CC BY
24
АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В РОССИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ ЕГО РАЗВИТИЯ С УЧЕТОМ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ Георгиев Г.А. Email: [email protected]
'Георгиев Георгий Андреевич — аспирант, кафедра учета, анализа и аудита, Уральский федеральный университет, г. Екатеринбург
Аннотация: в данной статье рассмотрено становление и развитие малого предпринимательства России в различных отраслях промышленной базы, в частности, рассмотрено функционирование малого бизнеса в сферах информационных технологий, ресторанного и гостиничного бизнеса, научных исследований и разработок. Вышеуказанные отрасли промышленной базы обладают высокой значимостью для развития государства. Также дан прогноз развития этих отраслей на 2017 год на основе макроэкономических данных и при использовании статистических уравнений регрессионных моделей. Ключевые слова: малое предпринимательство, число работников, прогноз на 2017 год.
ANALYSIS OF SMALL ENTREPRENEURSHIP DEVELOPMENT IN RUSSIA AND PROSPECTS OF ITS DEVELOPMENT TAKING INTO ACCOUNT MACROECONOMIC FACTORS Georgiev G.A.
Georgiev Georgii Andreevich — PhD student, DEPARTMENT OF ACCOUNTING, ANALYSIS AND AUDIT, URAL FEDERAL UNIVERSITY, YEKATERINBURG
Abstract: this article describes the formation and development of small entrepreneurship in the various branches of Russia's industrial base, in particular, reviewed the functioning of small business in the areas of information technology, restaurant and hotel business, research and development. These industries have a high level of significance for the development of Russia. Also, given the forecast for the development of these sectors in 20'7 on the basis of macro-economic data using statistical regression model equations.
Keywords: small entrepreneurship, the number of workers, the forecast for 20' 7.
УДК 330.341.42 DOI: '0.20861/2304-2338-20'7-90-00'
На современном этапе развития малое предпринимательство в устойчивом развитии и становлении экономической системы России играет существенную роль, поскольку именно данный вид бизнеса обладает мобильностью в экономической среде, сформированной в государстве, возможностями для ускоренного перехода на инновационное развитие производственного процесса и экономической системы России.
Однако малый бизнес также обладает рядом различных проблем, который в современных условиях приобретает актуальный характер. Данные проблемы способствуют проведению всевозможных исследований и анализа развития малого бизнеса на современном этапе развития экономической системы России.
Рассмотрим становление и развитие малого предпринимательства России в различных отраслях промышленной базы, в частности функционирование малого бизнеса в сферах информационных технологий, ресторанного и гостиничного бизнеса, научных исследований и разработок, поскольку вышеуказанные отрасли промышленной базы обладают значимостью для развития государства.
Анализ развития малого предпринимательства в вышеуказанных отраслях промышленной базы будет проведён в соответствии с определением динамики основных показателей развития предпринимательства, в частности «Количество малых предприятий», «Выпуск продукции», «Среднесписочная численность работников», «Оборот малых предприятий», «Инвестиции в основной капитал», и проведением корреляционно-регрессионного анализа различных эконометрических моделей (линейная, степенная и показательная модели) с целью выявления
среди них той модели, которая в дальнейшем может быть использована статистическими государственными службами для прогнозирования выбранных показателей.
В таблице 1 приведены статистические данные, отражающие динамику количества малых предприятий в исследуемых отраслях промышленной базы за 2011 - 2015 годы [1].
Таблица 1. Динамика количества малых предприятий в России за 2011 - 2015 годы
Год Информационные технологии Научные исследования и разработки Ресторанный и гостиничный бизнес
2011 1437 1507 11827
2012 1702 1616 10507
2013 1648 1594 10238
2014 1549 1509 10285
2015 1602 1520 10035
Наглядно продемонстрировать данную динамику количества малых предприятий поможет рисунок 1.
Рис. 1. Динамика количества малых предприятий в России за 2011 - 2015 годы
Из данного графика можно увидеть, что в России среди исследуемых отраслей промышленной базы по количеству малых предприятий преобладают ресторанный и гостиничный бизнес, поскольку данный вид отраслевой промышленности относится к сфере туристической индустрии и пользуется огромным спросом среди населения России. Малые предприятия в сферах научных исследований и разработок, информационных технологий по количеству практически не отличаются друг от друга, и развитие данных отраслей практически совпадает, поскольку, на мой взгляд, они могут быть смежными, поскольку научные исследования и разработки не могут обойтись без хорошо разработанных, современных информационных технологий, что способствует взаимодействию данных отраслей в России. В связи с начавшимся экономическим кризисом в 2014 году в отраслях ресторанного и гостиничного бизнеса количество малых предприятий обладает экономическим снижением. Поскольку в современных условиях государственная политика направлена на инновационный переход в экономической системе, количество малых предприятий в сферах научных исследований и разработок, информационных технологий имеет рост.
В Таблице 2 приведены статистические данные, отражающие динамику выпуска продукции малых предприятий в исследуемых отраслях России за 2011 - 2015 годы [1].
Таблица 2. Динамика выпуска продукции малых предприятий за 2011 - 2015 годы (тыс. руб.)
Год Информационные технологии Научные исследования и разработки Ресторанный и гостиничный бизнес
2011 45 868 363 64591144 297 878 232
Год Информационные технологии Научные исследования и разработки Ресторанный и гостиничный бизнес
2012 55060252 62646985 254368189
2013 72916373 86245160 264794487
2014 70254502 82229489 302609820
2015 61104767 68265232 308898477
Наглядно продемонстрировать данную динамику выпуска продукции малых предприятий в исследуемых промышленных отраслях России за 2011 - 2015 годы поможет рисунок 2.
350000000
300000000
250000000
200000000
150000000
100000000
50000000
0
1 2 3 4 5
Ш Информационные технологии ■ Научные исследования и разработки й Ресторанный и гостиничный бизнес
Рис. 2. Динамика выпуска продукции малых предприятий России за 2011 - 2015 годы
Из данного графика можно увидеть, что в России среди исследуемых отраслей промышленной базы по выпуску продукции преобладают гостиничный и ресторанный бизнес, поскольку данный вид предпринимательства, на мой взгляд, обладает определённой динамичностью в развитии и становлении по сравнению с научными исследованиями и разработками, информационными технологиями. Кроме того, динамика выпуска продукции малых предприятий в отраслях научных исследований и разработок, информационных технологий по закономерности в развитии совпадает, однако у малых предприятий в сфере научных исследований и разработок выпуск продукции был выше, чем у малых предприятий в сфере информационных технологий. На мой взгляд, данная экономическая ситуация связана с тем, что научные исследования и разработки во многом применяются в дальнейшем государственными структурами для увеличения значимости страны на международной арене, а разработка информационных технологий во многом необходима для коммерческих и некоммерческих организаций с целью оптимизации хозяйственной деятельности.
В Таблице 3 приведены статистические данные, отражающие динамику среднесписочной численности работников малых предприятий исследуемых промышленных отраслей России за 2011 - 2015 годы [1].
Таблица 3. Динамика среднесписочной численности работников малых предприятий за 2011 - 2015 годы (чел.)
Год Информационные технологии Научные исследования и разработки Ресторанный и гостиничный бизнес
2011 41420 53508 352521
2012 48913 50576 290542
2013 48834 55074 296236
2014 48712 48052 295612
2015 46156 54287 282445
Наглядно продемонстрировать данную динамику средней численности работников малых предприятий в исследуемых отраслях России за 2011 - 2015 годы поможет рисунок 3.
400000 350000 300000 250000 200000 150000 100000 50000 0
1 2 3 4 5
Информационные технологии Научные исследования и разработки Ресторанный и гостиничный бизнес
Рис. 3. Динамика среднесписочной численности работников малых предприятий за 2011 - 2015 годы
Из данного графика можно увидеть, что в России среди исследуемых отраслей промышленной базы России по показателю среднесписочной численности работников преобладают гостиничный и ресторанный бизнес, поскольку данный вид предпринимательства обладает расширенной организационной структурой, составляющей туристическую индустрию государства. Динамика среднесписочной численности работников в отраслях научных исследований и разработок, информационных технологий, практически находится на одном уровне. На мой взгляд, данная экономическая ситуация может указывать на то, что снижение среднесписочной численности работников в сферах информационных технологий свидетельствует о том, что в данной промышленной отрасли малые предприятия перешли на путь оптимизации кадровой структуры, снижение среднесписочной численности работников в сфере гостиничного и ресторанного бизнеса происходит на основании начавшегося в 2014 году кризиса в экономической системе России. Данная отрасль среди исследуемых отраслей претерпевает на современном этапе развития трудности, связанные с предъявленными в 2014 году санкциями странами, входящими в Европейский Союз. Увеличение среднесписочной численности работников в отрасли научных исследований и разработок, на мой взгляд, связано с тем, что антикризисные мероприятия, разработанные системой государственного управления, направлены на поддержание особо значимых отраслей промышленности, в частности сферу научных исследований и разработок.
В Таблице 4 приведены статистические данные, отражающие динамику оборотов малых предприятий в исследуемых отраслях промышленности России за 2011 - 2015 годы [1].
Таблица 4. Динамика оборотов малых предприятий за 2011 - 2015 годы(тыс. руб.)
Год Информационные технологии Научные исследования и разработки Ресторанный и гостиничный бизнес
2011 51863438 73678782 324735525
2012 60352052 68332540 283310984
2013 74988487 93261773 293752528
2014 77263695 91257612 332381740
2015 69228558 72120481 327981129
Наглядно продемонстрировать данную динамику оборотов малых предприятий в исследуемых отраслях промышленной базы России за 2011 - 2015 годы поможет рисунок 4.
350000000 300000000 250000000 200000000 150000000 100000000 50000000 0
Рис. 4. Динамика оборотов малых предприятий за 2011 - 2015 годы
На основании данного графика можно увидеть, что высокой стоимостной характеристикой оборотов малых предприятий среди исследуемых промышленных отраслей обладают ресторанный и гостиничный бизнес, поскольку, как уже говорилось ранее, данная отрасль промышленности очень динамично развивается, позволяет государству формировать эффективную стратегию в сфере международной интеграции. Статистическая закономерность динамики вышеуказанного показателя в сферах научных исследований и разработок, информационных технологий наглядно прослеживается. На мой взгляд, данная экономическая ситуация свидетельствует о том, что отрасль научных исследований и разработок всё же более динамично функционирует, чем отрасль информационных технологий, поскольку об этом указывает используемый в анализе показатель. В связи с начавшимся экономическим кризисом в 2014 году, что обусловлено дестабилизацией экономической системы России, стоимостная характеристика оборотов малых предприятий во всех исследуемых отраслях обладала спадом.
В Таблице 5 приведены статистические данные, отражающие динамику инвестиций в основной капитал малыми предприятиями в исследуемых отраслях промышленной базы России за 2011 - 2015 годы [1].
Таблица 5. Динамика инвестиций в основной капитал малыми предприятиями за 2011 - 2015 годы
(тыс. руб.)
Год Информационные технологии Научные исследования и разработки Ресторанный и гостиничный бизнес
2011 1358911 1347532 1672398
2012 2081024 1405019 2219236
2013 1833458 1309964 3625696
2014 2180995 1760602 5607662
2015 1545334 3280816 7165145
Наглядно продемонстрировать данную динамику инвестиций в основной капитал малыми предприятиями в исследуемых отраслях промышленной базы России за 2011 - 2015 годы поможет рисунок 5.
Рис. 5. Динамика инвестиций в основной капитал малыми предприятиями за 2011 - 2015 годы
Из данного графика можно увидеть, что среди исследуемых отраслей промышленной базы России по показателю инвестиций в основной капитал лидируют малые предприятия в сфере гостиничного и ресторанного бизнеса, о чём свидетельствует рис. 5. Развитие гостиничного и ресторанного бизнеса в России происходит динамично, поскольку динамика инвестиций в основной капитал данной отрасли показывает, что численная характеристика долгосрочных капиталовложений в основные фонды на протяжении исследуемого временного периода ускоренно возросла. В 2015 году размер инвестиций в основной капитал в отрасли информационных услуг снизился, на мой взгляд, это связано с дестабилизацией экономической системы России, что обусловлено экономическим кризисом, начавшимся в 2014 году. В 2015 году размер инвестиций в основной капитал в отрасли научных исследований и разработок увеличился, на мой взгляд, это связано с государственной поддержкой данной отрасли в качестве одного из метода стимулирования системой государственного управления эффективного развития отрасли научных исследований и разработок.
Проведём корреляционно-регрессионный анализ показателей «Выпуск продукции» и «Среднесписочная численность работников» по различным эконометрическим моделям, а именно линейной, степенной и показательной моделям, по регионам Центрального Федерального округа РФ за 2015 год.
С целью построения эконометрических моделей воспользуемся методом наименьших квадратов, который выступает в качестве одного из методов корреляционно-регрессионного анализа, позволяющего произвести точную оценку эффективности линейной регрессионной модели. Для его применения в данном конкретном анализе воспользуемся следующей системой уравнений (1.1):
чУ х.2 + ЬУ х. =У х. у.
/ * г / * г / - гУ г
г=1 г=1 г=1
п п
Хг + Ь * п = У Уг
(1.1)
где
а , Ь - неизвестные коэффициенты, которые необходимо найти; Х - фактор регрессионной модели; у - признак регрессионной модели.
Каждая регрессионная модель при определении её значимости при прогнозе основных показателей развития малого бизнеса в РФ будет подвергнута расчёту средней ошибки аппроксимации, которая не должна превышать 15% и рассчитывается по следующей формуле (1.2):
^=1У
N У
У - У.
х_ >!<
100%
У
(1.2)
Для корреляционно-регрессионных нелинейных моделей будет преобразование в линейные модели для снижения трудностей в расчётах.
произведено
В таблице 6 приведены статистические данные, отражающие исследуемые основные показатели развития малого предпринимательства в России за 2015 год [1].
Таблица б.Основные показатели развития малого бизнеса по регионам РФ
Регион РФ Выпуск продукции, млн руб- Средняя численность работников, чел.
Белгородская область 73085,374 79014
Брянская область 47460,400 48547
Владимирская область 84405,466 80351
Воронежская область 141436,088 167192
Ивановская область 56009,354 70461
Калужская область 64284,976 55993
Костромская область 24408,324 29879
Курская область 48569,445 41233
Липецкая область 56541,710 63500
Московская область 454304,065 323071
Орловская область 26782,297 31034
Рязанская область 55447,617 52063
Смоленская область 47622,102 58644
Тамбовская область 43402,764 38881
Тверская область 48096,550 56924
Тульская область 70604,476 65354
Ярославская область 59365,873 60673
Г. Москва 1614857,791 771612
На основании исходных данных обозначим: У - Выпуск продукции, X - Средняя численность работников.
Рассмотрим линейную модель корреляционно-регрессионного анализа:
У = А* X + В (1.3)
Воспользовавшись методом наименьших квадратов, получим, что линейное уравнение регрессии адекватно, поскольку коэффициент Фишера меньше 0,05. Коэффициент корреляции указывает, что на 97,7849% объясняется взаимосвязь данных статистических показателей.
Линейное уравнение регрессии выглядит следующим образом:
У = -75175,17193 + 2,08641* X (1.4)
При расчёте средней ошибки аппроксимации линейного уравнения регрессии получилось, что линейное уравнение регрессии обладает низкой точностью, поскольку средняя ошибка аппроксимации составила 44,7%.
Рассмотрим степенную модель корреляционно-регрессионного анализа:
У = А* ХВ (1.5)
Для данной модели будут использоваться следующие статистические данные, представленные в Таблице 7.
V = 1п (у) X = 1п (х)
11,19938354 11,27738033
10,76765096 10,79028768
11,34338744 11,29415982
11,85960322 12,02689813
10,93327399 11,16281464
11,07108123 10,93298196
10,1026795 10,30491117
10,79074991 10,62699419
10,94273387 11,05879518
13,026522 12,68562739
10,19549639 10,34283866
10,92319402 10,8602098
10,77105226 10,97924055
10,6782784 10,56826098
10,78096573 10,94947232
11,16484882 11,08757393
10,99147481 11,01325407
14,29475746 13,55623711
Воспользовавшись методом наименьших квадратов при преобразовании степенной модели в линейную, получим, что степенное уравнение регрессии адекватно, поскольку коэффициент Фишера меньше 0,05. Коэффициент корреляции указывает, что на 97,1078% объясняется взаимосвязь данных статистических показателей.
Степенное уравнение регрессии выглядит следующим образом:
7 = 0,1021* X1'2054 (1.6)
При расчёте средней ошибки аппроксимации степенного уравнения регрессии получилось, что степенное уравнение регрессии обладает высокой точностью, поскольку средняя ошибка аппроксимации составила 1,2%.
Рассмотрим показательную модель корреляционно-регрессионного анализа:
У = А* Вх (1.7)
Для данной модели будут использоваться следующие статистические данные, представленные в Таблице 8.
Таблица 8. Статистические данные показательной модели корреляционно-регрессионного анализа
V = 1п (у) X
11,19938354 79014
10,76765096 48547
11,34338744 80351
11,85960322 167192
10,93327399 70461
11,07108123 55993
10,1026795 29879
10,79074991 41233
10,94273387 63500
13,026522 323071
10,19549639 31034
10,92319402 52063
10,77105226 58644
10,6782784 38881
10,78096573 56924
11,16484882 65354
10,99147481 60673
14,29475746 771612
Воспользовавшись методом наименьших квадратов при преобразовании показательной модели в линейную, получим, что показательное уравнение регрессии адекватно, поскольку коэффициент Фишера меньше 0,05. Коэффициент корреляции указывает, что на 89,083% объясняется взаимосвязь данных статистических показателей.
Показательное уравнение регрессии выглядит следующим образом:
У = 39983е00129х (1.8)
При расчёте средней ошибки аппроксимации показательного уравнения регрессии получилось, что показательное уравнение регрессии обладает высокой точностью, поскольку средняя ошибка аппроксимации составила 2,1%.
Вышеуказанные эконометрические модели способны оценить эффективность прогнозного процесса на основании вычисления различных факторов и признаков, влияющие на функционирование экономической системы в России.
В 2016 году произошло снижение ключевой ставки Центрального Банка России до 10%. Данный аспект может повлиять на динамику численных характеристик, исследуемых при корреляционно-регрессионном анализе показателей развития малого предпринимательства в России, что будет обусловлено увеличением выпуска продукции в 2017 году, поскольку снижение ключевой ставки позволяет стимулировать малые предпринимательские структуры на получение денежных ресурсов, что будет способствовать повышению производственного потенциала.
Кроме того, повышение уровня выпуска продукции в 2017 году с помощью снижения ключевой ставки Банком России будет способствовать увеличению среднесписочной численности работников в данном временном периоде. Однако в связи с начавшимся экономическим кризисом в 2014 году государственная политика направлена на принятие мероприятий, включающих осуществление сбалансированности бюджетов всех уровней бюджетной системы. Поскольку в 2015 году в федеральном бюджете России был выявлен дефицит в размере около 3% от валового внутреннего продукта, можно предположить, что с 2017 года будут разработаны мероприятия по привлечению денежных ресурсов в бюджет с помощью увеличения налоговой нагрузки на малый бизнес. На мой взгляд, при увеличении налоговой нагрузки на малые предпринимательские структуры в 2017 году численная характеристика среднесписочной численности работников в данном временном периоде будет снижена, и, как мне кажется, теневой сектор будет преобладать в функционировании экономической системы России.
Необходимо отметить тот факт, что снижение численной характеристики среднесписочной численности работников на малых предприятиях будет способствовать снижению доходных поступлений в федеральный бюджет России, поскольку размер налогов на доходы физических лиц и социальных выплат будет снижен. В частности, при средней заработной плате по всей стране в отрасли информационных технологий в 33708,4 рубля одного работника федеральный бюджет России при снижении численной характеристики среднесписочной численности работников на 1000 человек может недополучить примерно 0,1% в 2017 году, что составит около 13 миллиардов рублей. На мой взгляд, данная численная характеристика при её недополучении в федеральный бюджет окажет огромное влияние на функционирование системы государственного управления.
При снижении среднесписочной численности работников в малом бизнесе в 2017 году может произойти снижение уровня занятости в данном сегменте экономической системы России, что будет способствовать увеличению доли нестандартных видов занятости, поскольку уровень безработицы может оказаться неизменным в сопоставлении с численными характеристиками уровня занятости граждан России.
Таким образом, на основании выявления основных статистических показателей, влияющих на развитие малого предпринимательства в России, был проведён анализ их развития за 2011-2015 годы. В процессе анализа были определены недостатки и положительные стороны развития малого предпринимательства РФ в таких отраслях промышленной базы, как ресторанный и гостиничный бизнес, в отраслях информационных технологий, научных исследований и разработок. Исследуемые отрасли промышленной базы России отразили статистические результаты изучения их развития. Можно сделать общий вывод о том, что в условиях экономического кризиса России, который начался с 2014 года, существует нехватка государственной поддержки отрасли информационных технологий, изменяется структура объёма выпуска продукции, инвестиций в основной капитал, средняя численность работников снижается из-за нехватки материальных ресурсов для обеспечения
достойной оплаты труда, количество малых предприятий на протяжении исследуемого периода снижается в отрасли ресторанного и гостиничного бизнеса. Исходя из этого, необходимо провести расширенный анализ развития малого предпринимательства в России для восстановления накопленного экономического потенциала и поддержания высокого уровня экономического эффекта.
В процессе всестороннего анализа развития малого предпринимательства России обнаружилась необходимость в выявлении эконометрической модели для достоверного прогнозирования развития малого предпринимательства России. Данный корреляционно -регрессионный анализ, проводимый со статистическими данными, указывающими на развитие малого бизнеса в РФ в регионах Центрального федерального округа по показателям «Выпуск продукции», «Среднегодовая численность работников». На основании проведённого эконометрического анализа для эффективного и достоверного прогноза подходят такие нелинейные модели анализа, как степенная и показательная, поскольку средняя ошибка аппроксимации в данных моделях ниже предельного значения, который составляет 15%.
Кроме того, при использовании статистических уравнений регрессионных моделей были сделаны субъективные прогнозные выводы о развитии малого предпринимательства на 2017 год, исходя из изменения характеристик макроэкономического характера, которые влияют на функционирование системы государственного управления в целом.
Список литературы / References
1. Федеральная служба государственной статистики РФ. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/business/inst-preob/tab-mal_pr.htm/ (дата обращения: 08.06.2016).
МИРОВОЙ ОПЫТ РАЗВИТИЯ АЛЬТЕРНАТИВНЫХ (ВОЗОБНОВЛЯЕМЫХ) ИСТОЧНИКОВ ЭНЕРГИИ Слепцов А.А. Email: [email protected]
Слепцов Артур Александрович - аспирант, кафедра производственного менеджмента, Тихоокеанский государственный университет, г. Хабаровск
Аннотация: в статье анализируется состояние рынка возобновляемых источников энергии, внедрения технологий развития возобновляемых источников энергии в контексте развития рынка инвестиций и компетенций. Рассмотрение проблем рынка возобновляемых источников энергии с позиции направленности инвестиций позволяет сделать вывод о степени развития и особенностях функционирования данного рынка. Насыщение рынка стран с развитой экономикой приводит к импорту современных технологий возобновляемых источников энергии в страны с переходной экономикой, нуждающиеся в развитии рынка возобновляемых источников энергии. Ключевые слова: возобновляемые источники энергии, инвестиции, мировой рынок возобновляемых источников энергии.
WORLD EXPERIENCE OF DEVELOPMENT OF ALTERNATIVE (RENEWABLE) ENERGY SOURCES Sleptsov A.A.
Sleptsov Arthur Aleksandrovich - graduate student, DEPARTMENT OF INDUSTRIAL MANAGEMENT, PACIFIC STATE UNIVERSITY, KHABAROVSK
Abstract: the article analyzes the state of the renewable energy market, the introduction of renewable energy technologies in the context of investment and market competencies. Consideration from the perspective of the investment direction of renewable energy market problems suggests a degree of development and functioning of the market. Saturation of the market of the countries with developed economies leads to import modern technologies of renewable energy sources in the transition countries in need of the market development of renewable energy sources. Keywords: renewable energy, investments, the global market for renewable energy.
