Материал: Социально-экономический анализ развития предпринимательства

.11. Площадь субъекта федерации

·        Способ оценки индикатора: площадь субъекта федерации

·        Источник информации: политическая карта Земли

.12. Количество стран-соседей

·        Способ оценки индикатора: количество стран, с которыми граничит регион

·        Источник информации: политическая карта Земли

.13. Расстояние от Москвы

·        Способ оценки индикатора: расстояние от центра региона до Москвы по автомобильным дорогам.

·        Источник информации: Автодиспетчер

В данном исследовании рассматриваются данные по следующим регионам Российской Федерации:

.        Архангельская область

.        Белгородская область

.        Владимирская область

.        Волгоградская область

.        Воронежская область

.        Иркутская область

.        Калининградская область

.        Калужская область

.        Краснодарский край

.        Красноярский край

.        Липецкая область

.        Московская область

.        Мурманская область

.        Нижегородская область

.        Новгородская область

.        Новосибирская область

.        Омская область

.        Оренбургская область

.        Пермский край

.        Приморский край

.        Республика Башкортостан

.        Республика Бурятия

.        Республика Татарстан

.        Ростовская область

.        Рязанская область

.        Самарская область

.        Свердловская область

.        Ставропольский край

.        Томская область

.        Тульская область

.        Тюменская область

.        Ульяновская область

.        Хабаровский край

.        Челябинская область

.        Чувашская Республика

.        Ярославская область

Выбор именно данного списка регионов обусловлен наличием опросных данных по данным субъектам Российской Федерации.

Глава 2. Определение оптимальных стратегий развития малого предпринимательства в регионах

2.1 Оценка влияния групп индикаторов на показатели развития малого и среднего предпринимательства

. Количество занятых на малых предприятиях на 10 000 человек

Рис. 1. Результат регрессионного анализа зависимости количества занятых на малых предприятиях на 10 000 человек от пяти групп индикаторов.

Как видно из данной модели, наибольшее влияние на количество занятых в малых предприятиях на 10 000 человек оказывают:

·        Качество инфраструктуры: с увеличением качества инфраструктуры на 1 (max 100), количество занятых в малом предпринимательстве на 10 000 человек увеличится на 5,127.

·        Качество программы по поддержке предпринимательства: с увеличением качества программы на 1 (max 100), количество занятых в малом предпринимательстве на 10 000 человек увеличится на 1,637.

·        Качество административной среды: с увеличением качества административной среды на 1 (max 100), количество занятых в малом предпринимательстве на 10 000 человек увеличится на 0,83.

. Доля доходов от малого бизнеса от общих налоговых доходов

Рисунок 2. Результат регрессионного анализа зависимости доли доходов от малого бизнеса от общих налоговых доходов от пяти групп индикаторов.

Как видно из данной модели, наибольшее влияние на долю налогов, полученных от представителей малого и среднего предпринимательства, от общих налоговых доходов региона оказывают:

·        Качество административной среды: с улучшением качества административной среды на 1 (max 100), доля налогов, полученных от представителей малого и среднего предпринимательства, от общих налоговых доходов региона *1000 увеличится на 0,46.

·        Качество программы по поддержке предпринимательства: с улучшением качества программы по поддержке предпринимательства на 1 (max 100), доля налогов, полученных от представителей малого и среднего предпринимательства, от общих налоговых доходов региона *1000 увеличится на 0,37.

. Количество малых предприятий на 10 000 человек

Рис. 3. Результат регрессионного анализа зависимости количества малых предприятиях на 10 000 человек от пяти групп индикаторов.

Как видно из данной модели, наибольшее влияние на количество малых предприятий на 10 000 человек оказывают:

·        Качество программы по поддержке предпринимательства: с улучшением качества программы по поддержке предпринимательства на 1 (max 100), количество малых предприятий на 10 000 человек увеличится на 2,355

·        Качество административной среды: с улучшением качества административной среды на 1 (max 100), количество малых предприятий на 10 000 человек увеличится на 1, 596

·        Качество людских ресурсов: с улучшением качества людских ресурсов на 1 (max 100), количество малых предприятий на 10 000 человек увеличится на 0,776

Как видно из приведенных выше моделей, финансовый климат во всех моделях оказывает слабое влияние на результат поддержки малого предпринимательства, что может быть объяснено следующими причинами:

.        Расхищение финансовых средств, в следствие чего выделенные финансы не доходят до целевого потребителя;

.        Недоверие населения к банковскому сектору, вне зависимости от предлагаемой процентной ставки. Только четверть от опрошенных в Исследовании ОПОРЫ предпринимателей хоть раз подавали заявку на кредит в банке, причем 17% случаев заявка была отклонена.

.        В России популярным решением финансовых трудностей является заимствование у друзей и родственников.

Второй по неэффективности мерой поддержки является улучшение человеческого капитала населения, так как оно оказывает среднее влияние только на количество малых предприятий на 10 000 человек, а на остальные индикаторы оно оказывает слабое влияние.

Несмотря на то, что качество инфраструктуры слабо влияет на налоговые поступления от малого предпринимательства и на количество самих малых предприятий, оно оказывает наибольшее влияние на количество занятых на малых предприятиях. Данный факт можно объяснить тем, что предприниматели не знают о существующих новых инфраструктурных методах поддержки предпринимательства.

Улучшение административного климата является второй по эффективности мерой поддержки предпринимательства, так как во всех моделях оно оказывает как минимум среднее влияние на поддержку предпринимательства. Проблема административных барьеров является актуальной для 71% предпринимателей, причем треть респондентов отметили высокий уровень административных барьеров в своих регионах. Административные барьеры сковывают действия предпринимателей на протяжении всего цикла реализации своей продукции: от закупки товаров вследствие таможенных процедур до его сбыта, где предприниматели подвергаются нападкам со стороны налоговых органов и иных представителей власти. Следовательно, улучшая административный климат:

.        Предприниматель сможет быстрее увеличить свой оборот, что повлияет на налоговые отчисления

.        Предприниматель сможет позволить себе увеличить штат сотрудников, что отразится на количестве занятых на малых предприятиях

.        Улучшится доступность и привлекательность предпринимательской деятельности, что повлияет на количество малых предприятий.

Наиболее эффективной мерой поддержки предпринимательства, как показали приведенные выше модели, является улучшение качества программы по поддержке предпринимательства. Следует отметить, что это также и самый легкодоступный, быстрый и бюджетный вариант воздействия на предпринимательство. Кроме того, улучшение программ по поддержке предпринимательства является перспективным направлением улучшения предпринимательского климата в виду следующих двух факторов

.        Высокий уровень оказываемых по программе услуг: 74% представителей малого и среднего предпринимательства оценивают качество программных услуг на 4 из 5 и более.

.        Огромное количество предпринимателей, не участвующих в программах. Так, в 2012 году только 24% предпринимателей ответили, что они участвуют в региональных программах по поддержке малого и среднего предпринимательства.

2.2 Выявление наиболее важных индикаторов социально-экономического развития для показателей развития предпринимательства

.        Количество занятых на малых предприятиях на 10 000 человек

.1.     Инфраструктурные индикаторы социально-экономического развития региона.

Таблица 2.1 Корреляция между инфраструктурными индикаторами и количеством занятых на малых предприятиях на 10 000 человек.

Индикатор	Корреляция с Ne
Количество бизнес-инкубаторов	-0,059595788
Наличие ОЭЗ	0,255815919
Количество технопарков	0,281833548
Доступность земельных участков	-0,245455342
Доступность производственных помещений	-0,213127543
Доступность складских помещений	-0,131707471
Доступность офисных помещений	-0,236828088
Доступность выставочных помещений	-0,184403391
Качество транспортной инфраструктуры	0,01110093
Качество логистической инфраструктуры	-0,072897265
Доступность новых энергетических мощностей	-0,116314793
Качество электроснабжения	0,030584495
Доступность тарифов на электроэнергию	0,218302152
Доступность поставщиков машин и оборудования	-0,241209646
Доступность поставщиков комплектующих	-0,25266737
Доступность бизнес-услуг	-0,181427913

Наибольшая корреляция с количеством занятых на малых предприятиях на 10000 человек у следующих инфраструктурных индикаторов:

·        Количество технопарков.

·        Наличие особых экономических зон в регионе. Несмотря на то, что особые экономические зоны ориентированы на привлечение крупного бизнеса, появление ОЭЗ также и увеличивает количество занятых в малых предприятиях за счет того, что крупный бизнес все чаще прибегают к аутсорсинга в решении локальных задач предприятия, а значит, что:

А) появятся новые малые предприятия, нанимающий персонал для аутсорсинга

Б) существующие представители малого и среднего предпринимательства нанимают новый персонал вследствие увеличения спроса на их услуги

.2.    
Программные индикаторы

Таблица 2.2 Корреляция между программными индикаторами и количеством занятых на малых предприятиях на 10 000 человек.

Индикатор	Корреляция с Ne
Наличие значений индикаторов для оценки результатов программы по поддержке малого и среднего предпринимательства	0,11419072
Соответствие индикаторов целям и/или задачам, поставленным в программе по поддержке малого и среднего предпринимательства	0,112840302
Измеримость индикаторов для оценки результатов программы программе по поддержке малого и среднего предпринимательства	0,059822313
Доступность информации о проводимых мероприятиях в рамках программы по поддержке малого и среднего предпринимательства	0,015326079
Доля предпринимателей, знающих о программе	-0,10969369
Доля предпринимателей, участвующих в региональных программах	0,001298219
Доля предпринимателей, участвующих в муниципальных программах	0,222726636

Наибольшая корреляция с количеством занятых на малых предприятиях на 10000 человек у следующих программных индикаторов:

·        Доля предпринимателей, участвующих в муниципальных программах. Данный факт показывает, что наиболее привлекательным уровнем поддержки предпринимательства в регионе является муниципальный уровень. Следовательно, регион должен быть сильно заинтересован не только в улучшении своей поддержки предпринимательства, но и муниципальной программы.

·        Наличие значений индикаторов для оценки результатов программы по поддержке малого и среднего предпринимательства

·        Соответствие индикаторов целям и/или задачам, поставленным в программе по поддержке малого и среднего предпринимательства

.3.     Индикаторы административной безопасности

Таблица 2.3 Корреляция между индикаторами административной безопасности и количеством занятых на малых предприятиях на 10 000 человек.

Индикатор	Корреляция с Ne
Свобода от давлений со стороны проверяющих инстанций	-0,160656968
Свобода от давления со стороны правоохранительных органов	-0,094967761
Свобода от давления со стороны криминала	-0,105495173
Качество работы налоговых органов	0,067199111

Наибольшая корреляция с количеством занятых на малых предприятиях у следующих административных индикаторов:

·        Качество работы налоговых органов. Данный факт показывает, что основным источником административных препятствий для увеличения занятости на малом предприятия являются налоговым органом. Это можно объяснить тем, что правоохранительные органы, криминал и проверяющие органы в первую очередь давят на предприятие, в то время как налоговая - на работников.

.        Доля налогов, полученных от представителей малого и среднего предпринимательства, от общих налоговых доходов региона

.1.     Индикаторы административной безопасности

Таблица 2.4 Корреляция между индикаторами административной безопасности и долей налогов, полученных от представителей малого и среднего предпринимательства, от общих налоговых доходов региона.

Индикатор	Корреляция с Tax
Свобода от давлений со стороны проверяющих инстанций	0,09939909
Свобода от давления со стороны правоохранительных органов	0,094705947
Свобода от давления со стороны криминала	0,118984836
Качество работы налоговых органов	-0,033142141

Наибольшая корреляция с долей налогов, полученных от представителей малого и среднего предпринимательства, от общих налоговых доходов региона у следующих административных индикаторов:

·        Свобода от давления со стороны криминала. Данный вывод можно обосновать тем, что основной направленностью криминального давления является требование финансов от представителей предпринимательства. Следовательно, чем меньше средств остается в обороте у предпринимателя, тем меньше и сам оборот, а значит и выручка и прибыль предприятия. А значит и величина налогов, уплачиваемая предпринимателями.

·        Свобода от давления со стороны проверяющих инстанций. Данный факт объясняется тем, что чем больше времени предприниматель тратит на проверки со стороны проверяющих органов, тем меньше времени у него остается на осуществление предпринимательской деятельности. А значит, при прочих равных условиях, уменьшается и выручка предпринимателя, и его прибыль. Следовательно, и величина налоговых отчислений меньше, чем могла бы быть при меньшем давлении со стороны проверяющих органов.

·        Свобода от давления со стороны правоохранительных органов. Данный факт объясняется тем, что чем больше времени предприниматель тратит на проверки со стороны правоохранительных органов, тем меньше времени у него остается на осуществление предпринимательской деятельности. А значит, при прочих равных условиях, уменьшается и выручка предпринимателя, и его прибыль. Следовательно, и величина налоговых отчислений меньше, чем могла бы быть при меньшем давлении со стороны правоохранительных органов.

.2.     Программные индикаторы

Таблица 2.5 Корреляция между программными индикаторами и долей налогов, полученных от представителей малого и среднего предпринимательства, от общих налоговых доходов региона

Индикатор	Корреляция с Tax
Наличие значений индикаторов для оценки результатов программы по поддержке малого и среднего предпринимательства	-0,12971274
Соответствие индикаторов целям и/или задачам, поставленным в программе по поддержке малого и среднего предпринимательства	0,127037051
Измеримость индикаторов для оценки результатов программы программе по поддержке малого и среднего предпринимательства	-0,067651861
Доступность информации о проводимых мероприятиях в рамках программы по поддержке малого и среднего предпринимательства	0,392133576
Доля предпринимателей, знающих о программе	-0,157676744
Доля предпринимателей, участвующих в региональных программах	-0,126189132
Доля предпринимателей, участвующих в муниципальных программах	-0,114206147

Наибольшая корреляция с долей налогов, полученных от представителей малого и среднего предпринимательства, от общих налоговых доходов региона у следующих программных индикаторов:

·        Доступность информации о проводимых мероприятиях в рамках программы по поддержке малого и среднего предпринимательства. Данный факт можно объяснить тем, что доступность информации о мероприятиях напрямую связано с количеством посещений данных мероприятий, что увеличивает возможности малого предпринимательства, что, при прочих равных условиях, отражается на их выручке и прибыли, что увеличивает налоговые поступления.

·        Соответствие индикаторов целям и/или задачам, поставленным в программе по поддержке малого и среднего предпринимательства

.        Количество малых предприятий на 10 000 человек

.1.     Программные индикаторы

Таблица 2.6 Корреляция между программными индикаторами и количеством малых предприятий на 10 000 человек

Индикатор	Корреляция с Nsmb
Наличие значений индикаторов для оценки результатов программы по поддержке малого и среднего предпринимательства	0,211530022
Соответствие индикаторов целям и/или задачам, поставленным в программе по поддержке малого и среднего предпринимательства	0,278830119
Измеримость индикаторов для оценки результатов программы программе по поддержке малого и среднего предпринимательства	0,00066463
Доступность информации о проводимых мероприятиях в рамках программы по поддержке малого и среднего предпринимательства	0,155470629
Доля предпринимателей, знающих о программе	0,055712438
Доля предпринимателей, участвующих в региональных программах	0,006538657
Доля предпринимателей, участвующих в муниципальных программах	0,014212711

Наибольшая корреляция с количеством малых предприятиях на 10 000 человек у следующих программных индикаторов:

·        Соответствие индикаторов целям и/или задачам, поставленным в программе по поддержке малого и среднего предпринимательства.

·        Наличие значений индикаторов для оценки результатов программы по поддержке малого и среднего предпринимательства. Одним из наиболее распространенных в программе индикатором является количество малых предприятий. Следовательно, имея целевые значения количества предприятий, при прочий равных условиях, регион более направлен на увеличение данного показателя.

·        Доступность информации о проводимых мероприятиях в рамках программы по поддержке малого и среднего предпринимательства. Данный факт можно объяснить тем, что доступность информации о мероприятиях напрямую связано с количеством посещений данных мероприятий. А так как некоторые мероприятия нацелены на увеличение привлекательности малого предпринимательства в глазах населения, посещение данных мероприятий, при прочих равных условиях, увеличивает вероятность организации нового малого предприятия.

.2.     Индикаторы административной безопасности

Таблица 2.7 Корреляция между индикаторами административной безопасности и количеством малых предприятий на 10 000 человек

Индикатор	Корреляция с Nsmb
Свобода от давлений со стороны проверяющих инстанций	-0,007809213
Свобода от давления со стороны правоохранительных органов	0,000331802
Свобода от давления со стороны криминала	0,009842905
Качество работы налоговых органов	0,090798182

Наибольшая корреляция с количеством малых предприятиях на 10 000 человек у следующих административных индикаторов:

·        Качество работы налоговых органов. Данный факт можно объяснить тем, что существуют нормы обязательных проверок бизнеса со стороны проверяющих и правоохранительных инстанций, в то время как с налоговыми органами малому представительству приходится иметь дело как минимум ежеквартально.

.3.     Индикаторы человеческих ресурсов и рынка труда

Таблица 2.8 Корреляция между индикаторами человеческих ресурсов и рынка труда и количеством малых предприятий на 10 000 человек

Индикатор	Корреляция с Nsmb
Численность населения	-0,010231012
Доля городского населения	0,030165099
Количество высших учебных заведений	0,057092934
Прирост населения	0,145954833
Доступность квалифицированных инженеров и технических специалистов	-0,140875751
Доступность квалифицированных рабочих	-0,167820949
Доступность специалистов для непроизводственных помещений	-0,142850539
Доля субъектов малого предпринимательства в занятости	0,387000133

Наибольшая корреляция с количеством малых предприятиях на 10 000 человек у следующих человеческих индикаторов:

·        Доля субъектов малого предпринимательства в занятости. Высокая корреляция, в первую очередь, объясняется наличием высокого уровня двусторонней связи с количеством малыми предприятиями.

·        Прирост населения. Данный факт можно объяснить тем, что с приростом населения увеличивается спрос на товары, что делает рынок более привлекательным для создания новых малых предприятий.

·        Количество высших учебных заведений. Высокую связь между количеством высших учебных заведений и количеством малых предприятий можно объяснить тем, что:

А) зачастую предпринимателям нужны сотрудники с высоким уровнем образования

Б) получение высшего образования может являться толчком к открытию собственного бизнеса.

·        Доля городского населения. Данный факт объясняется тем, что:

А) в городах больше спрос на продукцию, а значит, и более благоприятная ситуация для ведения бизнеса

Б) в поселениях более развиты неформальные рыночные отношения, которые не требуют официальной регистрации предпринимателя.

2.3 Институциональные факторы социально-экономического развития для показателей развития предпринимательства

Количество занятых на малых предприятиях на 10 000 человек

Корреляционный анализ показал, что наибольшая связь у показателя количества занятых на малых предприятиях на 10 000 человек со следующими институциональными индикаторами:

·        Доля городского населения

·        Является ли субъект Республикой

Таблица 2.9 Корреляция между институциональными факторами и количеством занятых на малых предприятиях на 10 000 человек

Институциональный фактор	Корреляция	Институциональный фактор	Корреляция
Наличие города-миллионника	0,018969657	Является ли субъект краем	0,071490706
Популярность Единой России среди населения в 2011	-0,153848625	Является ли субъект областью	0,101570057
Изменение популярности Единой России среди населения за 2007-2011	-0,106183826	Доля городского населения	0,366460358
Количество губернаторов за последние 10 лет	-0,031407986	Позиция субъекта в рейтинге ОПОРЫ	0,177244285
Является ли субъект Республикой	-0,230128013	Доля населения, живущего в моногородах	0,002872
Площадь региона	0,089358	Количество стран-соседей	0,028262
Расстояние от Москвы	-0,04094

Добавление данных переменных в регрессионный анализ приводит к следующим результатам:

Добавление новых переменных делает модель точнее, так как:

·        R-squared 2 > R-squared 1

·        Adj R-squared 2 > Adj R-squared 1

Таблица 2.10 Сравнение точности регрессионных моделей до и после добавления институциональных факторов

	Без институциональных факторов	С институциональными факторами
R-squared	0,1308	0,2789
Adj R-squared	-0,0094	0,1048

После добавления новых переменных коэффициенты поменялись следующим образом:

Таблица 2.11 Изменение коэффициентов перед группами индикаторов в регрессионной модели

	До добавления институциональных факторов	После добавления институциональных факторов
Prog	1,64	2,58
Fin	-2,77	-1,64
Inf	5,12	3,65
Hr	-2,57	-2,51
Adm	0,82	1,44
Resp	-	-24,21
Gor	-	3,94

Как видно из представленной выше таблицы, наиболее важные группы индикаторов остались неизменными, в то время как:

·        Если регион имеет статус Республики, то, при прочих равных условиях, количество занятых на малых предприятиях на 10 000 человек будет на 24,21 человека меньше.

·        С увеличением доли городского населения на 1% количество занятых на малых предприятиях на 10 000 человек увеличивается на 3,94.

1.      Доля доходов от малого бизнеса от общих налоговых доходов

Корреляционный анализ показал, что наибольшая связь у показателя доли доходов от малого бизнеса от общих налоговых доходов со следующими институциональными индикаторами:

·        Количество губернаторов за последние 10 лет

·        Доля населения, живущего в моногородах

Таблица 2.12 Корреляция между институциональными факторами и долей доходов от малого бизнеса от общих налоговых доходов

Институциональный фактор	Корреляция	Институциональный фактор	Корреляция
Наличие города-миллионника	0,044509692	Является ли субъект краем	0,027798039
Популярность Единой России среди населения в 2011	-0,054912784	Является ли субъект областью	0,016435865
Изменение популярности Единой России среди населения за 2007-2011	0,004313176	Доля городского населения	-0,00630263
Количество губернаторов за последние 10 лет	-0,287220375	Позиция субъекта в рейтинге ОПОРЫ	0,008198105
Является ли субъект Республикой	-0,056266315	Доля населения, живущего в моногородах	-0,39504	0,168557	Количество стран-соседей	0,151428
Расстояние от Москвы	0,029586

Добавление данных переменных в регрессионный анализ приводит к следующим результатам:

Добавление новых переменных делает модель точнее, так как:

·       
R-squared 2 > R-squared 1

·        Adj R-squared 2 > Adj R-squared 1

Таблица 2.13 Сравнение точности регрессионных моделей до и после добавления институциональных факторов

	Без институциональных факторов	С институциональными факторами
R-squared	0,0851	0,3189
Adj R-squared	-0,0726	0,0805

После добавления новых переменных коэффициенты поменялись следующим образом:

Таблица 2.14 Изменение коэффициентов перед группами индикаторов в регрессионной модели

	До добавления институциональных факторов	После добавления институциональных факторов
Prog	0,37	0,21
Fin	-0,01	0,08
Inf	-0,2	0,96
Hr	-0,38	-0,67
Adm	0,46	-0,01
Gub	-	-4,09
Mon	-	-0,89

Как видно из представленной выше таблицы, программные индикаторы остались одной из наиболее важных групп индикаторов, в то время как:

·        Увеличение количества губернаторов на 1 уменьшает долю налоговых поступлений от малого предпринимательства от общих налоговых доходов *10 на 4,09%. Данный факт свидетельствует о значимости политической стабильности для развития малого и среднего предпринимательства.

·        С увеличением доли населения, проживающего в моногородах на 1%, доля налоговых поступлений от малого предпринимательства от общих налоговых доходов *10 уменьшается на 0,89%. Данный факт связан с тем, что в моногородах основным источником налоговых доходов является само градообразующее предприятия.

·        Качество административной среды стало менее значимой группой индикаторов.

·        Качество инфраструктуры в новой модели оказывает большее влияние на долю налоговых поступлений от малого предпринимательства. Однако данное увеличение является следствие уменьшения значимости качества административной среды, так как в рассматриваемой группе индикаторов нет ни одного показателя с высокой корреляцией с зависимой переменной.

Таблица 2.15 Корреляция между инфраструктурными индикаторами и долей доходов от малого бизнеса от общих налоговых доходов региона

Индикатор	Корреляция с Tax
Количество бизнес-инкубаторов	0,033555944
Наличие ОЭЗ	-0,02004956
Количество технопарков	-0,075119737
Доступность земельных участков	0,041857378
Доступность производственных помещений	-0,055945409
Доступность складских помещений	-0,077887346
Доступность офисных помещений	-0,198400613
Доступность выставочных помещений	-0,038825183
Качество транспортной инфраструктуры	-0,182268672
Качество логистической инфраструктуры	0,068752
Доступность новых энергетических мощностей	-0,17268
Качество электроснабжения	-0,33629
Доступность тарифов на электроэнергию	-0,15074
Доступность поставщиков машин и оборудования	-0,05731
Доступность поставщиков комплектующих	-0,09494
Доступность бизнес-услуг	-0,33709

2.     
Количество малых предприятий на 10 000 человек

Корреляционный анализ показал, что наибольшая связь у показателя количества малых предприятий на 10 000 человек со следующими институциональными индикаторами:

·        Изменение популярности Единой России среди населения за 2007-2011

·        Является ли субъект краем

Таблица 2.16 Корреляция между институциональными факторами и количеством малых предприятий на 10 000 человек.

Институциональный фактор	Корреляция	Институциональный фактор	Корреляция
Наличие города-миллионника	-0,017441714	Является ли субъект краем	0,275793839
Популярность Единой России среди населения в 2011	0,155937148	Является ли субъект областью	-0,123298077
Изменение популярности Единой России среди населения за 2007-2011	0,301308854	Доля городского населения	-0,173631852
Количество губернаторов за последние 10 лет	-0,159413012	Позиция субъекта в рейтинге ОПОРЫ	0,110740761
Является ли субъект Республикой	-0,151041292	Доля населения, живущего в моногородах	-0,09073
Площадь региона	-0,00526	Количество стран-соседей	0,174602
Расстояние от Москвы	0,041937

Добавление данных переменных в регрессионный анализ приводит к следующим результатам:

Добавление новых переменных делает модель точнее, так как:

·        R-squared 2 > R-squared 1

·        Adj R-squared 2 > Adj R-squared 1

Таблица 2.17 Сравнение точности регрессионных моделей до и после добавления институциональных факторов.

	Без институциональных факторов	С институциональными факторами
R-squared	0,2188	0,3208
Adj R-squared	0,0928	0,1569

После добавления новых переменных коэффициенты поменялись следующим образом:

Таблица 2.18 Изменение коэффициентов перед группами индикаторов в регрессионной модели

	До добавления институциональных факторов	После добавления институциональных факторов
Prog	2,35	2,16
Fin	-1,01	-0,97
Inf	-1,88	-0,75
Hr	0,78	0,07
Adm	1,59	0,23
ER	-	0,02
Kr	-	36,66

Как видно из представленной выше таблицы, наиболее важные группы индикаторов остались неизменными, в то время как:

·    Если субъект является краем, то, при прочих равных условиях, количество малых предприятий на 10 000 человек в нем выше на 36,66 единиц.

·        При увеличении доли проголосовавших за Единую Россию на 1 процентный пункт, количество малых предприятий, при прочих равных условиях, увеличивается на 0,02.

Заключение

Предпринимательство является неотъемлемой частью функционирования экономики и общества любой страны. В развитых странах вклад субъектов малого и среднего предпринимательства в ВВП страны составляет как минимум 50%. Стоит также отметить преобладание количества представителей малого и среднего предпринимательства над количеством крупных предприятий: в Великобритании 99% зарегистрированных предприятий являются субъектами малого и среднего бизнеса.

Развитие предпринимательства приводит к появлению на рынке новых товаров и услуг, что влечет развитие конкурентной среды. Кроме того, развитие малого и среднего предпринимательства вызывает улучшение сальдо торгового баланса страны за счет того, что происходит импортозамещение иностранных товаров и продажа за границу новых отечественных товаров и услуг. Наконец, развитие предпринимательства влечет увеличение занятых рабочих мест, а значит, и налоговых отчислений государству и общего спроса населения за счет увеличения среднего дохода.

Значимость развития малого и среднего предпринимательства свидетельствует о необходимости государственной поддержки.

Корреляционный анализ институциональных факторов с последующим введением наиболее коррелирующих факторов в регрессионную модель привел к следующим результатам:

·        Если регион имеет статус Республики, то, при прочих равных условиях, количество занятых на малых предприятиях на 10 000 человек будет на 24,21 человека меньше.

·        С увеличением доли городского населения на 1%, при прочих равных условиях, количество занятых на малых предприятиях на 10 000 человек увеличивается на 3,94.

·        Увеличение количества губернаторов на 1, при прочих равных условиях, уменьшает долю налоговых поступлений от малого предпринимательства от общих налоговых доходов *10 на 4,09%.

·        С увеличением доли населения, проживающего в моногородах на 1%, при прочих равных условиях, доля налоговых поступлений от малого предпринимательства от общих налоговых доходов *10 уменьшается на 0,89%.

·    Если субъект является краем, то, при прочих равных условиях, количество малых предприятий на 10 000 человек в нем выше на 36,66 единиц.

·        При увеличении доли проголосовавших за Единую Россию на 1 процентный пункт, количество малых предприятий, при прочих равных условиях, увеличивается на 0,02.

Список литературы

1.    «О государственной поддержке малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации». Федеральный Закон от 14 июня 1995 года №88.

2.      «О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации». Федеральный Закон от 24.07.2007 № 209.

.        «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации». Федеральный закон от 06.10.2003 №131.

.        «О предельных значениях выручки от реализации товаров (работ, услуг) для каждой категории субъектов малого и среднего предпринимательства». Постановление Правительства Российской Федерации от 22 июля 2008 г. N 556.

.        Буев В.В., Сайдуллаев Ф.С., Шамрай А.А. Малое предпринимательство в регионах России в 2009 год. Индекс развития малого предпринимательства (уточненная версия). Москва, 2010

.        Карпова М. Анализ и перспективы развития малого и среднего бизнеса в г. Набережные Челны Республики Татарстан // Экономическое возрождение России. -2005. -№ 4(6).

.        Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. - М.: Финансы и статистика, 2011. - 366 с.

.        Пиньковецкая Ю.С. Малое и среднее предпринимательство: достигнутый уровень и инструменты анализа. - Saarbrьcken (Germany): LAP Lambert Academic Publishing, 2012. - 171 с.

.        Пиньковецкая Ю.С. Численность предприятий малого бизнеса в Российской Федерации: результаты анализа // Экономика региона. - 2009. -№ 2. - C. 224-229.

.        Сайдуллаев Ф.С., Динамика развития малого предпринимательства в регионах России в январе-сентябре 2012 года. Национальный Институт Системных Исследований Проблем Предпринимательства. М.- 2013

.        Предпринимательский климат в России: Индекс ОПОРЫ - 2010-2011. ОПОРа России. М. - 2012

.        Предпринимательский климат в России: Индекс ОПОРЫ - 2012. ОПОРа России. М. - 2013

.        Автодиспетчер.ру. Автомобильный портал грузоперевозок.

.        Малое предпринимательство в России. - 2012: стат. сб./ Росстат. - M., 2006. - 134 с.

.        Малое предпринимательство в России. - 2011: стат. сб./ Росстат. M., 2007. 151 с.

.        Малое предпринимательство в России. - 2013: стат. сб. / Росстат. - M., 2008. - 164 с.

.        О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации: Федеральный закон от 24.07.07 г., № 209-ФЗ. - СПС «Консультант Плюс», 2012.

.        Общероссийский классификатор видов экономической деятельности // Система «Налоговая справка» 

.        Демографический прогноз до 2030 года // Федеральная служба государственной статистики