Scientific journal

Fundamental research

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

Проведение наблюдений в относительно новой сфере бизнес-демографии [1] и накопление данных демографической статистики предприятий [2, 3] наталкивают на мысль о возможной их интеграции со статистическими данными в области технологического развития и инноваций, а также уровня бедности населения в различных регионах Российской Федерации для последующего анализа и извлечения информации о связях между этими характеристиками экономической жизни в целях лучшего понимания направлений развития инновационной экономики и формирования адекватного механизма управления социально-экономическими системами – примерно так можно обосновать актуальность представленного исследования. При проведении исследования и написании статьи преследовалась цель – изучить взаимосвязи между отраслевыми, инновационными и территориально-демографическими аспектами развития бизнеса и социально-экономическим благополучием территорий. Для достижения этой цели решались следующие задачи:

− изучить отраслевые особенности распределения предприятий по годам начала хозяйственной деятельности;

− рассмотреть возрастную структуру предприятий в разрезе федеральных округов и регионов Российской Федерации;

− определить направления и тесноту связей между отраслевыми, инновационными и территориально-демографическими характеристиками предприятий и уровнем социально-экономического благополучия населения регионов.

Предметом исследования выступают социально-экономические отношения в контексте взаимодействия отраслевых, инновационных и территориально-демографических компонент развития российских регионов. Объект исследования – предприятия Российской Федерации в их привязке к отраслевым и территориальным системам с учетом технологических и демографических особенностей развития организаций.

Цель исследования – выявление направлений и оценка тесноты связей отраслевых, инновационных, территориально-демографических и социально-экономических характеристик развития предприятий.

Материал и методы исследования

Информационной базой для проведения исследования послужили официальные данные структурной статистики предприятий и демографические показатели предприятий, отраженные на официальном сайте Федеральной службы государственной статистики. Нами было проведено изучение влияния отраслевых особенностей демографических показателей предприятий на уровень технологического развития организаций и на уровень бедности населения с использованием анализа статистических данных по регионам России за 2020 г. Исследовались значения следующих показателей:

− удельный вес предприятий старше 5 лет – отражает долю предприятий соответствующего возраста в общей численности предприятий, функционировавших в 2020 г. (эта характеристика получена из таблицы «Демографические показатели предприятий по субъектам Российской Федерации в 2020 г.», размещенной на официальном сайте Росстата, путем вычитания из общего количества активных предприятий количества созданных в этом году предприятий, однолетних, двухлетних, трехлетних, четырехлетних и пятилетних предприятий, деления полученной суммы на количество активных предприятий и умножения полученного результата на 100);

− уровень инновационной активности в регионе – удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации, в общем числе обследованных организаций, % (этот показатель используется для характеристики технологического развития экономики);

− средний возраст предприятий, функционирующих до 5 лет, – рассчитан на основе данных количестве созданных в 2020 г. предприятий, а также однолетних, двухлетних, трехлетних, четырехлетних и пятилетних предприятий;

− уровень бедности – оценивался на основе показателя «доля численности населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума в процентах к общей численности населения субъекта РФ», этот показатель применяется в официальной статистике.

Результаты исследования получены с применением общенаучных методов анализа данных и синтеза информации, приемов агрегирования, сравнения, графического метода визуализации данных, математических методов определения тесноты связей, метода корреляционного анализа.

Результаты исследования и их обсуждение

В 2020 г. хозяйственную деятельность в Российской Федерации осуществляли более 100 тыс. организаций – юридических лиц. В это число не включены субъекты малого предпринимательства, государственные, муниципальные учреждения, банки, страховые и прочие финансовые и кредитные организации (табл. 1).

Организаций, для которых основным видом деятельности является «Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство», насчитывалось чуть более 7,5 тыс., или около 7,5% всех юридических лиц. Теоретически основной вид деятельности для статистических целей определяется по наибольшей части валовой добавленной стоимости, но на практике чаще всего невозможно получить данные о добавленной стоимости по конкретному виду деятельности, и для этих целей используют другие показатели: оборот товаров или оказанных услуг, а в торговле – валовую прибыль [5].

Таблица 1

Распределение юридических лиц в РФ по годам начала хозяйственной деятельности, 2020 г.*

*Рассчитано авторами по материалам Федеральной службы государственной статистики [4].

Обращают на себя внимание временные различия начала ведения хозяйственной деятельности организаций в разных отраслях и сферах деятельности. Заметим, что за дату начала хозяйственной деятельности в соответствии с методологией структурной статистики принимается начало выпуска товаров и услуг на собственном или арендуемом имущественном комплексе, а не дата внесения организации в какой-либо реестр. Если в среднем по экономике страны в 2020 г. только 7% предприятий вели свою хозяйственную деятельность в течение 60 лет и более, то удельный вес сельскохозяйственных организаций, созданных до 1960 г. включительно, был вдвое больше и составлял 14%. Следует отметить, что близкое к этому уровню значение наблюдается только в обрабатывающих производствах, где 13,4% организаций в 2020 г. функционировали начиная с 1960 г. или раньше. В остальных сферах значение этого показателя находилось в диапазоне от 3,1% (деятельность по операциям с недвижимым имуществом) до 7,6% (добыча полезных ископаемых). Таким образом, можно констатировать больший удельный вес организаций-долгожителей в сельском хозяйстве по сравнению с другими отраслями. Причем превышение удельного веса аграрных организаций старших возрастов над долей предприятий-сверстников в среднем по экономике наблюдается и в отношении юридических лиц, созданных вплоть до 2006 г. Даже принятие Закона «О земельной реформе» в 1990 г. не переломило эту закономерность – относительное количество сельскохозяйственных предприятий, созданных в последующие 15 лет и продолжающих существовать в 2020 г., остается большим, чем в среднем по экономике. Удельный вес предприятий аграрного сектора экономики в возрасте до 16 лет (созданных после 2005 г.), хотя и выглядит внушительно – 47,6%, но оказывается меньше, чем по всей совокупности организаций (65,4%). В 2020 г. удельный вес организаций с основным видом деятельности «Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство», созданных в последние 5 лет, был самым низким из всех видов экономической деятельности – 10,7%. Для сравнения: по гостиницам и предприятиям общественного питания этот показатель составил 40,1%, в сфере образования – 39,3%, по организациям в области культуры, спорта, досуга и развлечений – 28,2%. Сопоставление доли организаций, начавших хозяйственную деятельность в 2020 г. в разных сферах, дает еще больший разрыв – сельское хозяйство в плане создания новых организаций занимает последнюю строчку в рейтинге. Возникают закономерные вопросы: почему новых аграрных предприятий создается меньше, чем других? Что это: устойчивость и стабильность или инертность, неповоротливость и невосприимчивость к изменениям? Можно предположить, что среди факторов, обусловливающих этот феномен, имеет место более высокий удельный вес пассивной части основных средств – части имущества, «которая непосредственно “привязана” к земле» [6] и имеет продолжительный срок эксплуатации, хотя в последнее время в сельском хозяйстве получают распространение цифровые технологии [7]. Не последнюю роль играет и поддержка сельскохозяйственных товаропроизводителей государством.

Среди причин закрытия организаций в нашей стране в последние годы В.Л. Сомов и М.Н. Толмачев небезосновательно называют неблагоприятные макроэкономические условия, административное давление на бизнес, переход к более простым и экономичным организационным формам (индивидуальное предпринимательство), борьбу государства с фирмами-однодневками и брошенными организациями [8].

Процессы рождения и ликвидации предприятий в совокупности определяют возрастную структуру бизнес-систем. Рассмотрим возрастную структуру предприятий в разрезе федеральных округов (табл. 2).

Территориальные различия [9] в демографии предприятий очевидны. Например, нетрудно видеть, что удельный вес созданных в 2020 г. предприятий различается разным федеральным округам: от 5,87% до 8,86% (размах вариации признака равен почти 3%). По регионам этот показатель имеет, конечно же, более существенные различия: от 3,8% в Мурманской области до 15,4% в Республике Тыва, т.е. значения отличаются более чем в 4 раза.

Отличия в возрастной структуре предприятий внутри отдельных округов также весьма существенны. Так, в Южном федеральном округе обращает на себя внимание более низкий удельный вес предприятий старше 5 лет в Крыму и Севастополе (табл. 3).

Можно предположить, что рассматриваемые демографические показатели предприятий, характеристики их инновационной активности [10] и уровня жизни населения в регионах определенным образом связаны друг с другом. Для выяснения направления и тесноты связи между рассматриваемыми признаками проведем корреляционный анализ и построим корреляционную матрицу изучаемых признаков (табл. 4).

Таблица 2

Демографические показатели предприятий по федеральным округам, 2020 г.

Таблица 3

Демографические показатели предприятий по регионам Южного федерального округа, 2020 г.

Таблица 4

Корреляционная матрица изучаемых признаков

В соответствии со шкалой Чеддока связь между признаками, характеризующаяся коэффициентами парной корреляции со значениями, находящимися в диапазоне 0,3–0,5, считается умеренной. Таким образом, в процессе проведения корреляционного анализа выявлена умеренная обратная связь между уровнем бедности и уровнем инновационной активности – иными словами, подтверждается, что увеличение инновационной активности в регионах ведет к снижению уровня бедности. Установлено также умеренное обратное влияние удельного веса предприятий старше 5 лет на инновационную активность, т.е. в регионах с более высокой долей организаций, начавших деятельность в более ранние периоды, наблюдается более низкая инновационная активность – или по-другому: более высокая инновационная активность наблюдается в регионах с низким удельным весом «возрастных» предприятий (старше 5 лет). Выявлена также прямая связь между средним возрастом предприятий, работающих до 5 лет, и удельным весом организаций старше 5 лет, т.е., как правило, в регионах, где вновь создаваемые организации выживают в первые годы своей работы, наблюдается и в дальнейшем более стабильное их существование. Получение результатов исследования, подтверждающих сформулированную в аннотации статьи гипотезу, позволяет определить направления дальнейших исследований по изучению отраженных в тексте характеристик предприятий по регионам России для построения математических моделей [11], отражающих не только силу связей, но и меру влияния отраслевых, демографических и инновационных параметров на уровень социально-экономического развития.

Заключение

Подводя итоги проведенного исследования, хотелось бы выделить элементы приращения научного знания, полученные в результате обработки статистических данных. Во-первых, на примере сельскохозяйственных организаций обобщены отраслевые особенности распределения предприятий по годам начала хозяйственной деятельности. Во-вторых, показано влияние отраслевой принадлежности бизнеса на средний возраст функционирующих предприятий. В-третьих, выявлена большая склонность новых молодых организаций к технологическим новшествам и инновациям. В-четвертых, определены связи отмеченных выше показателей с уровнем социально-экономического благополучия населения регионов. Таким образом, научная новизна исследования заключается в выявлении направлений связей между отраслевыми, инновационными, территориально-демографическими и социально-экономическими характеристиками развития предприятий и определении степени их тесноты в регионах Российской Федерации. Результаты исследования могут быть востребованы при разработке направлений комплексного развития бизнеса в регионах с целью улучшения социально-экономического благополучия населения.