевой, Е.Г. Тархановой и других авторов), по-прежнему сохраняется недостаточная изученность данной проблемы. В работах, посвященных проблемам малого и среднего предпринимательства, их поддержке, основное внимание уделено содержательному анализу, без привлечения математического инструментария, в частности, изучению экономической природы малого и среднего бизнеса, факторов, сдерживающих его развитие, и форм государственной поддержки, в меньшей степени изучены гарантийные фонды как эффективный инструмент государственной поддержки малого и среднего бизнеса.
Задача измерения и оценки эффективности деятельности гарантийных фондов предусматривает, в первую очередь, формирование показателей, комплексно отражающих их деятельность. Поскольку эффективность деятельности является латентной категорией, ее сущность не может быть отражена посредством отдельно взятого показателя, то предложено выделить набор показателей, отражающих результаты деятельности гарантийного фонда:
kapital – капитализация, млн. руб.;
kredit – объем кредитов под поручительства региональных гарантийных организаций (РГО), тыс. руб.;
kol_por – количество выданных поручительств, шт.;
portfel – портфель выданных поручительств, млн. руб.;
oborot – удельный оборот малых предприятий в регионе, млн. руб.;
zadol – просроченная задолженность по кредитам субъектов малого и среднего предпринимательства (МСП), %.
Информационная база представлена набором показателей, характеризующих результаты деятельности гарантийных фондов Российской Федерации за 2018 год.
Особенности экономического и социального развития регионов РФ, обуславливают их межтерриториальную неоднородность по состоянию показателей, характеризующих деятельность гарантийных фондов. С этих позиций представляет интерес выделения однородных по указанным категориям групп объектов и сравнительного анализа гарантийных фондов РФ по уровню эффективности их деятельности [2].
Для решения задачи классификации был выбран метод неметрического шкалирования, позволяющий разделить все гарантийные фонды на классы, анализируя «карты» их расположения в теоретическом стимульном пространстве (рисунок 1).
Первая
шкала (измерение 1)
имеет
положительную
взаимосвязь с такими показателями,
как
капитализация, объем кредитов под поручительства РГО, количество выданных поручительств и портфель выданных поручительств, следовательно, первая шкала может быть интерпретирована как показатель, характеризующий деятельность гарантийного фонда.
Вторая шкала (измерение 2) имеет тесную положительную связь с показателем удельный оборот малых предприятий в регионе и отрицательную связь с просроченной задолженностью по кредитам субъектов МСП, то есть вторая шкала может быть интерпретирована как уровень кредитоспособности субъекта Российской Федерации.
В таблице 1 представлены результаты классификации гарантийных фондов методом неметрического шкалирования.
Таблица 1 – Состав классов гарантийных фондов РФ методом неметрического шкалирования
|
Номер класса
|
Количество
объектов в
классе
|
Состав класса
|
|
Класс 1
|
8
|
Астраханский ГФ, Нижегородский ГФ, Новосибирский ГФ, ГФ
Республики Хакасия, Ростовский ГФ, ГФ Ставропольский края, ГФ ХМАО-Югра, Челябинский ГФ
|
|
Класс 2
|
27
|
Амурский ГФ, Белгородский ГФ, Волгоградский ГФ, Воронежский
ГФ, Калининградский ГФ, Костромской ГФ, Липецкий ГФ, Новгородский ГФ, Омский ГФ, Оренбургский ГФ, Орловский ГФ, Пензенский ГФ, Пермский ГФ, ГФ Приморского
края, ГФ Республики Бурятия, ГФ Республики Карелия, ГФ Республики Мордовия, Рязанский ГФ, Самарский
ГФ, Саратовский ГФ, Тамбовский ГФ, Тверской
ГФ, Томский ГФ, Удмуртский ГФ, Ульяновский ГФ, ГФ Хабаровского края, ГФ Чувашской
Республики.
|
|
Класс 3
|
14
|
ГФ Алтайского края, Брянский
ГФ, Владимирский ГФ, Вологодский
ГФ, Камчатский ГФ, Кемеровский ГФ, ГФ Красноярского
края, Курский ГФ, Магаданский ГФ, Псковский ГФ, ГФ Республики Коми, ГФ Республики Марий Эл, ГФ Республики Татарстан, Свердловский ГФ
|
Учитывая, что результаты деятельности гарантийных фондов различны в отдельных регионах РФ, развитие и функционирование которых имеет свою специфику, возникает необходимость построения интегрального показателя, характеризующего уровень эффективности деятельности и сравнительный анализ гарантийных фондов РФ по его значению.
Интегральный показатель, характеризующий уровень эффективности гарантийного фонда, при наличии обучающей информации, предлагается осуществлять на основе порядковых моделей множественного выбора. В качестве обучающей информации будем использовать полученное ранее разбиение гарантийных фондов РФ на три класса [1, 4].
Оценивание порядковой пробит-модели с нормализацией σ = 1 методом максимального правдоподобия с исключением незначимых переменных дает следующие результаты:
Переменная yi будет принимать значения из условия, представленного в виде (2):
Построенная модель значима, критерий Акаике принимает значение 1,23, байесовский критерий Шварца 1,42, пороговые значения переменной Yi* значимы на уровне 0,05, коэффициент детерминации составил 0,77. Модель полностью распознает объекты первого класса, несколько хуже объекты второго и третьего
классов. В целом модель достаточно адекватно описывает исходные данные, всего правильно классифицировано 47 из 49 объектов (96%).
На
основе модели множественного выбора получили возможность осуществить ранжирование гарантийных фондов по значению интегрального показателя ( y) * и вычисленным значениям вероятностей отнесения объектов
к
классу с более
высоким
или
низким уровнем
эффективности их
деятельности (таблица 2).
Таблица 2 – Результаты ранжирования гарантийных фондов РФ по величине интегрального показателя, характеризующего результат их деятельности
|
Гарантийный фонд
|
ранг
|
) *
y
|
Вероятность отнесения объекта
|
|
к 1 классу
|
ко 2 классу
|
к 3 классу
|
|
Ставропольский ГФ
|
1
|
2,911654
|
1,000
|
0,000
|
0,000
|
|
Нижегородский ГФ
|
1
|
2,859582
|
0,999
|
0,001
|
0,000
|
|
Ростовский ГФ
|
1
|
2,691795
|
0,924
|
0,069
|
0,007
|
|
Новосибирский ГФ
|
1
|
2,177544
|
0,906
|
0,082
|
0,012
|
|
Приморский ГФ
|
1
|
2,055621
|
0,639
|
0,248
|
0,113
|
|
…
|
…
|
…
|
…
|
…
|
…
|
|
Алтайский ГФ
|
2
|
0,648619
|
0,347
|
0,382
|
0,271
|
|
Тверской ГФ
|
2
|
0,577243
|
0,332
|
0,354
|
0,314
|
|
Оренбургский ГФ
|
2
|
0,536285
|
0,315
|
0,345
|
0,340
|
|
Костромской ГФ
|
2
|
0,440436
|
0,312
|
0,342
|
0,346
|
|
Новгородский ГФ
|
2
|
0,434493
|
0,298
|
0,337
|
0,365
|
|
…
|
…
|
…
|
…
|
…
|
…
|
|
Татарский ГФ
|
3
|
-2,00894
|
0,287
|
0,331
|
0,382
|
|
Псковский ГФ
|
3
|
-2,12984
|
0,295
|
0,329
|
0,376
|
|
Курский ГФ
|
3
|
-2,46120
|
0,319
|
0,317
|
0,364
|
|
ГФ Республики Коми
|
3
|
-6,26651
|
0,325
|
0,323
|
0,352
|
|
Магаданский ГФ
|
3
|
-8,10030
|
0,321
|
0,331
|
0,348
|
По результатам рейтинговой оценки региональных гарантийных фондов можно сделать следующие выводы: лидерами по эффективности деятельности, включающей в себя способность и готовность гарантийной организации (фонда) своевременно и в полном объеме исполнять обязательства по предоставленным поручительствам при сохранении
финансовой устойчивости на уровне, обеспечивающем оказание эффективной поддержки субъектам малого и среднего предпринимательства в регионе, являются гарантийные фонды Ставропольского и Приморского краев, Нижегородской, Ростовской и Новосибирской областей. Именно этим гарантийным фондам характерен высокий уровень капитализации, наибольший объем кредитов под поручительство РГО и портфеля выданных поручительств, а также в рамках этих регионов наблюдается высокий удельный оборот малых предприятий.
Рейтинговая оценка деятельности гарантийного обеспечения (покрытия) выданных поручительств Магаданского, Курского и Псковского гарантийных фондов, а также фонда Республики Коми находится на сравнительно низком уровне, что связано, в первую очередь, с низким уровнем капитализации, объемом кредитов под поручительство РГО и портфеля выданных поручительств.
Следует отметить, что для перехода объектов третьего класса в класс с более высоким уровнем эффективности деятельности, необходимо комплексное улучшение результатов деятельности фонда, которое возможно при увеличении показателя,
характеризующего уровень капитализации в
среднем на 64% и показателя, характеризующего портфель выданных поручительств, в среднем на 32%.
Список литературы
1.
Johnson P.A. A test of the normality assumption in the ordered probit model//METRON – 1996, LIV, №3- 4.-pages 213-221.
2.
Бантикова О.И. Моделирование демографической безопасности на основе порядковых моделей множественного выбора / О.И. Бантикова // Вестник Оренбургского государственного университета. – 2012. – № 13. – С. 32 – 37.
3.
Палагина А.Н. Формирование ключевых направлений и процедур оказания консультационной поддержки малого и среднего предпринимательства / А.Н. Палагина // Учет и статистика –2013. -№3 (31). – С. 1-16.
4.
Седова Е.Н. Модели бинарного и множественного выбора в задачах управления эколого- экономическими рисками / Е.Н. Седова // Вестник Оренбургского государственного университета - Оренбург: ГОУ ОГУ, 2008. – № 8. – С. 96-102
