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

ИССЛЕДОВАНИЕ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ ЭФФЕКТИВНОСТИ МАЛОГО БИЗНЕСА

Гусарова О.М. 1 Кузьменкова В.Д. 2
1 ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» филиал
2 ФГОБУ ВО «Гжельский государственный университет»
В рамках государственной программы Российской Федерации «Экономическое развитие и инновационная экономика» намечены концептуальные направления реализации комплекса мероприятий, направленных на создание благоприятного климата и поддержку малого и среднего предпринимательства. Одним из целевых ориентиров национального проекта является увеличение количества субъектов и численности работников малого и среднего предпринимательства. Данные показатели могут быть использованы в качестве диагностических индикаторов эффективности финансирования инновационных проектов по развитию малого и среднего бизнеса с участием государства. В рамках осуществленного исследования была разработана мультифакторная регрессионная модель зависимости показателя «количество субъектов малого предпринимательства» от объемов государственного финансирования проектов развития малого и среднего предпринимательства, величины средней численности работников предприятий и объемов инвестиций, направленных в основной капитал предприятий малого и среднего бизнеса. Информационной базой послужили статистические данные о развитии малого предпринимательства за 2005–2018 гг. При осуществлении исследования были использованы эконометрические методы моделирования с использованием инструментария корреляционно-регрессионного анализа и общенаучные методы системного анализа. По результатам проектирования мультифакторной модели диагностических индикаторов эффективности развития малого бизнеса осуществлена оценка характеристик качества разработанного уравнения регрессии. С этой целью выполнен анализ показателей качества уравнения регрессии, таких как коэффициент детерминации, F-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента. Результаты исследования показали высокую прямую корреляционную связь показателей «количество субъектов малого предпринимательства» и «объем бюджетного финансирования» инновационных проектов развития малого предпринимательства, что подтверждает эффективность государственной поддержки малого бизнеса. Практическая значимость разработанной мультифакторной модели заключается в возможности ее использования для стратегического планирования и оценки эффективности реализации программ поддержки развития малого и среднего предпринимательства.
инновационные проекты развития малого предпринимательства
мультифакторная модель
оценка эффективности бюджетного финансирования
1. Гусарова О.М., Кузьменкова В.Д. Моделирование и анализ тенденций развития региональной экономики // Фундаментальные исследования. 2016. № 3–2. С. 354–359.
2. Гусарова О.М. Эконометрический анализ статистической взаимосвязи показателей социально-экономического развития России // Фундаментальные исследования. 2016. № 2–2. С. 357–361.
3. 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.
4. Государственная программа Российской Федерации «Экономическое развитие и инновационная экономика» (утв. постановлением Правительства РФ от 15 апреля 2014 г. № 316). [Электронный ресурс]. URL: https://base.garant.ru/70644224/ (дата обращения: 07.11.2019).
5. Национальный проект «Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы». [Электронный ресурс]. URL: http://static.government.ru/media/files/qH8voRLuhAVWSJhIS8XYbZBsAvcs8A5t.pdf (дата обращения: 07.11.2019).
6. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 20.10.2019).
7. Официальный сайт Федеральной налоговой службы. [Электронный ресурс]. URL: http://www.nalog.ru (дата обращения: 20.10.2019).
8. Орлова И.В. Анализ диагностических индикаторов общей и индивидуальной коллинеарности регрессоров // Фундаментальные исследования. 2019. № 2. С. 16–20.
9. Орлова И.В. Подход к решению проблемы мультиколлинеарности с помощью преобразования переменных // Фундаментальные исследования. 2019. № 5. С. 78–84.
10. Орлова И.В. Анализ инструментов языка R для решения проблемы мультиколлинеарности данных // Современные наукоемкие технологии. 2018. № 6. С. 129–137.

В условиях инновационного развития экономики России большое внимание, наряду с другими направлениями, уделяется государственной поддержке и развитию малого и среднего предпринимательства. Малое и среднее предпринимательство являются наиболее гибкими инструментами, обеспечивающими не только повышение занятости населения, но и высокую динамичность и гибкую адаптацию сферы услуг в соответствии с потребностями населения в получении услуг и товаров различного рода. Исследованию возможных сфер применения математического моделирования в различных кластерах малого и среднего бизнеса посвящен ряд научных публикаций [1, 2].

В качестве диагностических индикаторов, позволяющих оценить эффективность бюджетного финансирования инновационных проектов развития малого и среднего предпринимательства, могут быть использованы такие показатели, как оборот малых предприятий, численность работников предприятий малого бизнеса, количество предприятий малого предпринимательства. Ранее авторами исследования был разработан комплекс мультифакторных моделей, позволяющих оценить эффективность малого бизнеса. В научных публикациях авторов данного исследования было осуществлено проектирование мультифакторных моделей зависимости оборота малых предприятий и среднесписочной численности работников от ряда эндогенных и экзогенных признаков [3].

В соответствии с государственной программой Российской Федерации «Экономическое развитие и инновационная экономика» одним из ожидаемых результатов реализации подпрограммы «Развитие малого и среднего предпринимательства» в количественном выражении является увеличение количества субъектов малого и среднего предпринимательства [4, 5].

Цель исследования: проектирование мультифакторной модели зависимости количества субъектов малого предпринимательства от ряда факторов.

Материалы и методы исследования

При осуществлении исследования были использованы статистические данные, характеризующие развитие малого предпринимательства в динамике за 2005–2018 гг.

В ходе исследования использовались методы эконометрического моделирования, базирующиеся на инструментарии корреляционно-регрессионного анализа, статистико-экономические методы исследования социально-экономических явлений, общенаучные методы системного анализа и синтеза.

В рамках настоящего исследования в качестве системы показателей для построения мультифакторной регрессионной модели выбраны:

Y (результативный признак) – количество субъектов малого предпринимательства (МП), тыс.;

Х1(Vба) – показатель, характеризующий величину бюджетных ассигнований (затрат), направляемых государством на поддержку субъектов малого и среднего бизнеса, млрд руб.;

Х2(СРЧ) – величина среднесписочной численности работников МП, тыс. чел.;

Х3(Иок) – показатель, характеризующий объем инвестиции в основной капитал МСП, млрд руб.

Предварительный выбор факторных признаков был осуществлен с точки зрения содержательного экономического анализа исследуемых показателей. Данные для построения мультифакторной модели составлены авторами по [6, 7].

Результаты исследования и их обсуждение

Для выявления статистической корреляционной зависимости для выбранной системы показателей было осуществлено построение и анализ матрицы парных корреляций, результаты которого представлены в табл. 1.

Таблица 1

Матрица парных корреляций системы показателей

 

Y (кол-во МП), тыс.

Х1 (Vба), млрд руб.

Х2 (СРЧ), тыс. чел.

Х3 (Иок), млрд руб.

Y(кол-во МП), тыс.

1

     

Х1(Vба), млрд руб.

0,7015833

1

   

Х2(СРЧ), тыс. чел.

0,7404340

0,8033624

1

 

Х3(Иок), млрд руб.

0,9607999

0,6959411

0,7263698

1

Примечание. Источник: получено авторами.

На основании полученных расчетов можно утверждать, что на количество субъектов малого предпринимательства в большей степени оказывает влияние объема инвестиций в основной капитал МП, связь между данными показателями прямая и достаточно сильная. Математические расчеты подтверждают высокую коррелированную зависимость между объемом инвестиций в капитал МП и количеством субъектов малого предпринимательства.

Факторные признаки Х1 (объем бюджетных ассигнований на поддержку МСП) и Х2 (среднесписочная численность работников МП) также имеют прямую достаточно сильную связь с результативным признаком Y (количество субъектов МП), что подтверждается высоким значением коэффициента парной корреляции [8]. При осуществлении анализа парных корреляций ярко выраженного явления мультиколлинеарности факторных признаков не выявлено [9, 10].

Результаты анализа корреляционной зависимости обозначенной системы показателей представлены в табл. 2.

Таблица 2

Характеристики корреляции системы показателей

Факторные признаки

Интерпретация показателя

Значение коэффициента корреляции

Характеристика связи между признаками

Х1

Объем бюджетных ассигнований на поддержку МСП

0,701583

Прямая сильная корреляционная связь

Х2

Среднесписочная численность работников МП

0,740434

Прямая сильная корреляционная связь

Х3

Инвестиции в основной капитал МП

0,960799

Ведущий фактор, прямая сильная корреляционная связь

Примечание. Источник: получено авторами.

Анализ матрицы парных корреляций также показал наличие высокой коррелированной зависимости факторных признаков Х1 (объем бюджетных ассигнований на поддержку МСП) и Х2 (среднесписочная численность работников МП). Коэффициент корреляции между данными признаками gusar01.wmf = 0,803362491. Данное значение находится на уровне порогового значения 0,8, поэтому на усмотрение исследователя возможно как оставление в рассмотрении обозначенных факторных признаков, так и устранение из рассмотрения фактора Х2 (среднесписочная численность работников МП). На данном этапе исследования оставим все обозначенные факторные признаки в рассмотрении.

С целью выявления более детальной оценки динамики количества субъектов малого предпринимательства осуществим построение по результативному признаку трендовых моделей. Результаты представлены на рис. 1.

gusarov1a.tif

а) линейный тренд

gusarov1b.tif

б) полиномиальный тренд

Рис. 1. Трендовые модели количества субъектов МП. Источник: получено авторами

Результаты трендового анализа количества субъектов малого предпринимательства представлены в табл. 3.

Таблица 3

Характеристики трендового анализа количества субъектов малого предпринимательства

Вид модели

Уравнение математической зависимости

Значение показателя R2

1. Линейная трендовая модель

y = 144,04x + 788,11

0,9675

2. Полиномиальная трендовая модель

y = –0,4818x2 + 151,27x + 768,84

0,9676

Примечание. Источник: получено авторами.

Результаты трендового анализа позволяют утверждать, что качество построенных трендовых моделей достаточно высокое и с вероятностью расчетов можно утверждать, что количество субъектов малого предпринимательства имеет устойчивую положительную тенденцию.

На рис. 2 представлен график совместной динамики количества субъектов малого предпринимательства и объема бюджетных ассигнований на поддержку МСП.

gusarov2.tif

Рис. 2. Динамика количества субъектов малого предпринимательства и объема бюджетных ассигнований. Источник: получено авторами

Результаты исследования показывают, что рост объемов бюджетных ассигнований на поддержку МСП положительно сказывается на количестве субъектов малого предпринимательства.

В рамках исследования было осуществлено построение мультифакторной модели зависимости количества субъектов малого предпринимательства от обозначенных выше факторных признаков. Для осуществления расчетов был использован программный продукт MS Excel, результаты представлены на рис. 3.

gusarov3.tif

Рис. 3. Итоги построения мультифакторной регрессионной модели зависимости количества субъектов малых предприятий от ряда факторов. Источник: получено авторами

Уравнение мультифакторной модели зависимости количества субъектов малых предприятий от объема государственных ассигнований (Vбa) на развитие инновационных проектов МСП, среднесписочного количества работников (СРЧ) предприятий и величины инвестиций (Иок) в малый бизнес имеет следующий вид:

Y = 265,7449272 + 1,46732305Х1 + + 0,054735181X2 + 1,884610935Х3. (1)

В табл. 4 представлены сводные результаты построения мультифакторной модели количества субъектов малого предпри- нимательства.

Таблица 4

Сводные результаты построения мультифакторной модели количества субъектов малого предпринимательства

Символьное обозначение признака

Смысловое содержание признака

Y

Количество субъектов МП

Х1(Vба)

Объем государственной поддержки на развитие малого предпринимательства

Х2(СРЧ)

Величина среднесписочной численности работников малых предприятий

Х3(Иок)

Инвестиции в основной капитал МП

Уравнение мультифакторной модели регрессии

Y = 265,7449272 + 1,46732305Х1 + 0,054735181X2 + 1,884610935Х3

Характеристики оценки качества уравнения многофакторной модели регрессии

Наименование характеристики

Обозначение

Численное значение

Статистическая интерпретация

Коэффициент детерминации

R-квадрат

0,927080

Уравнение многофакторной регрессии имеет высокое качество

F-критерий Фишера

F-критерий

42,37923

Уравнение множественной регрессии статистически значимо

t-критерий Стьюдента

t-статистика

gusaROV01.wmf = 0,1247

Факторный признак признается статистически незначимым

gusaROV02.wmf = 0,5026

Факторный признак признается статистически незначимым

gusaROV03.wmf = 6,8953

Факторный признак признается статистически значимым

Примечание. Источник: получено авторами.

Анализируя полученные результаты исследования, можно утверждать, что объем инвестиций в основной капитал малых предприятий является статистически значимым фактором, оказывающим существенное влияние на количество субъектов малого предпринимательства. Объем бюджетного финансирования на поддержку малого и среднего предпринимательства имеет положительный коэффициент корреляции с количеством субъектов малого предпринимательства и положительно влияет на динамику количества субъектов малого бизнеса.

Выводы

1. В качестве диагностического индикатора для оценки эффективности финансирования инновационных проектов развития малого бизнеса с участием государства был выбран показатель «количество субъектов малого предпринимательства».

2. В рамках осуществленного исследования была построена мультифакторная регрессионная модель зависимости показателя «количество субъектов малого предпринимательства» от объема бюджетного финансирования на развитие малого и среднего предпринимательства, объема инвестиций в основной капитал малых предприятий и среднесписочной численности работников МП.

3. По результатам исследования можно утверждать, что результативный признак «количество субъектов малого предпринимательства» имеет тесную положительную корреляционную связь с показателем, характеризующим объем бюджетного финансирования, выделяемого на поддержку и развитие малого бизнеса, что подтверждает эффективность финансирования инновационных проектов развития малого предпринимательства с участием государства.

4. Построенная мультифакторная модель имеет высокие показатели качества, подтвержденные такими индикаторами, как коэффициент детерминации, F-критерий Фишера, t-статистика Стьюдента.

5. Практическая значимость разработанной мультифакторной модели зависимости количества субъектов малого предпринимательства от ряда экзогенных и эндогенных факторов заключается в возможности ее использования для разработки стратегических планов и оценки эффективности программ развития малого и среднего бизнеса.

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., Кузьменкова В.Д. ИССЛЕДОВАНИЕ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ ЭФФЕКТИВНОСТИ МАЛОГО БИЗНЕСА // Фундаментальные исследования. – 2019. – № 12-1. – С. 50-55;
URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42620 (дата обращения: 11.08.2020).

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