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 |
| Площадь региона | 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
Дата добавления: 2020-11-23; просмотров: 62; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!