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 |
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 
;
– инвестиции в основной капитал МП (фактор Х4), коэффициент корреляции 
;
- 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 
, 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 
, 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 
, 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):
превосходит 
, 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).
Рис. 2. Динамика показателей субъектов малого предпринимательства
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 |
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.
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 |
|
Факторный признак статистически не значим |
|
|
Факторный признак статистически не значим |
||
|
|
Факторный признак статистически значим |
||
= 0,2713326
= –1,966441
= 8,4014406
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».