Научный журнал

Фундаментальные исследования

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

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.

Статья в формате PDF

0 KB

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.

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.

Библиографическая ссылка