Методика оценки инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства в субъектах Российской Федерации

УДК 332.14, УДК 336

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ИНФРАСТРУКТУРНОГО

ОБЕСПЕЧЕНИЯ МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В СУБЪЕКТАХ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Л.Г. Руденко, В.М. Караулов

Представлена авторская методика оценки инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства, осуществлен с использованием экономико-математических методов и корреляционного анализа выбор показателей оценки инфраструктуры поддержки малого предпринимательства, объединённых в три группы. Для разработки нового инструментария оценки инфраструктуры в основу положены методики, разработанные Европейской комиссией (Regional Innovation Scoreboard)», «ЭкспертРА», ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, «РИА Рейтинг». Сформулированы требования, предъявляемые к модели оценки инфраструктурной поддержки малого предпринимательства. Представлены рейтинги инфраструктурной поддержки малого предпринимательства по регионам.

Ключевые слова: малое предпринимательство, инфраструктура поддержки малого предпринимательства, инфраструктурное обеспечение, рейтинг, методика оценки, модель

Различные проблемы организации и развития предпринимательства, в том числе инфраструктуры, обуславливающей его деятельность, особенности разработки и оценки государственной поддержки малого предпринимательства отражены в трудах российских ученых: М. Абросимова, В. Абчука, А. Агеева, Ш. Алиева, Т. Алимовой, И. Алексеева, Ю. Анискина, А. Асаула, Р. Ахметшина, Г. Багиева, М. Беспалова, А. Блинова, А. Бусыгина, А. Виленского, Ю. Воробьева, Н. Воробьевой, Л. Гишкаевой, Т. Гурунян, С. Демченко, Н. Каленской, Е. Карпушкина, Н. Кругловой, А. Каминка, Е. Коростышевской, А. Кудрявцева, А. Муравьева, П. Мягкова, М. Лапусты, Т. Николаевой, А. Орлова, Г. Олевского, В. Радаева, Е. Рус-сковой, Л. Рудневой, О. Рыкалиной, В. Рубе, В. Савельева, Н. Солодило-вой, В. Степанова, А. Чепуренко, А. Шлафмана, Ю. Осипова, О. Щербина и др. Учеными представлены исследования отдельных элементов инфраструктуры предпринимательства: институциональных, финансовых, имущественных, консалтинговых, инновационных и др.

В тоже время значительно органичен спектр трудов посвящённых разработке методики оценки инфраструктурного обеспечения предпринимательской деятельности. Данные аспекты представлены в работах Алика-евой М., C. Галачиевой, В. Дедегкаева, М. Дзагоевой, Х. Дзанайты, А. Ермоленко, В. Мисакова, М. Кантемировой, Козырева Е., А. Киргуева, Т. Поздняковой, Г. Хетагурова.

Отдавая должное трудам перечисленных выше исследователей, необходимо отметить, что они осветили очень важные, но в тоже время отдель-

ные аспекты процессов формирования, развития и оценки системы инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства. Для выбора эффективных путей развития малого предпринимательства (МП) и создания оптимальных условий для его деятельности необходимо разработать методику оценки инфраструктуры поддержки малого предпринимательства.

Под инфраструктурой поддержки малого предпринимательства целесообразно понимать систему «...коммерческих и некоммерческих организаций, которые создаются, осуществляют свою деятельность или привлекаются в качестве поставщиков (исполнителей, подрядчиков) для осуществления закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд при реализации государственных программ (подпрограмм) Российской Федерации, государственных программ (подпрограмм) субъектов Российской Федерации, муниципальных программ (подпрограмм), обеспечивающих условия для создания субъектов малого и среднего предпринимательства, и для оказания им поддержки» (Федеральный закон от 24.07.2007 N 209-ФЗ).

Целью данной статьи является разработка методики оценки инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства и построение на ее основе рейтинга регионов по уровню развития инфраструктуры поддержки.

При оценке степени развитости инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства в субъектах РФ в качестве важнейших можно рассматривать показатели ресурсного потенциала деятельности малого бизнеса и показатели, отражающие результаты такой деятельности. Например, можно использовать показатели численности занятых в малом и индивидуальном предпринимательстве, объемы их оборота. Но в таком виде эти показатели могут сильно искажать реальное состояние развития инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства. Одной из таких причин является значительное различие регионов относительно масштабов имеющихся ресурсов, в частности, трудовых и, как следствие, масштабов экономической деятельности, в частности, регионального оборота. Например, среди субъектов РФ г. Москва по численности занятых в экономике значительно опережает все другие субъекты (6,778 млн. чел. в 2014 г.). На второй позиции по этому показателю - Московская область -где число занятых в два с лишним раза меньше (3,04 млн. чел.) и только в 24 субъектах РФ численность занятых превышала 1 млн. человек. По данным Росстата в этом же году оборот всех предприятий (включая малые предприятия и индивидуальных предпринимателей) г. Москвы достиг почти 40 трлн. руб., на втором месте по данному показателю г. Санкт-Петербург - менее 10 трлн. руб. Расчеты показывают, что с точки зрения производительности труда (размера оборота на одного занятого за год) различие между данными регионами существенно меньше: в Москве данный показатель составил 5,8 млн. руб. на одного занятого, в Московской

области - 2,7 млн. руб./чел., а в Санкт-Петербурге - 3,7 млн. руб./чел. Если рассматривать уровень производительности труда в сфере малого и индивидуального предпринимательства, то в Москве и Санкт-Петербурге он почти в 2 раза меньше (55,2% и 52,1% соответственно), а в Московской области он составляет 80,7% от среднего регионального уровня. Соответственно делать выводы по отдельным показателям об уровне развития инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства в субъектах нельзя. С другой стороны, система показателей должна быть такой, чтобы естественные региональные отличия такие как объем и степень концентрации ресурсов были нивелированы.

Для разработки инструментария оценки инфраструктурного обеспечения малого предпринимательство и построения рейтинга авторами были использованы методики, разработанные Европейской комиссией (Regional Innovation Scoreboard)», «ЭкспертРА», ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, «РИА Рейтинг» и другими организациями и отдельными авторами [1-9].

Анализ таких источников показал, что желательно использовать следующие группы показателей: масштабы и эффективность деятельности малых предприятий, уровень и результативность поддержки МП. Дополнительно, необходимо решить проблему сопоставимости разнородных показателей, например, путем приведения к единой шкале методом линейного масштабирования. С другой стороны такая нормировка предполагает для каждого года исследования фиксирование своих базовых значений. Соответственно такой подход не позволяет сказать, что происходит с групповым или интегральным показателем в субъекте по сравнению с предыдущим годом, то есть нельзя определить реальную динамику в целом, можно только указать изменение позиции данного субъекта относительно других субъектов РФ. Кроме того, при таком подходе особенности измерения показателей могут отражаться в том, что изменение рейтинга региона за один год достигает несколько десятков. Например, Омская область в рейтинге субъектов РФ по уровню инновационного развития в 2012 году опустилась на 35 позиций вниз по сравнению с 2010 и 2008 годами. Поэтому целесообразнее оценивать усредненные показатели за несколько лет, например, как в это предлагает Сорокина А.В.: оценку индикатора рассчитывать как среднее значение «.. .за два года, предшествующих году оценки (в случае отсутствия статистических данных берутся два последних года, по которым имеются оценки)» [9]. Использование усредненных значений позволяет нивелировать точечные всплески отдельных показателей и получить более однородное распределение показателей среди субъектов РФ.

В ряде исследований инновационного развития субъектов РФ проблема неоднородности исходных данных также решается путем предварительной обработки данных [1]. Для этого применяют процедуру, изложенную в методологических пояснениях к европейскому региональному инновационному обследованию, где оценивается степень ассиметричного

характера распределения (обычно, когда большинство показателей имеют низкие значения и наблюдается небольшое количество показателей с очень высокими значениями) [10]. Для сглаживания экстремальных значений Ху ¡-го показателя ву-ом регионе предлагается использовать формулу:

У - 5 / у.

где х'ц - сглаженное значение ¡-го показателя ву-ом регионе, а ^ = 2, 3 или 4 в зависимости от степени асимметрии.

На наш взгляд, такое сглаживание преобразует весь ряд ¡-го показателя и его уже нельзя будет сравнивать со значением этого же показателя, но полученного за другой период, например, потому, что степень асимметрии может оказаться другой. Целесообразнее преобразовывать только аномальные значения, не затрагивая значения основного ряда.

Обобщив подходы к рейтингованию, авторы при построении модели оценки инфраструктурного обеспечения деятельности МП в субъектах РФ, определили требования, предъявляемые к модели.

1. Так как регионы сильно различаются по масштабам (например, объему и степени концентрации ресурсов, в частности, трудовых ресурсов), то влияние этого фактора рекомендуется минимизировать, так как уровень инфраструктурного обеспечения соизмерим с масштабом региона, т. е. пропорционален ему.

2. Несовершенство инфраструктурного обеспечения может выражаться в виде неустойчивой системы показателей в динамике, поэтому следует рассматривать более устойчивую характеристику - инфраструктурный климат обеспечения МП - среднегодовой показатель в среднесрочном периоде, например, за три года.

3. Необходимо оценивать динамику в сопоставимой оценке относительно интегральных показателей, а не динамику рейтинга, как это обычно делается при исследованиях развития регионов.

4. Интегральную оценку целесообразно строить на основе групповых показателей, таким образом, чтобы их вклад в интегральную оценку был относительно одинаковым, а их распределение - приблизительно симметричным, близким к нормальному распределению.

5. Индивидуальные показатели рекомендуется привести к однородному ряду, где нет аномальных - сильно (в разы) отличающихся от всех остальных значений. Иначе после нормировки показателей практически все наблюдения могут оказаться в очень узком интервале, например, в отрезке [0; 0,1], а одно наблюдение примет значение 1.

С учетом выявленных недостатков и определенных требований авторами разработана модель оценки инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства (МП), включающая микропредприятия и индивидуальных предпринимателей (ИП). Построение такой модели стало возможным в связи с выходом статистического сборника и приложений к

нему в 2015г. Статистические данные позволили существенно детализировать финансовую сторону поддержки МП в регионах.

За основу построения интегральной оценки взята система показателей, предложенная Л.Г. Руденко, но с существенными доработками [8].

Для построения модели выделено три группы по пять показателей: показатели масштаба деятельности МП, показатели эффективности деятельности МП и показатели результативности финансовой поддержки, представленные в табл. 1.

Таблица 1

Показатели оценки инфраструктурной поддержки малого предпринимательства в субъектах РФ

Группа Показатели

1 гр. - показатели масштаба деятельности МБ ИМД1 - количество малых предприятий (включая микропредприятия) и ИП на 1000 населения

ИМД2 - доля занятых на МП и ИП в общей численности занятых

ИМД3 - удельный вес оборота МП и ИП в общем объеме оборота в регионе

ИМД4 - удельный вес инвестиций МП в общем объеме инвестиций в регионе

ИМД5 - отношение объема субсидий субъектам РФ из федерального бюджета к обороту МП и ИП.

2 гр. - показатели эффективности деятельности малых предприятий: ИЭД1 - объем оборота МП и ИП на одного занятого в МП и ИП, выраженный в фиксированных потребительских корзинах субъекта

ИЭД2 - отношение объема инвестиций МП к обороту МП и ИП

ИЭД3 - доля прибыли (сальдированный финансовый результат) МП в прибыли (сальдированного финансового результата предприятий) субъекта

ИЭД4 - рентабельность МП - отношение сальдированного финансового результата МП к обороту МП

ИЭД5 - отношение инвестиций МП к объему субсидий, выданных региону федеральным бюджетом.

3 гр. - показатели результативности поддержки МП ИРП1 - отношение суммы выданных микрозаймов (тыс. руб.) МП (в рамках программы поддержки МСП) к объему субсидий, выданных региону федеральным бюджетом

ИРП2 - отношение суммы выданных кредитов МП (тыс. руб.) под поручительства гарантийных фондов (в рамках программы поддержки МСП) к объему субсидий, выданных региону федеральным бюджетом

ИРП3 - отношение стоимости контрактов на поставки товаров, выполнения работ и оказание услуг для государственных и муниципальных нужд, заключенными с МП, к объему оборота МП и ИП

ИРП4 - доля стоимости контрактов на поставки товаров, выполнения работ и оказание услуг, заключенными с МП, к общей стоимости контрактов для государственных и муниципальных нужд региона

ИРП5 - количество резидентов бизнес-инкубаторов на 10000 МП и ИП.

Источник: Составлено авторами

На основе статистических данных вычисляются значения указанных показателей за 2012-2014 гг. Трехлетний период был выбран с целью выяснить устойчивые характеристики инфраструктурного обеспечения МП в среднесрочной перспективе. Далее по каждому показателю вычислялось среднее значение показателя за 3 года по принципу среднего арифметического. На следующем этапе усредненные показатели необходимо преобразовать путем линейного масштабирования в индексы в диапазоне от 1 до 100. При масштабировании в качестве минимального показателя брался минимальный показатель за три года, а максимальное - максимальное за три года. При нормировке показателя ИЭД3 (доля прибыли МП в прибыли всех организаций субъекта) отрицательные показатели обнулялись, а средний показатель за 3 года рассчитывался как отношение суммы всей прибыли (убытков) МП за 3 года к сумме всей прибыли (убытков) за 3 года. Таким образом, в результате усреднения регион с наихудшим показателем получал индекс несколько больший единичного значения, а регион с наилучшим показателем - значение индекса менее 100. Такое масштабирование показателей по каждому году в отдельности позволяет дополнительно оценить динамику развития в исследуемом периоде. Полученные индексы на следующем этапе сворачивались в обобщенные индексы ИМД, ИЭД, ИРП рассматриваемых групп на основе среднего арифметического. На заключительном этапе по обобщенным индексам вычислялся общий интегральный показатель - индекс инфраструктурного обеспечения МП в регионе (ИИОМП) - из групповых индексов по принципу среднего геометрического и был построен Рейтинг 1 инфраструктурного обеспечения деятельности МП в регионах РФ. По данному рейтингу в первую десятку попали регионы: Республика Ингушетия (с интегральным показателем равным 38,051); Республика Алтай (35,061); Пензенская обл. (32,197), Тверская обл. (29,359), Респупблика Марий Эл (28,998), Ульяновская обл. (26,072), Чувашская Республика (25,522), Тамбовская обл. (23,772), Камчатский край (23,580), Кемеровская обл. (23,499).

Замкнули данный рейтинг Архангельская обл. (с интегральным показателем равным 14,705), Ямало-Ненецкий автономный округ (13,658), Республика Тыва (12,970), Ненецкий автономный округ (9,053), Чукотский автономный округ (6,595).

Изучая рейтинг можно заметить, что в слабо экономически развитых регионах доля оборота малых предприятий в структуре оборота всех организаций субъекта может оказаться большой и как результат высокий показатель развитости инфраструктуры поддержки МП, как например, в Республике Ингушетия. В ней доля МП и ИП в ВРП составляет 74,1% в среднем за 3 года. В целом Рейтинг 1 показывает, что степень развитости инфраструктуры поддержки МП различается между наилучшим и наихудшим интегральным показателем в 5,77 раза, при этом 51 регион имеют показатель инфраструктурного развития выше среднего российского уровня, который составляет 17,997.

Таким образом, исследование показало, что результаты оценки инфраструктурного обеспечения МП в субъектах РФ могут быть весьма противоречивыми, если не обращать особого внимания на формирование системы показателей и круг решаемых задач. На федеральном и региональном уровнях осуществляются программы поддержки МП, эффективность такой поддержки для различных субъектов предпринимательства может быть различной. Поэтому при разработке программ необходимо оценивать отдельное развитие МП и их вклад в региональное развитие. Более того, эффективность поддержки МП нужно рассматривать также и с позиций сбалансированности структуры экономики - степени развития среднего и крупного бизнеса, а также динамики развития.

С учетом выше указанных положений авторами скорректирована базовая модель оценки инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства.

На первом этапе рекомендуется уточнить систему показателей и провести их предварительную подготовку. Поскольку уровень безработицы по регионам сильно различается, то показатель масштаба деятельности МП ИМД2 стал вычисляться по-другому - как доля занятых в малом предпринимательстве (включая микропредприятия и индивидуальных предпринимателей) в общей численности экономически активного населения региона. В показателе эффективности деятельности МП доля прибыли МП в прибыли регионов очень неоднородна, так как во многих регионах сальдированный финансовый результат оказался отрицательным или близким к нулю. Поэтому если в каком-то году финансовый результат в регионе на одного занятого в фиксированных потребительских корзинах оказывался меньше 0,88, то показателю ИЭД3 присваивалось нулевое значение. Выбор рубежного значения 0,88 был основан на сравнении со средним российским показателем, который его превышает в 10 раз.

На втором этапе целесообразно провести оценку однородности всех используемых в модели показателей. Для этого по каждому частному показателю х необходимо вычислить среднее значение х за 2012-2014 гг. и среднее квадратическое отклонение а(х). С учетом свойств нормального распределения случайной величины рекомендуется определить верхние и нижние границы на основе «правила трех сигм»:

Хтах = х + 3а(х) и хт^ = х — 3&(х).

Если среднее значение показателя х для данного региона оказывалось меньше хт^ то ему присваивалось значение хт^. Если это значение оказывалось больше хтах, то ему присваивалось значение хтах. После такого преобразования усредненные показатели вида х оказались в интервале трех сигм [хт^; хтах], причем аномальные наблюдения попадали в его границы.

На третьем этапе предлагается провести нормировку частных (усредненных) показателей X;. Для этого рекомендуется найти

Хтах = тахх. и Хт1п = ШШХ^ , £ Ь

где i = 1, 2, ..., 85 - номер региона. Согласно этой процедуре, отрезок [хт1п; хтах] содержится в отрезке [хт1п; хтах]. Это в дальнейшем позволит получить бальные оценки показателя по полной шкале - от 1 до 100 баллов.

Дополнительно предлагается выполнить исследование на однородность распределения индивидуальных показателей по субъектам РФ на основе графического анализа частот. В целом большая часть индивидуальных показателей имеет относительно симметричное распределение. В группе показателей масштаба деятельности значительное левостороннее распределение имеет показатель доли инвестиций МП в экономике региона: в большей части регионов имеются незначительные инвестиции предприятий малого бизнеса (МБ), при этом все большей доли соответствует все меньшее число регионов. Такой же характер распределения регионов наблюдается в группе показателей эффективности деятельности МП относительно доли инвестиций в обороте МП и отношения инвестиций к объему субсидий, а также в группе показателей результативности поддержки МП - число бизнес-инкубаторов на 10 тыс. малых (включая микро-) предприятий и индивидуальных предпринимателей.

На четвертом этапе целесообразно найти групповые показатели ИМД, ИЭД и ИРП на основе среднего арифметического и определить интегральную оценку ИИОМП по принципу среднего геометрического групповых показателей. Для оценки качества групповых (факторных) показателей рекомендуется провести графический анализ частот их распределения, а также корреляционный анализ их влияния на интегральную оценку ИИОМП и на друг друга. В результате проведенных вычислений авторами выявлено, что все три фактора (групповые показатели) имеют приблизительно одинаковую и значительную корреляционную связь с интегральным показателей:

- 0,670 - для показателей масштаба деятельности МП;

- 0,686 - для показателей эффективности деятельности МП;

- 0,691 - для показателей результативности поддержки МП.

При этом оказалась, что межфакторная корреляционная связь существенно слабее корреляционной связи с интегральным показателем:

- 0,381 - для показателей масштаба деятельности и эффективности деятельности МП;

- 0,136 - для показателей эффективности деятельности и результативности поддержки МП;

- 0,158 - для показателей результативности поддержки МП и масштабами деятельности МП.

Таким образом, можно утверждать, что выбранные факторы действуют существенно и независимо на итоговый показатель - индекс инфраструктурного обеспечения МП.

На основе интегрального показателя ИИОМП и групповых показателей ИМД, ИЭД и ИРП авторами составлен Рейтинг 2 регионов по развитию инфраструктурного обеспечения МП (табл.2).

Таблица 2

Рейтинг 2 инфраструктурного обеспечения МП в регионах РФ на основе скорректированного ИИОМП

ИИО

Регион МП Ранг ИМД Ранг ИЭД Ранг ИРП Ранг

1.Респ. Алтай 61,532 1 64,2 3 53,9 2 67,3 1

2.Респ. Марий Эл 45,437 2 47,4 15 51,8 4 38,2 11

З.Респ. Ингушетия 44,776 3 59,1 4 30,2 37 50,3 3

4.Тверская обл. 43,790 4 37,4 49 41,8 10 53,8 2

5.Ульяновская обл. 42,380 5 47,3 17 53,0 3 30,3 20

б.Удмуртская Респ. 40,763 6 39,3 40 36,1 18 47,6 7

7.Камчатский край 40,301 7 50,7 9 33,5 27 38,5 10

8.Пензенская обл. 39,460 8 58,8 6 35,2 20 29,7 23

9.Кировская обл. 39,327 9 64,9 2 38,6 13 24,3 39

10.Алтайский край 37,957 10 53,5 8 44,6 7 22,9 44

76.Ленинградская обл. 23,546 76 27,1 77 23,5 65 20,4 56

77.Красноярский край 23,344 77 37,0 50 24,7 62 14,0 76

78.Приморский край 23,264 78 34,9 59 29,3 42 12,3 81

79.Архангельская обл. 23,002 79 32,6 63 18,9 79 19,7 61

80.Респ. Хакасия 22,333 80 36,6 52 22,5 70 13,5 80

81.Ямало-Ненецкий 22,280 81 13,6 84 29,6 40 27,4 27

авт.округ

82.Хабаровский край 22,263 82 31,3 67 14,9 84 23,6 41

83.Респ. Татарстан 20,432 83 39,2 41 27,2 51 8,0 84

84.Ненецкий авт.округ 11,556 84 6,7 85 20,6 76 11,2 83

85.Чукотский авт.округ 9,726 85 16,8 83 6,9 85 8,0 85

Источник: Составлено авторами

Таким образом, на основе скорректированной модели инфраструктурного обеспечения МП в первую десятку рейтинга попали: Республика Алтай, Республика Марий Эл, Республика Ингушетия, Тверская область, Ульяновская область, Удмуртская Республика, Камчатский край, Пензенская область, Кировская область, Алтайский край. Из этих регионов в первом десятке Рейтинга 1 были 7 субъектов: Республика Алтай, Республика Марий Эл, Республика Ингушетия, Тверская область, Ульяновская область, Камчатский край, Пензенская область.

Замыкает рейтинг следующая десятка регионов: Ленинградская область, Красноярский край, Приморский край, Архангельская область, Республика Хакасия, Ямало-Ненецкий автономный округ, Хабаровский край, Республика Татарстан, Ненецкий автономный округ, Чукотский автоном-

ный округ. Четыре из этих регионов также были в последней десятке Рейтинга 1: Архангельская область, Республика Хакасия, Ямало-Ненецкий автономный округ и Хабаровский край.

В результате проведенного исследования построена новая авторская модель оценки инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства в регионах РФ, сформулированы требования, предъявляемые к ней. В модель оценки инфраструктурного обеспечения предложено включить три группы интегральных показателей: показатели масштаба деятельности МП, показатели эффективности деятельности МП и показатели результативности финансовой поддержки на федеральном и региональном уровнях. Использование усредненных значений в модели за три года позволило нивелировать точечные всплески отдельных показателей и получить более однородное распределение показателей среди субъектов РФ. Построенная рейтинговая оценка регионов на основе модели, сделала возможным впервые оценить состояние инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства в субъектах РФ. В приведенном Рейтинге 2 также как и в Рейтинге 1 инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства наблюдается значительный разброс позиций регионов по групповым показателям, что указывает на несбалансированность инфраструктурного обеспечения МП в регионах.

Представленная модель может быть полезна для разработки новых программ развития малого предпринимательства на региональном уровне в рамках «Стратегии развития малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации на период до 2030 года», утверждённой распоряжением Правительства Российской Федерации от 2 июня 2016 г. N 1083-р. Модель рекомендуется для прогнозирования будущего состояния инфраструктуры поддержки малого предпринимательства в регионах при изменении отдельных исходных параметров, например, при оказании дополнительной финансовой поддержки, или за счет увеличения закупок для государственных и муниципальных нужд у субъектов малого предпринимательства.

Список литературы

1. Бортник И.М., Зинов В.Г., Коцюбинский В.А., Сорокина А.В. Индикаторы инновационного развития регионов России для целей управления // Инновации, №11 (181), 2013.

2. Инвестиционные рейтинги регионов [Электронный ресурс] // Рейтинговое агентство «ЭспертРА». Режим доступа: http://raexpert.ru/rankings/#r_1108 (дата обращения: 13.11.2015 г.).

3. Караулов В.М. Оценка инфраструктурной поддержки малого предпринимательства в субъектах России // Современные проблемы управления природными ресурсами и развитием социально-экономических систем: материалы XII международной научной конференции; в 4-х ч. / под ред. А.В. Семенова, Н.Г. Малышева, Ю.С. Руденко. М.: изд. ЧОУВО «МУ им. С.Ю. Витте», 2016. Ч. 2. С. 521-532.

4. Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата в субъектах РФ [Электронный ресурс]: // Режим доступа: http://www.investinregions.ru/rating/ (дата обращения 4.11.2015).

5. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Выпуск 2 / под ред. Л.М. Гохберга. М.: НИУ ВШЭ, 2014.

6. Рейтинг регионов РФ по качеству жизни [Электронный ресурс]: - Рейтинговое агентство РИАРейтинг. М.: 2014. Режим доступа: http://vid1.rian.ru/ig/ratings/life_2014.pdf (дата обращения 4.11.2015).

7. Рейтинг социально-экономического положения субъектов РФ: итоги 2014 года [Электронный ресурс]: Рейтинговое агентство РИАРейтинг. Режим доступа: http://vid1.rian.ru/ig/ratings/rating_regions_2015.pdf. (дата обращения 4.11.2015).

8. Руденко Л.Г. Методика оценки управляющего воздействия на развитие инфраструктуры поддержки малого предпринимательства // Экономика и гуманитарные науки. 2016. № 2 С.114-122.

9. Сорокина А.В. Построение индекса инновационного развития регионов России / А.В. Сорокина. М.: Издательский дом «Дело» РАН-ХиГС, 2013 (Инновационная экономика: регионы). 230 с.

10. Hollanders H., Tarantola S., Loschky A. Regional Innovation Scoreboard (RIS). Pro Inno Europe, 2009. Режим доступа: http://www.proinno-europe.eu/page/regional-innovation-scoreboard.

Руденко Людмила Геннадьевна, канд. экон. наук, доц., декан, mila.k07@mail.ru, Россия, Москва, Московский университет им. С.Ю. Витте,

Караулов Василий Михайлович, канд. физ.-мат. наук, доц., v.karaulov@,mail.ru, Россия, Киров, Вятский государственный университет

INFRASTRUCTURE ASSESSMENT METHODOLOGY PROVIDE SMALL BUSINESSES IN THE CONSTITUENT ENTITIES OF THE RUSSIAN FEDERATION

L.G. Rudenko, V.M. Karaulov

The article presents the author's methods of evaluating infrastructure ensuring small businesses, carried out with the use of economic-mathematical methods and correlation analysis of indicators to assess the choice of infrastructure of support of small business in three groups. To develop new instrumentation infrastructure based on the techniques developed by the Regional Innovation Scoreboard, «Expert RA», IEREK NRU HSE «RIA Rating". Represented ratings infrastructure of support of small business in region. Formulated requirements for the infrastructure assessment model for SME support. Represented ratings infrastructure of support of small business in region.

Keywords: small business, small business support infrastructure, infrastructure provision, rating, evaluation methodology, model.

Rudenkо Ludmila Gennadievna, candidate of economic sciences, associate professor, dean of the faculty, mila.k07@,mail.ru, Russia, Moscow, Moscow Witte University,

Karaulov Vasily Mihailovich, candidate of physico-mathematical sciences, associate professor, v.karaulov@mail.ru, Russia, Kirov, Vyatka State University