Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,087

МУЛЬТИФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ЗАТРАТ НА ИННОВАЦИОННЫЕ ПРОЕКТЫ

Гусарова О.М. 1 Кондрашов В.М. 1 Ганичева Е.В. 1
1 ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» филиал
Малое и среднее предпринимательство является сферой отечественной экономики, обладающей многофункциональным значением, начиная от экономической составляющей до социальной адаптации и трудоустройства широких масс населения. Государство принимает усилия по стимулированию развития сфер малого и среднего предпринимательства посредством разработки и реализации ряда Национальных программ поддержки предпринимательства. Данные проекты предполагают реализацию как прямого, так и косвенного финансирования субъектов предпринимательства. Оценка эффективности государственной поддержки субъектов предпринимательства может осуществляться по различным направлениям, исходя из целей и задач исследования, и в качестве результативного показателя, свидетельствующего об эффективности государственной поддержки инновационным проектам предпринимательства, могут быть выбраны такие показатели, как количество субъктов малого и/или среднего предпринимательства, оборот субъектов предпринимательства, средняя численность населения, занятого в сфере малого и среднего предпринимательства, и ряд других. В ходе исследования для оценки эффективности государственных затрат на реализацию проектов поддержки малого и среднего предпринимательства построена мультифакторная регрессионная модель, характеризующая зависимость оборота субъектов сфер малого бизнеса от объема бюджетных ассигнований на развитие малого и среднего предпринимательства, средней численности занятых в данных сферах, объема инвестиций в субъекты малого и среднего предпринимательства. Осуществлена экономико-статистическая оценка качества построенной мультифакторной модели с использованием инструментария корреляционно-регрессионного анализа. Выполнен трендовый анализ динамики показателей, участвующих в построении мультифакторной модели. Сформулированы рекомендации по использованию мультифакторной модели для оценки эффективности государственных затрат на поддержку инновационных проектов развития малого и среднего предпринимательства. Практическая значимость осуществленного исследования заключается в возможности использования разработанной мультфакторной модели для оценки эффективности государственных затрат на поддержку субъектов предпринимательства.
государственная поддержка малого и среднего предпринимательства
национальные проекты
мультифакторная модель оценки эффективности государственных затрат
1. Государственная программа Российской Федерации «Экономическое развитие и инновационная экономика» (утв. постановлением Правительства РФ от 15 апреля 2014 г. № 316). [Электронный ресурс]. URL: http://gov.garant.ru/SESSION/PILOT/main.htm (дата обращения: 13.06.2019).
2. Паспорт Национального проекта «Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы». [Электронный ресурс]. URL: http://government.ru/info/35563/ (дата обращения: 13.06.2019).
3. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 20.05.2019).
4. Официальный сайт Федеральной налоговой службы. [Электронный ресурс]. URL: http://www.nalog.ru (дата обращения: 20.05.2019).
5. Гусарова О.М. Эконометрический анализ статистической взаимосвязи показателей социально-экономического развития России // Фундаментальные исследования. 2016. № 2–2. С. 357–361.
6. Гусарова О.М., Кузьменкова В.Д. Моделирование и анализ тенденций развития региональной экономики // Фундаментальные исследования. 2016. № 3–2. С. 354–359.
7. Орлова И.В. Анализ инструментов языка R для решения проблемы мультиколлинеарности данных // Современные наукоемкие технологии. 2018. № 6. С. 129–137.

В условиях инновационного развития всех сфер экономики России расширению сфер малого и среднего предпринимательства и поддержке субъектов предпринимательства оказывается большое внимание [1]. В ряде зарубежных стран малое и среднее предпринимательство занимает значительные удельные доли в структуре экономики стран. В России на данный момент доля малого и среднего предпринимательства пока не столь существенная, однако, помимо чисто экономической составляющей, малое и среднее предпринимательство выполняет важную государственную функцию, связанную с созданием рабочих мест и трудоустройством незанятого населения, развитием конкуренции, предоставлением услуг в сферах, где создание крупного бизнеса не является целесообразным. Отличительной особенностью малого и среднего предпринимательства является высокая динамичность и адаптация к быстро изменяющимся условиям внешней среды.

С целью развития малого и среднего предпринимательства в 2019 г. осуществляется реализация ряда государственных программ, направленных на поддержку субъектов предпринимательства. В рамках Национального проекта «Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы» [2] одними из целевых ориентиров являются:

– «увеличение численности занятых в сфере малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей, до 25 млн чел.» [2, c. 2] к концу 2024 г.;

– «увеличение доли малого и среднего предпринимательства в ВВП до 32,5 %» [2, c. 2] к концу 2024 г.;

– «увеличение доли экспорта субъектов малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей, в общем объеме несырьевого экспорта до 10 %» [2, c. 2] к концу 2024 г.

Цель исследования: построение мультифакторной модели оценки эффективности государственных затрат на инновационные проекты развития малого и среднего предпринимательства.

Материалы и методы исследования

Исходя из установок Национального проекта поддержки малого и среднего предпринимательства, для построения мультифакторной модели оценки эффективности государственной поддержки предпринимательской инициативы, носящей высокорискованный характер, для исследования предварительно были выбраны следующие показатели:

– количество предприятий малого и среднего предпринимательства (далее МСП);

– обороты субъектов МСП;

– показатель «среднесписочная численность работников предприятий МСП (без внешних совместителей)» [3];

– показатель «объемы инвестиции в основной капитал» МСП;

– объемы бюджетных ассигнований подпрограммы «Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы».

После предварительного сбора статистической информации за временной интервал 2000–2018 гг., характеризующей динамику развития малого и среднего предпринимательства, было выявлено, что за некоторые интервалы времени статистические данные отсутствуют, поэтому с целью восполнения недостающего объема информации были использованы данные Федеральной налоговой службы. В силу обозначенных причин временной интервал анализа был скорректирован и составил 2005–2018 гг. Статистические данные, полученные по результатам официальных источников Федеральных органов статистики и налоговой службы, представлены в табл. 1 [3, 4].

Результаты исследования и их обсуждение

Из массива показателей, подлежащих исследованию, на предварительном этапе построения мультифакторной модели были выбраны следующие показатели:

Y (результативный признак, обозначим ОСМП) – обороты субъектов малого предпринимательства, млрд руб.;

факторные признаки:

Х1 (КСМП) – количество субъектов малого предпринимательства, тыс.;

Х2 (СРЧ) – показатель «среднесписочная численность работников МП (без внешних совместителей)», тыс. чел.;

Х3 (ОБА) – объем бюджетных ассигнований (государственные затраты) на поддержку субъектов малого и среднего предпринимательства, млрд руб.;

Х4 (ИОК) – показатель «инвестиции в основной капитал МП», млрд руб.

С целью выявления степени взаимного влияния выбранных для анализа показателей осуществим построение матрицы коэффициентов парных корреляций обозначенных признаков (рис. 1).

Таблица 1

Показатели динамики субъектов малого предпринимательства, 2005–2018 гг.

Годы

Оборот МП, млрд руб.

Кол-во МП, тыс.

Ср. числ. раб., тыс. чел.

V бюдж ас., млрд руб.

Инвестиции,

млрд руб.

2005

9612,600

979,300

8045,200

1,47896

120,469

2006

12099,200

1032,800

8582,800

3,00415

171,322

2007

15468,900

1137,400

9239,200

3,79546

224,800

2008

18727,600

1347,700

10436,900

3,86731

314,700

2009

16873,100

1602,500

10247,500

18,63824

486,200

2010

15116,322

1644,300

9790,200

17,76469

520,300

2011

22610,239

1836,432

10421,942

17,78921

431,551

2012

23463,701

2003,038

10755,715

19,80138

521,545

2013

24781,609

2063,126

10775,192

21,84500

574,934

2014

26392,219

2103,780

10789,471

21,56976

664,432

2015

44124,300

2222,372

10377,600

20,97825

764,684

2016

38877,027

2770,562

10055,893

12,43340

801,623

2017

48459,178

2754,577

10854,685

20,61398

998,497

2018

53314,227

2659,943

10719,939

15,95445

1057,404

 

gusar1.tif

Рис. 1. Матрица коэффициентов парных корреляций

По итогам построения матрицы парных корреляций можно оценить степень влияния выбранных факторных признаков на результативный признак – обороты субъектов малого предпринимательства [5]:

  • наибольшее влияние на величину оборотов МП оказывают два фактора:

– количество субъектов МП (фактор Х1), что подтверждается величиной коэффициента корреляции результативного признака с данным фактором gus01.wmf;

– инвестиции в основной капитал МП (фактор Х4), коэффициент корреляции gus02.wmf;

  • среднюю степень влияния на результативный признак Y (обороты МП) оказывают следующие факторы:

– Х2 (СРЧ) – показатель «среднесписочная численность работников МП (без внешних совместителей)», соответствующий коэффициент парной корреляции равен gus03.wmf, что свидетельствует о наличии умеренной прямой связи между оборотом МП и среднесписочной численностью работников, что вполне логично согласовывается с точки зрения содержательного экономико-статистического анализа;

– Х3 (ОБА) – объемы бюджетных ассигнований, выделяемых на инновационные проекты в рамках подпрограммы поддержки малого и среднего предпринимательства. Коэффициент корреляции данного фактора и результативного признака gus04.wmf, что свидетельствует о наличии между оборотами МП и объемами бюджетных ассигнований прямой корреляционной связи умеренной величины.

Кроме того, необходимо отметить, что между факторными признаками Х1 (количество МП) и Х4 (инвестиции в основной капитал МП) существует тесная взаимная корреляция, о чем свидетельствует коэффициент парной корреляции gus05.wmf, превышающий величину 0,8.

Данная тесная взаимосвязь факторных признаков свидетельствует о наличии в массиве анализируемых данных такого явления, как мультиколлинеарность, что приведет к получению недостоверных оценок параметров регрессионной мультифакторной модели и снижению ее прогностических качеств. Для устранения данного явления был осуществлен сравнительный анализ влияния факторов Х1 (количество МП) и Х4 (инвестиции) на результативный признак Y (обороты МП):

gus06.wmf превосходит gus07.wmf, следовательно, фактор Х4 (инвестиции) по сравнению с фактором Х1 (количество МП) оказывает большее влияние на результативный признак Y (оборот МП).

На основании данного сравнения для устранения явления мультиколлинеарности и с целью повышения достоверности получения оценок параметров мультифакторной модели исключим из рассмотрения фактор Х1 (количество МП).

Анализируя данные расчетов, полученных с использованием встроенной функции «Регрессия» пакета «Анализ данных» стандартного офисного пакета MS Excel, можно утверждать, что мультифакторная модель наряду с неплохими показателями общего качества, характеризуемыми коэффициентом детерминации R2 = 0,924 и показателем статистической значимости уравнения модели критерия Фишера F = 27,418, дает неприемлемые значения t-статистики Стьюдента, свидетельствующие о статистической незначимости факторных признаков, введенных в рассмотрение [6]. Только для фактора Х4 (инвестиции) t – статистика находится на грани статистической значимости в сравнении с табличной величиной t-статистики Стьюдента, равной 2,262. Данный факт еще раз свидетельствует о необходимости устранения мультиколлинеарности факторных признаков и исключения из рассмотрения факторного признака Х1 (количество МП).

На рис. 2 представлены графики совместной динамики показателей, характеризующих данное направление исследования.

Для полноты анализа для результативного признака (обороты МП) осуществим построение трендовой модели двух видов: линейного и полиномиального (рис. 3).

gusar2.tif

Рис. 2. Динамика показателей субъектов малого предпринимательства

gusar3a.tif

gusar3b.tif

Рис. 3. Трендовые модели оборота субъектов малого предпринимательства, 2005–2018 гг.

Таблица 2

Характеристики трендовых моделей оборота МП

Вид трендовой модели оборота МП

Уравнение трендовой модели

Коэффициент детерминации R2

1. Линейный тренд

y = 3151,6x + 2785,9

0,8727

2. Полиномиальный тренд

y = 247,76x2 – 564,84x + 12696

0,9418

 

gusar4.tif

Рис. 4. Результаты регрессионного анализа

Сравнительные характеристики линейного и полиномиального трендов, построенных для показателя «Оборот МП», представлены в табл. 2.

Результаты построения мультифакторной регрессионной модели зависимости результативного признака Y (оборота МП) от следующих факторных признаков Х1 (СРЧ), тыс. чел.; Х2 (ОБА) – объем бюджетных ассигнований, млрд руб.; Х3 (ИОК) – объем инвестиции в основной капитал МСП, млрд руб., представлены на рис. 4.

Уравнение мультифакторной модели зависимости оборота субъектов малого предпринимательства от среднесписочной численности работников МП, объемов бюджетных ассигнований на развитие инновационных проектов малого и среднего предпринимательства, инвестиций в основной капитал МП имеет следующий вид:

Y = –2603,147706 + 0,701068512 X1 –

– 548,5706831 X2 + 54,48020388 X3.

Анализируя параметры полученной мультифакторной модели, можно утверждать, что показатели СРЧ («среднесписочная численность работников МП») и ИОК («инвестиции в основной капитал») свидетельствуют о прямой связи данных факторов с оборотом МП.

Коэффициент регрессии при факторном признаке ОБА («объем бюджетных ассигнований») имеет отрицательную величину, что свидетельствует о наличии во временном ряду данного признака нехарактерных наблюдений, искажающих общую тенденцию, и о необходимости предварительного анализа исходной информации [7]. На рис. 5 представлены совместные графики зависимости оборотов малого предпринимательства и объемов бюджетных ассигнований, выделяемых на его поддержку.

Как видно из графика, в 2016 г. наблюдается снижение объемов бюджетных ассигнований на поддержку малого и среднего предпринимательства, что, наряду с другими факторами, вызвало снижение оборотов МП. В табл. 3 представлены сводные результаты построения мультифакторной модели зависимости оборота субъектов малого предпринимательства от ряда факторных признаков.

Выводы

1. В целом в динамике показателя «Оборот МП» наблюдается устойчивая положительная динамика, что является косвенным подтверждением эффективности государственных затрат (объема бюджетных ассигнований), выделяемых на поддержку малого и среднего предпринимательства.

gusar5.tif

Рис. 5. Динамика оборотов МП и объема бюджетных ассигнований

Таблица 3

Сводные результаты построения мультифакторной регрессионной модели

Показатели качества мультифакторной модели регрессии

Наименование показателя

Символьное обозначение

Численная оценка

Интерпретация значения показателя

Коэффициент детерминации

R2

0,922656316

Высокое качество мультифакторной регрессионной модели

Критерий Фишера

F- критерий

39,76434652

Статистическая значимость построенной мультифакторной регрессионной модели

Критерий Стьюдента

t -статистика

gus08.wmf = 0,2713326

Факторный признак статистически не значим

gus09.wmf = –1,966441

Факторный признак статистически не значим

gus10.wmf = 8,4014406

Факторный признак статистически значим

 

2. Трендовые модели оборота субъектов малого предпринимательства линейного и полиномиального вида, характеризующие поступательную динамику данного показателя, имеют высокие показатели качества, о чем свидетельствуют значения коэффициентов детерминации, достаточно приближенные к 1.

3. Объем бюджетных ассигнований на поддержку субъектов малого и среднего предпринимательства имеет положительную корреляционную зависимость с рядом показателей, характеризующих эффективность государственных затрат на развитие малого и среднего предпринимательства.

4. В мультифакторной модели оборота малых предприятий объем бюджетных ассигнований на поддержку субъектов малого и среднего предпринимательства не является статистически значимым фактором, что свидетельствует о необходимости увеличения объема бюджетных ассигнований на поддержку субъектов малого и среднего предпринимательства.

Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситету, по теме «Развитие механизмов финансирования венчурных проектов с участием государства».


Библиографическая ссылка

Гусарова О.М., Кондрашов В.М., Ганичева Е.В. МУЛЬТИФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ЗАТРАТ НА ИННОВАЦИОННЫЕ ПРОЕКТЫ // Фундаментальные исследования. – 2019. – № 7. – С. 47-52;
URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42511 (дата обращения: 12.08.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074