Анализ влияния социально-экономических факторов на формирование малого бизнеса в регионах Российской Федерации

А.В. Манухина

АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ФОРМИРОВАНИЕ МАЛОГО БИЗНЕСА В РЕГИОНАХ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

THE ANALYSIS OF INFLUENCE OF THE SOCIO-ECONOMIC FACTORS ON A DEVELOPMENT OF

SMALL BUSINESS IN THE RUSSIAN FEDERATION

Аннотация. В статье рассмотрены вопросы влияния основных социально-экономических факторов на уровень развития малого предпринимательства в регионах страны. Проведен корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи объема оборота малых предприятий и выделенных показателей. Проведено ранжирование факторов по степени их влияния на объем оборота малых предприятий региона. Осуществлен факторный анализ методом главных компонент. Проведен кластерный анализ по трем главным компонентам. Выполнен развернутый анализ трех выделенных кластеров.

Abstract. This article considers questions of influence of the socio-economic factors on a level of development of small business in the Russian Federation. The regression analysis of influence of factors on turnover is made. The ranging of factors on degree of their influence on volume of a turnover of small enterprises is carried out. The factor analysis, the principal components analysis, cluster analysis are made.

Ключевые слова. Малое предпринимательство, оборот малых предприятий, корреляционно-регрессионный анализ, метод главных компонент, кластерный анализ.

Keywords. Small business, annual turnover, regression analysis, principal component analysis, data clustering.

Малые предприятия являются неотъемлемой частью экономики большинства развитых стран, выполняя важнейшие социально-экономические функции по обеспечению занятости, формированию конкурентной среды, поддержанию инновационной активности, смягчению социального неравенства. На малое предпринимательство традиционно возлагаются большие надежды по увеличению темпов роста развития экономики и повышения благосостояния общества.

По данным проведенного в 2011 г. сплошного обследования малого и среднего предпринимательства в России функционируют 1,6 млн. малых и средних предприятий, что составляет 34% всех действующих предприятий страны, на них занято более 12 млн. чел., удельный вес работников малых и средних предприятий в общей среднегодовой численности занятых в экономике достиг 18%. Общий объем оборота малых предприятий (включая микропредприятия) за 2010 г. составлял 19 трлн. руб., увеличившись по сравнению с 2008 г. лишь на 1,6%.

Важно отметить, что в странах ЕС в 2010 г. действовало 20,8 млн. малых и средних предприятий или 99,8% всех предприятий, они предоставили 87,5 млн. рабочих мест, что составило 67% всех работающих.

Налицо недостаточная реализация потенциала российского сектора малого и среднего бизнеса в обеспечении занятости населения, формировании конкурентной среды, становлении и развитии инновационной экономики.

В связи с этим возрастает значимость статистического анализа развития данного сектора экономики, основных факторов, определяющих формирование малого бизнеса, в целях получения аналитической и предупреждающей информации для возможного использования при оказании поддержки данному сектору.

На уровень развития малого предпринимательства в регионах и по стране в целом влияет множество социально-экономических факторов.

В первую очередь необходимо выделить факторы, отражающие общий уровень экономического развития региона - валовой региональный продукт, показатели развития промышленности, строительства, торговли как основные характеристики отраслевой направленности региона, инвестиции в основной капитал как показатель регионального производственного потенциала.

Важную роль при формировании условий развития малого предпринимательства региона играет региональный бизнес-климат, который характеризуют доступность финансовых ресурсов, квалифицированного персонала на рынке труда. На развитие малого предпринимательства оказывают влияние и социально-демографические факторы, отражающие возрастно-половую структуру населения, уровень образования населения.

Для получения количественных оценок выделим ряд социально-экономических факторов, определяющих один из основных показателей развития малого предпринимательства - объем оборота малых предприятий (включая микропредприятия) в регионе. Оборот предприятий отражает результат функционирования малого предпринимательства и характеризует реальную финансово-экономическую деятельность бизнеса.

© Манухина А.В., 2012

Сформированная нами система показателей комплексно отражает социально-экономическое состояние региона как основу для развития малого предпринимательства. Было выделено 9 факторов, определяющих объем оборота малых предприятий в регионе:

х1 - валовой региональный продукт на душу населения, млн.руб.;

х2 - объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами (добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства, производство и распределение электроэнергии, газа и воды) на душу населения, тыс.руб.; х3 - среднедушевые денежные доходы населения, руб.; х4 - численность населения в возрасте 15-29 лет (молодежь), тыс. чел.;

х5 -потребность в работниках, заявленная организациями в государственные учреждения службы занятости населения, чел.;

х6 - ввод в действие зданий жилого и нежилого назначения на 1000 человек населения, кв.м.; х7 - кредиты, предоставленные кредитными организациями юридическим лицам в расчете на 1 организацию, тыс. руб.;

х8 - число образовательных учреждений высшего профессионального образования, ед.; х9 - оборот розничной торговли на душу населения, руб.

Проведенный анализ опирался на данные официальной статистики за 2009 г., публикуемые Федеральной службой государственной статистики. В связи с отсутствием данных по ряду показателей были исключены следующие регионы: Ненецкий, Ханты-Мансийский, Ямало-Ненецкий, Чукотский автономные округа, Чеченская республика, г. Москва и г. Санкт-Петербург исключены как аномальные.

Корреляционный анализ выявил наличие достаточно тесной связи между рядом показателей. В таблице 1 представлены парные коэффициенты корреляции.

Таблица 1

Значения коэффициентов корреляции

у Х1 Х2 Хз Х4 Х5 Хб Х7 х8 Х9

у 1 0,249 0,379 0,375 0,852 0,601 0,345 0,394 0,851 0,656

Х1 0,249 1 0,786 0,845 0,139 0,296 -0,003 0,265 0,164 0,595

Х2 0,379 0,786 1 0,588 0,250 0,180 0,192 0,505 0,250 0,538

хз 0,375 0,845 0,588 1 0,247 0,284 -0,117 0,186 0,294 0,771

Х^ 0,852 0,139 0,250 0,247 1 0,607 0,323 0,389 0,894 0,588

Х5 0,601 0,296 0,180 0,284 0,607 1 0,215 0,252 0,583 0,417

Хб 0,345 -0,003 0,192 -0,117 0,323 0,215 1 0,502 0,369 0,242

Х7 0,394 0,265 0,505 0,186 0,389 0,252 0,502 1 0,421 0,347

х8 0,851 0,164 0,250 0,294 0,894 0,583 0,369 0,421 1 0,614

Х9 0,656 0,595 0,538 0,771 0,588 0,417 0,242 0,347 0,614 1

Наиболее сильная связь с результативным показателем наблюдается у следующих факторов: х8 -число образовательных учреждений высшего профессионального образования и х4 - численность молодежи (коэффициент корреляции 0,85), х9 - оборот розничной торговли на душу населения (коэффициент корреляции 0,66), х5 - потребность организаций в работниках (коэффициент корреляции 0,60). Достаточно тесную связь с результативным признаком имеют х7 - предоставленные кредиты юридическим организациям (0,39), х2 - объем отгруженных товаров собственного производства на душу населения и х3 -среднедушевые денежные доходы населения (коэффициенты корреляции составили 0,38 и 0,37 соответственно). Многие факторы коллинеарны между собой.

В результате проведения множественного линейного регрессионного анализа методом пошагового включения факторов было получено линейное уравнение регрессии:

У = 0,4х2 + 0,2х4 + 0,4х5 + 7,9х8 - 73,7,

Проверка значимости регрессионной модели показала, что нулевая гипотеза отвергается с вероятностью 0,95 (Б б =84,7>Б =2,21), что свидетельствует об адекватности регрессионной модели.

Коэффициент детерминации Я2 составил 0,791, т.е. вошедшие в модель факторы объясняют 79,1% вариации оборота малых предприятий РФ.

Коэффициент множественной корреляции равен 0,890, что свидетельствует о наличии прямой и тесной связи между рассматриваемыми факторными и результативными признаками. Все факторы, вошедшие в модель, находятся в прямой зависимости с результативным показателем оборота МП.

Сопоставим факторы, вошедшие в модель, по степени их влияния на объем оборота малых предприятий региона с помощью коэффициентов эластичности, ^-коэффициентов и Л ¡-коэффициентов (Таблица 2.).

Таблица 2

Ранжирование факторов по степени влияния на зависимую переменную

Факторы Значения коэффициентов Ранг факторов по величине коэффициентов Средний ранг

в Э, ¿1 в Э, ¿1

х2 0,165 0,314 0,079 3 3 3 3

х4 0,429 0,659 0,462 1 1 1 1

х§ 0,427 0,560 0,459 2 2 2 2

Сравнение коэффициентов эластичности выявило, что главным фактором изменения объема оборота малых предприятий является численность молодежи (х4): при его увеличении на 1% оборот малых предприятий возрастает на 0,66%. Сопоставление рассчитанных ^-коэффициентов позволяет сделать вывод, что на вариацию объема оборота малых предприятий (при фиксированной вариации остальных факторов) наибольшее влияние оказывает вариация численности молодежи (х4) и числа образовательных учреждений высшего профессионального образования (х8).

Сопоставление значений Лгкоэффициентов показало, что наибольшая доля влияния (46,2% от общего влияния трех факторов) приходится на фактор х4. Совместная доля влияния числа образовательных учреждений высшего профессионального образования и численности молодежи в регионе на оборот малых предприятий составила 92,1%.

На следующем этапе анализа использовался метод главных компонент с целью снижения размерности признакового пространства и перехода к ортогональной системе координат.

В современной статистической практике существует несколько наиболее часто употребляемых критериев определения числа главных компонент: критерий Кайзера (критерий собственных чисел), критерий Кеттеля (критерий каменистой осыпи) и критерий доли воспроизводимой дисперсии.

Согласно критерию Кайзера для дальнейшего анализа отобраны три главных компоненты, собственные значения которых не меньше 1: Х1=4,231, Х2=1,932, Х3=1,181 Собственной значение каждой главной компоненты показывает ее вклад в суммарную дисперсию исходного признакового пространства,

доля дисперсии, объясняемая каждой главной компонентой, определяется по формуле:

^

Д, = * 100%,

где к - число исходных признаков в модели,

Х - собственное значение у-ой главной компоненты (у=1,2,.. .к).

Согласно критерию доли воспроизводимой дисперсии, были выделены три фактора, объясняющие 81,6% разброса.

Для упрощения предметной интерпретации факторов было проведено ортогональное вращение Уалтах, предназначенное для максимизации различия столбцов матрицы нагрузок и обеспечивающее разделение факторов за счет уменьшения числа исходных переменных, связанных с каждым фактором.

Полученная матрица факторных нагрузок и статистические характеристики выделенных обобщенных факторов представлены в Таблице 3.

Первый обобщенный фактор ¥1 определяет уровень экономического развития региона и представляет комплексную характеристику состояния экономики в регионе посредством таких показателей, как валовой региональный продукт

Второй фактор ¥2 отражает рынок труда, возрастной и образовательный уровень молодежи, поскольку объединяет показатели численности молодежи (х4), потребности организаций в работниках (х5), числа образовательных учреждений высшего профессионального образования (х8).

Таблица 3

Факторные нагрузки

Признак Обобщенные факторы

Е2 Е3

х2 0,950 0,067 0,040

х2 0,817 0,025 0,403

хз 0,905 0,255 -0,154

Х4 0,087 0,905 0,237

х5 0,161 0,769 0,040

х6 -0,102 0,219 0,835

х7 0,269 0,189 0,813

х8 0,114 0,892 0,273

хд 0,664 0,574 0,131

Собственное значение 4,231 1,932 1,181

Процент объясняемой дисперсии,% 47,016 21,471 13,127

Кумулятивный процент объясняемой дисперсии, % 47,016 68,487 81,614

Третий обобщенный фактор ¥3 характеризует ввод в действие объектов строительства и доступность финансовых ресурсов, т.к. тесно связан с показателями ввода в действие зданий жилого и нежилого назначения (х6) и предоставленными кредитами юридическим лицам (х7).

На следующем этапе анализа была проведена многомерная классификация регионов РФ с использованием широкого спектра иерархических агломеративных процедур кластерного анализа, а также метода К-средних. Сравнительный анализ полученных классификаций и выбор лучшего разбиения осуществлялся с учетом возможности проведения содержательной интерпретации.

Таблица 4

Обобщенные факторы Е2, и составляющие показатели

Факторы Показатели

¥1 Уровень экономического развития региона х1 - валовой региональный продукт на душу населения; х2 - объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами (добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства, производство и распределение электроэнергии, газа и воды) на душу населения; хз - среднедушевые денежные доходы населения; хд - оборот розничной торговли на душу населения.

¥2 Рынок труда и уровень образования молодежи х4 - численность населения в возрасте 15-29 лет (молодежь); х5 - потребность в работниках, заявленная организациями в государственные учреждения службы занятости населения; х8 - число образовательных учреждений высшего профессионального образования.

¥3 Ввод в действие объектов строительства и доступность финансовых ресурсов х6 - ввод в действие зданий жилого и нежилого назначения на 1000 человек населения; х7 - кредиты, предоставленные кредитными организациями юридическим лицам (включая индивидуальных предпринимателей) в расчете на 1 организацию.

Практика показывает, что классификация объектов исследования, проведенная по факторам или главным компонентам, полученным в результате снижения размерности исходного пространства признаков, оказывается более объективной, чем классификация тех же объектов по исходным признакам.

В результате методом Уорда в пространстве ранее выделенных обобщенных факторов было выявлено 3 группы регионов, имеющих схожие черты в развитии малого предпринимательства. Результаты кластеризации отражены в Таблице 5.

В результате проведенного анализа было выявлено, что первый кластер содержит 2 региона с самыми высокими значениями числа МП, а также высокими общими уровнями развития регионов, уровнями доступности финансовых ресурсов и персонала на рынке труда.

Таблица 5

Классификация регионов РФ по показателям, определяющим оборот малых предприятий

Номер кластера Регионы, входящие в кластер Число регионов

1 Свердловская область; Краснодарский край 2

2 Области: Ростовская, Самарская, Новосибирская, Нижегородская, Челябинская, Калининградская, Волгоградская, Кемеровская, Омская, Иркутская; Республика Татарстан, Республика Башкортостан, Красноярский край, Ставропольский край, Пермский край 15

3 Области: Саратовская, Ярославская, Калужская, Архангельская, Рязанская, Липецкая, Смоленская, Кировская, Тверская, Ульяновская, Пензенская, Воронежская, Тульская, Томская, Владимирская, Ленинградская, Оренбургская, Магаданская, Астраханская, Новгородская, Курганская, Псковская, Ивановская, Курская, Мурманская, Тамбовская, Костромская, Брянская, Орловская, Вологодская, Амурская; Республика Коми, Хабаровский край, Приморский край, Алтайский край, Чувашская Республика, Удмуртская Республика, Республика Хакасия, Камчатский край, Республика Адыгея, Республика Дагестан, Республика Северная Осетия-Алания, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Калмыкия, Еврейская автономная область, Республика Ингушетия, Республика Тыва, Республика Алтай, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Забайкальский край, Республика Карелия, Республика Бурятия 54

Для содержательной характеристики каждого из сформированных кластеров проанализируем средние значения основных показателей для входящих в кластер регионов (Таблица 6) и их отношения к средним значениям показателей по стране в целом.

Таблица 6

Средние значения показателей по кластерам

Показатели Кластеры В среднем по РФ

1 кластер 2 кластер 3 кластер

Оборот малых предприятий (включая микро), млрд. руб. 781,4 298,3 69,9 138,2

Валовой региональный продукт на душу населения, млн. руб. (х1) 177,0 174,1 144,9 152,0

Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами на душу населения, тыс. руб. (х2) 125,0 159,9 94,8 109,4

Среднедушевые денежные доходы населения, руб. (х3) 16529,5 14746,7 12547,2 13124,0

Численность молодежи, тыс. чел. (х4) 1102,5 693,9 251,0 368,5

Потребность в работниках, заявленная организациями в государственные учреждения службы занятости населения, чел. (х5) 22536,0 10269,0 4553,2 6267,4

Ввод в действие зданий жилого и нежилого назначения на 1000 чел. населения, кв. м. (хб) 754,5 617,3 503,2 534,4

Кредиты, предоставленные кредитными организациями юридическим лицам в расчете на 1 организацию, тыс. руб. (х7) 1727,0 1732,5 1223,5 1345,2

Число образовательных учреждений высшего профессионального образования, ед. (х8) 33,0 19,5 6,1 9,7

Оборот розничной торговли на душу населения, руб. (х9) 116558,0 95449,0 71173,6 77580,7

В первом кластере среднее значение оборота малых предприятий в регионе составляет 781,4 млрд. руб. и превышает общероссийский уровень в 5,6 раза. Превышение общего уровня по стране в 3-3,5 раза наблюдается и по показателям уровня потребности и обеспеченности квалифицированными кадрами: численности молодежи, заявленной организациями потребности в персонале, числа образовательных учреждений высшего профессионального образования.

В регионах первого кластера наиболее развиты торговля и промышленность: показатель оборота розничной торговли на душу населения на 50% выше среднероссийского уровня, объема производства - на 14%. Среднее значение ВРП на душу населения составляет 177 млн. руб. и превышает среднероссийский уровень на 16,4%.

Во второй кластер вошли 15 регионов, средние значения показателей в которых ниже, чем в первом кластере, однако превышают общероссийский уровень. Среднее значение оборота малых предприятий в регионах второго кластера составляет 298,3 млрд. руб., что в 2,6 раза ниже значения показателя первого кластера, но вдвое больше общего среднего уровня. Наибольшее превышение среднего значения по стране (в 1,6-2 раза) наблюдается (аналогично регионам первого кластера) по показателям численности молодежи, потребности в работниках и числа ВУЗов. Показатель объема производства на душу населения выше, чем в первом кластере, и превышает среднероссийский уровень на 46%, оборота розничной торговли - на 23%. Среднее значение предоставленных кредитов в расчете на одну организацию немного выше, чем в первом кластере и превышает среднероссийский уровень на 29%.

Третий кластер является самым многочисленным (включает 54 региона) и характеризуется как группа регионов, в которых значения выбранных показателей ниже среднего уровня по стране. Среднее значение оборота малых предприятий в регионах - 69,9 млрд. руб., что вдвое меньше среднероссийского уровня. Наиболее низкие средние значения (ниже среднего по стране в 1,4-1,6 раза) по показателям численности молодежи, заявленной организациями потребности в персонале, числа образовательных учреждений высшего профессионального образования. Ниже среднего и показатели общего уровня развития регионов и доступности финансовых ресурсов.

Таким образом, распределение регионов РФ по кластерам позволяет выявить четкие закономерности, проявляющиеся в снижении при переходе от кластера к кластеру показателя валового регионального продукта на душу населения, среднедушевых денежных доходов населения, объема производства и оборота торговли на душу населения, т.е. общего регионального уровня развития, а также показателей доступности финансовых ресурсов, возрастной структуры населения в регионе, уровня образования, потребности предприятий в работниках, что свидетельствует об ухудшении общей социально-экономической ситуации в регионах, и как следствие, снижении объема оборота малых предприятий.